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Python数据分析 基于Plotly的动态可视化绘图 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低,当今的互联网存在海量的数据,想要快速从这些数据中获取更多有效的信息,数据可视化是重要的一环。对Python语言来说,比较传统的数据可视化模块是Matplotlib,但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性,所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用,包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习的、量化投资等,方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写,同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JaScript中的应用案例。
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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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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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源码剖析:深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C 程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C 交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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Python数据分析技术手册 基础、实战、强化 9787122405166 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
①分层学习,学以致用。本书将核心知识、案例和应用分成三个层级进行循序渐进的学习和实践,力争短时间快速掌握相关技能。 ②案例丰富,通过大量案例、实例讲解所学技能,举一反三,提高读者应用技能的能力。 ③本书配备了视频录像、资源库、社区技术支持、在线等服务。
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。通过阅读本书,你将:深入分析TDD流程,包括“单元测试/编写代码”循环和重构;使用单元测试检查类和函数,使用功能测试检查浏览器中的用户交互;学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点;在过渡服务器中测试和自动部署;测试网站中集成的第三方插件;使用持续集成环境自动运行测试
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