1.由北京航空航天大学拥有近20年软件开发、计算机教学经验的教师编写，权威性高，内容质量上乘 2.全新内容结构布局，丰富要点提示及课程目标，落实翻转课堂教学理念 3.基础详解 大量案例实战，立足于零基础人群实现网络爬虫从入门到精通 4.全新的丰富配套数字化资源，提供语法速查表与算法框架表，提供完整案例运行源代码
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使用Python做科学计算相关的工作，NumPy是必须要掌握的。 采用了直截了当和易于学习的内容组织方式。书中精选了*实用的攻略内容，教会读者应对NumPy学习中*重要的任务和问题。 各攻略中精心组织了用来高效解决问题的指导步骤，并带有对操作过程的清晰解释。 每章的攻略小结部分还探讨了如何将解决方案应用于更多场合。 同时介绍了NumPy和其他软件的交互、性能分析和调试、软件测试和Cython等比较高阶的话题，帮助读者在对Python和NumPy有基本了解的基础上，实战水平更上一层楼！
Python数据科学手册【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python大数据分析与挖掘实战(微课版数据科学与大数据技术专业系列规划教材)
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Python地球科学数据分析 [意]毛里齐奥·彼得雷利 人民邮电出版社 【新华正版图书】
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Python数据科学指南【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。 阅读本书，你将学会： ■ 揭示数据科学算法的完整范畴； ■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库； ■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择； ■ 进一步理解集成方法的潜在含义及实施； ■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题； ■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、森林、旋转森林等。 本书特色： ■ 内容明确且易于跟学； ■ 甄选重要的任务与问题； ■ 精心组织编排内容，有效解决问题； ■ 清晰易懂的讲解方式； ■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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数据科学实战手册 R+Python【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
本书涵盖R和Python两种主流语言，其优点在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。
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Python数据结构与算法分析(第3版) 只有洞彻数据结构与算法，才能真正精通Python！热门计算机科学教材，华盛顿大学、北京大学等多家高校采用，让你在代码编写的战场上所向披靡！
1.若把编写代码比作行军打仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。 2.本书作者在计算机科学领域深耕数十载，积累了丰富的实战经验。通过学习本书，你将掌握数据结构与算法的基本思想，从而有信心探索任何编程难题的解决方法。 3.内容系统完善，逻辑清晰。不仅能让你学会用Python实现栈、队列、列表等数据结构，掌握大O记法和时间复杂度等概念，利用递归解决汉诺塔问题，还能实现常用的搜索算法和排序算法，并分析性能，掌握树与图在Python中的应用。 4.与第2版相比，第3版不仅对过时的内容进行了更新，还采用了PEP 8 Python编程规范，并对代码进行了重写，引入了pythonds3包等。
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数据分析及可视化（Excel+Python）王斌会 普通高等院校计算机 数据科学与大数据专业教材书籍
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Python数据结构与算法分析【正版书籍，满额减，电子发票】 正版
若把编写代码比作行军打仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。《Python数据结构与算法分析 第2版》是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验。通过学习本书，你将掌握数据结构与算法的基本思想，从而有信心探索任何编程难题的解决方法。 - 使用Python实现栈、队列、列表等抽象数据类型 - 掌握大O记法和时间复杂度等概念 - 利用递归解决汉诺塔问题 - 实现常用的搜索算法和排序算法，并分析性能 - 掌握树与图在Python中的应用 书本每章内容都有配套练习，帮助你更好地掌握所学内容； 针对Python新版全新改版，所有的代码都是使用Python3.x写成； 将所有的数据结构源代码都放在一个Python包中，方便读者在完成作业时使用； 相关配套资
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贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 机器学习数据处理分析入门教程 Python数据分析书 贝叶斯统计推理 统计
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Python地球科学数据分析 地球科学数据分析的Python解决方案，基础概念与案例示范环环相扣，为地质学研究与学习提供更有效的工具。内容易懂，实操性强。
1.由意大利佩鲁贾大学物理与地质系教授毛里齐奥·彼得雷利编写，内容可靠，值得学习。 2.Python语言与地球科学数据分析的结合，提高效率，有效解决该领域的难题。 3.面向地球科学数据分析的实际应用进行设计，通过"概念解释→代码示例→应用示范"的模式进行组织，易学易掌握。 4.其间穿插丰富的图表及代码示例，适合初学者开展相关学习和研究。
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贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 机器学习数据处理分析入门教程 Python数据分析书 贝叶斯统计推理 统计
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青少年Python趣味编程 python从入门到精通数据分析机器程序员书籍代码大全基础教程电脑学习手册数据结构与算法分析
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Python编程基础与应用(数据科学与大数据技术专业系列规划教材)
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Python商业数据分析(数据科学与大数据技术专业系列规划教材)
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Python数据分析基础【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在zui短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？ 来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。 - 学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本 - 读取和解析CSV文件 - 读取多个Excel工作表和工作簿 - 执行数据库操作 - 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件 - 建立统计图并绘图 - 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型 - 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
