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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是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制：书中阐述
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Python拥有许多强大的程序库，已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。Python的应用范围很广，拓展性很大。本书介绍了众多的Python模块，例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。同时，本书还介绍了Python如何与外部环境（例如R、Fortran、C/C++和Boost库）进行交互。 通过阅读本书，你将学会如何使用Python处理和操作数据，并完成复杂的分析和建模。我们将借助NumPy和Pandas来学习数据的各种操作。本书将介绍如何从各种数据源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存储和检索数据。此外，我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化，以及信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等主题。
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