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《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
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《自学Python编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习笔记。全书共0章 第章介绍Python的基础知识，包括Anaconda、IPython解释器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用 第2章介绍Python的基本用法，包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等 第3章介绍Python的进阶用法，包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等 第4章介绍常见的Python标准库的使用 第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy，包括NumPy数组的基本劋作、广播机制、索引和读写 第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib，包括基于函数和对象的可视化劋作 第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy，包括一些高等数学的劋作 第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas，包括Series和DataFrame的使用 第9章介绍Python的面向对象编程，包括对象
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适读人群 ：适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到： l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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