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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的笔记。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
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阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ?使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ?掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ?掌握pandas库中的数据分析工具。 ?使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ?使用matplotlib进行信息可视化。 ?使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切块
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Python 语言功能强大而灵活，具有很强的扩展性，同时它的语法又相对简洁易懂，没有编程基础的普通办公人员经过适当的学习也能轻松上手。本书以Python 语言为工具，从编程新手的角度和日常办公的需求出发，深入浅出地讲解如何通过Python 编程高效地完成数据的获取、处理、分析与可视化。全书共13 章。第1 章和第2 章主要讲解Python 编程环境的搭建和Python 语言的基础语法知识。第3 ～ 6章以数据处理与分析为主题，讲解NumPy 模块和pandas 模块的基本用法和实际应用。第7 ～ 9 章以数据获取为主题，由浅入深地讲解如何通过编写爬虫程序从网页上采集数据，并保存到数据库中。第10 章主要讲解自然语言处理技术在文本分词中的应用。第11 章和第12 章以数据可视化为主题，讲解如何使用Matplotlib 模块和pyecharts 模块绘制图表。第13 章通过量化金融案例对前面所学的知识进
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