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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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本书结合作者的项目经验,从实际工程需求出发,循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例,全书分为三部分,核心内容概要如下: 部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括: 数据采集与存储,主要涉及数据结构类型和采集方式,着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理,涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基
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