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“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子，展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法，是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 “生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson，RStudio数据科学家，Software Carpentry联合创始人 本书结合数据实例，使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库，介绍了强大的Python科学计算工具，展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题，以及如何写出清晰优美的代码。 本书“麻雀虽小，肝胆俱全”，不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念，是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础——NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数
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Python科学计算佳实践SciPy指南 van 著；[澳]胡安、努内兹、伊格莱西亚斯（Juan Nunez-Igles 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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1.结合具体案例，分析Python和R的特点及适用场景；2.利用真实案例演示如何集成Python和R；3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
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1.专业：基于GitHub热门开源文章“Python工匠”系列，基于Python 3.8，广受读者喜爱。2.稀缺：源自本土一线项目案例，融入互联网大厂工程实践经验。3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
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在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的杰出实践！
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