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数据结构 Python语言描述【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类； 集合接口的多个实现； 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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Python地理数据处理【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验，本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解，再结合丰富的代码示例，读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理，同时参考代码示例的注释，了解每一段代码的真实含义。
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AI医学图像处理 基于Python语言的Dragonfly 人工智能医学图像医学影像数据分析python编程书计算机书籍
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数据结构和算法(Python和C 语言描述国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材)
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Num PY 攻略 PYthon科学计算与数据分析【正版图书】 正版书籍，满额减，电子发票
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机器学习 公式推导与代码实现 统计学习方法机器学习算法python数据科学机器学习公式详解Numpy
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Python数据科学入门 快速掌握数据采集与清洗 数据分析 机器学习等任务工具 轻松解决数据科学问题
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Jupyter入门与实战 Python数据分析教程书籍 计算机网络编程 数据科学手册 冯立超著
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Python数据科学入门 【图灵程序设计丛书】Python数据处理 快速掌握数据采集与清洗 数据分析 机器学习等数据科学领域常见任务和工具 用Python轻松解决数据科学问题
不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据网络创建、度量和分析概率与统计以及机器学习的相关基本概念
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115556097 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 316页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书采用数据科学领域中流行的编程语言之一——Python来进行数据的基本处理与可视化、数据获取、数据分析、数据挖掘、文本挖掘和深度学习，旨在帮助读者掌握从事数据科学工作的推荐技能。全书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础和深度学习应用。本书可作为普通高等院校数据科学与大数据技术、大数据应用与管理等专业相关课程的教材，也可作为数据分析从业人员
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Python和HDF 5大数据应用 深入体验在Python语言中用HDF5存储科学数据
Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代，催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集进行存档和共享的细节、实践以及陷阱，体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习，你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容：设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加
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机器学习 计算机教指委-华为ICT产学结合项目：数据科学与大数据技术专业系列规划教材。机器学习基本方法和各种常用算法，提供Python算法与案例，掌握大数据、人工智能、深度学习常用知识
1.大数据专家，复旦大学教授新力作2.华为公司提供真实企业开发案例3.提供典型Python算法与案例4.突出机器学习系统内容，包括深度学习典型算法与应用、知识图谱、机器学习行业应用等5.提供多媒体课件、案例代码等丰富的配套资源
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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数据结构 Python语言描述 基于Python语言的数据结构基础编程语法详解 国外高等院校信息科学与技术教材
不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 ● 使用多态和继承来设计集合类； ● 集合接口的多个实现； ● 不同的集合实现的时间 空间代价分析。
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数据结构和算法 Python和C++语言描述 帮助程序员用Python和C++学习扎实的数据结构知识，美国知名大学计算机系教授编写，国外著名大学计算科学教材
本书使用Python和C 两种编程语言来介绍数据结构。Python的面向对象特性， 让它成为一种非常适合用来学习数据结构课程的语言。C 的语法比Python更复杂，但是在学习了Python并掌握了基本的编程概念之后，学习C 的语法变得更为容易。 本书首先介绍了抽象与算法分析、数据的抽象等数据结构的基本原理和知识， 然后结合Python的特点介绍了容器类、链式结构和迭代器、堆栈和队列、递归、树；随后，简单介绍了C 语言的知识，并进一步讲解了C 类、C 的动态内存、C 的链式结构、C 模板、堆、平衡树和散列表、图等内容；*后对算法技术进行了总结。每章末尾给出了一些练习题和编程练习，帮助读者复习巩固所学的知识。 本书适合作为高等院校计算机相关专业数据结构课程的教材和参考书，也适合对数据结构感兴趣的读者学习参考。 随书附赠源代码，可在异步社区轻
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1.前Facebook数据科学家带你领略深度学习领域的全貌； 2.从数学、示意图、Python三个维度立体地认识深度学习； 3.提供PyTorch开源神经网络库的使用方法； 4.提供示例代码。 深度学习技术的发展如火如荼，这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的 加分项 。深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。 本书作者认为，理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此，本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念，带你领略深度学习领域的全貌，从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CN
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