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Python是当前热门的编程语言和大数据处理工具。本书介绍了Python应用的各个方面，覆盖了当前Python的主流应用。各章独立较强，读者可从本书的任何一章开始阅读，并且立即将所学知识应用到工作实践中。;
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！ 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容： Python数据分析编程
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