Python数据科学手册(第2版) 热销经典新升级,一书掌握主流数据分析与机器学习工具:NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
1.【经典】热销经典新升级,上一版豆瓣评分 9.2,Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目( GitHub 43.9k ) 3.【全面】一书掌握Python四大库:NumPy pandas Matplotlib scikit-learn NumPy(大规模数值数据) pandas(数据处理和分析) Matplotlib(数据可视化) scikit-learn(机器学习) 4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码,Jupyter Notebook一键运行
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Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
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数据科学实战 基于NumPy、Pandas、Matplotlib和scikit-learn这4个工具,从实战角度讲述如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。
1.实战经验丰富:本书提供了大量真实案例和项目经验,展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能,帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域:本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理,不仅涵盖了数据处理、分析和可视化,还涉及统计学和机器学习等多个领域,为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深入浅出:作者通过生动的语言和详细的解释,将复杂的数据科学概念和算法简单化,让读者轻松上手,快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书,你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的第三方库,还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中,基于Python可以实现快速的数据处理。
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Python数据科学基础 从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析,成为Python数据分析师
数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果你对这两个领域特别感兴趣,却又不太清楚如何有针对性地学习Python,那么本书可以为你提供一些帮助。 本书作者经验丰富,能够量体裁衣,为你提供指导。 从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析;面向各行各业的从业人员和各专业的学生。
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深入浅出数据科学:Python编程 数据科学入门指南,含 Python 代码与共享单车、推荐系统等实战案例,解决客户需求预测、 营销优化等业务难题。
数据科学实用入门指南,涵盖核心技能与丰富实用案例,助你应对常见商业挑战。 包含探索性数据分析、A/B 测试、逻辑回归模型、机器学习算法等多方面内容。 通过优化共享单车运营、构建推荐系统等案例,传授数据驱动解决方案,支持商业决策。 只需具备 Python 基础知识和高中数学知识,即可轻松阅读并应用数据科学。
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Python数据科学手册(第2版) 数据分析数据科学Python数据分析计算机编程语言书籍
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战 全店支持开发票
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Python数据科学手册 杰克·万托布拉斯 著 计算机与互联网
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PYTHON数据科学手册(第2版) [美]杰克·万托布拉斯 程序设计 正版书籍 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python数据科学手册(第2版) 数据分析数据科学Python数据分析计算机编程语言书籍
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Python数据科学实战 Python数据分析从入门到精通数据采集抓取处理计算机编程语言程序设计书籍
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战
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Python数据科学基础 数据分析数据分析师深度学习可视化计算机编程语言程序设计书籍
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PYTHON数据科学手册(第2版) 预计发货03.15【正版图书】 正版图书 可开发票
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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数据科学手册 【正版图书】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境 第2章讲解能darray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和劋作大型数组 第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和劋作带标签的/列式数据 第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能 第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为重要的机器学习的算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、劋作、可视化以及学习的数据的数据科学研究人员。
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Python数据科学基础,人民邮电出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果你对这两个领域特别感兴趣,却又不太清楚如何有针对性地学习Python,那么本书可以为你提供一些帮助。本书作者经验丰富,能够量体裁衣,为你提供指导。从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析;面向各行各业的从业人员和各专业的学生。
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Python数据科学与机器学习 从入门到实践 (美)弗兰克·凯恩(Frank Kane) 人民邮电出版社 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠!
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Python数据科学基础 [美]肯尼迪·贝尔曼(Kennedy Behrman) 人民邮电出版社 【新华书店正版书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠!
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Python数据科学实战 [俄]尤利·瓦西列夫(Yuli Vasiliev) 人民邮电出版社 【新华书店正版书籍】
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Python数据科学手册(第2版) [美]杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas)|译者:陶俊杰、陈小莉 人民
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Python数据科学基础与实践 王仁武 人民邮电 【新华书店正版书】
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针对 Python 零基础读者,系统讲述使用 Python 进行数据分析、数据挖掘及深度学习的相关知识 基于数据分析流程,结合案例解析,提高读者的数据分析、数据挖掘及数据可视化等能力 配备丰富的教学资源,包括 PPT 课件、教学大纲、数据源、代码、习题与参考答案等
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Python数据科学入门 [美]约翰·保罗·穆勒(John Paul Mueller) (意)卢卡·马 人民邮电出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书的目标是介绍如何使用Python 语言及其工具,解决和数据科学所关联的复杂任务。 全书共6 个部分,分22 章,涵盖了Python 数据科学基础知识,数据的采集、整理、整形、应用,数据的可视化,数据分析和处理,数据学习,以及和数据科学相关的10 个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上,教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn 等常用的工具来解决数据科学的相关问题。 本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读,特别适合有志于学习Python 数据分析和处理的读者学习参考。
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南系统实战【博仕文化专营店】 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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Python数据科学实战 [俄]尤利·瓦西列夫(Yuli Vasiliev) 人民邮电出版社 正版书籍
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《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据;第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能;第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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1.实战经验丰富:本书提供了大量真实案例和项目经验,展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面能,帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域:本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理,不仅涵盖了数据处理、分析和可视化,还涉及统计学和机器学个领域,为读者提供了一个的数据科学知识体系。 3.深入浅出:作者通过生动的语言和详细的解释,将复杂的数据科学概念和算法简单化,让读者轻松上手,快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书,你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的三方库,还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中,基于Python可以实现快速的数据处理。
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Python数据科学手册(第2版) 预计发货03.15 人民邮电出版社 9787115662668 可开发票
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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
¥20.00定价:¥120.00 (1.67折)