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你是否在寻找一本完整介绍Python操纵、处理、提取和压缩结构化数据的指南?本书包含了许多实例分析,通过若干个Python库——包括NumPy,pandas,matplotlib和IPython——为你展示了如何高效地解决大量数据分析的问题。《Python数据分析(影印版)》由麦金尼撰写,他是pandas库的主要作者。
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本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍,该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤,到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中,你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集,理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
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Python漫游指南(影印版)[The Hitchhiker's Guide to Python]
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【】Python for Finance Python金融大数据分析 第2二版 Yves Hilpisch 金融数据科学
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比兹利、琼斯所著的《Python Cookbook(影印版第3版)》包含了用Python 3.3编写和测试过的实例,适合于那些希望专注于新工具和新方法的有经验的Python程序员。在这本书里,你将找到十多个技术课题的完整实例,涵盖了核心Python语言和多种应用领域的常见任务。每种实例都包含了你可以直接使用在项目中的样例,以及关于这种解决方案如何和为什么可以奏效的讨论。
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通过鲁特兹专著的《学习Python(第5版上下)》这本操作手册,你将获得针对核心Python语言的一次全面而又深入的介绍。基于作者Mark Lutz的畅销培训课程,该第五版修订本将可以帮助你快速使用Python编写高效和高质量的代码。无论你是编程新手还是精通其他语言的有经验的开发人员,这本书都适合于你。 通过小测验、练习和有效的讲解,这本易于遵循、自学的教程可以让你上手Python 2.7和Python 3.3——3.x和2.x产品线上的**发布版本一一以及目前其他常见的版本。你也将学到一些*近在Python代码中越来越常见的高级语言特性。
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卢茨(Lutz,M),作为Python培训界的领军人物,Mark Lutz是有关Python方面的*早和*畅销书籍的作者,并且从1992年起就是Python社区的先驱之一。同时他还是O'Reilly的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》两本书的作者。Mark从1997年开始教授Python课程,截至2007年已经指导了超过200次培训。此外Mark拥有计算机科学学士和硕士学位,以及25年的软件开发经验。
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机器学习的已经成为许多商业应用和研究项目的一个组成部分,同时拥有广泛研究团队的大型公司也投入到这个领域。如果你使用Python,即使是初学者,《Python机器学习的入门(影印版英文版)》也将教你如何构建自己的机器学习的解决方案。有了目前可用的丰富数据,机器学习的应用程序只受限于你的想象力。你将学习的使用Python和scikit-learn库所需的全部步骤来创建成功的机器学习的应用程序。《Python机器学习的入门(影印版英文版)》作者安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多专注于使用机器学习的算法的实践方面,而不会过多讨论其背后的数学原理。熟悉NumPy和matplotlib库将有助于你从《Python机器学习的入门(影印版英文版)》中获得*多信息。有了《Python机器学习的入门(影印版英文版)》,你会学到 机器学习的的基本概念和应用程序各种广泛使用的机器学习的算法
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本书由Pythonpandas项目的创立者WesMcKinney撰写,是一本实用、现代的Python数据科学工具读物,适合新入门的Python分析师和刚接触数据科学及科学计算的Python程序员。数据文件和相关材料在Github上可以获得。*将IPythonshell和JupyterNotebook用于探索式计算*学习的NumPy(NumericalPython)的基础和特性*通过pandas库中的数据分析工具入门*使用灵活的工具装载、清洗、转换、合并和整形数据*用matplotlib创建信息可视化*应用pandasgroupby功能将数据集切片、切块和汇总*分析和劋纵规整和不规整时间序列数据*通过全面详细的实例学习的如何解决真实世界的数据分析问题“作为在Python数据生态中已成经典的著作,这本新版更新了能提升其独特价值的多个领域,从Python3.6到新的pandas特性。通过阐释Python数据工具的原理和方法,本书帮者以新颖而富有创造性的途径学习的如何有效利用它们。这是任何现
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