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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 王国平 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础,循序渐进地介绍Python可视化技术,重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇,第1篇(第1~4章)主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术,帮助准备可视化数据;第2篇(第5~7章)介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧;第3篇(第8~10章)介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧;第4篇(第11~13章)介绍3个项目案例,旨在使读者学以致用,提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频,供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富,通俗易懂,适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用,还
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适读人群 :·没有任何Python基础的初学者。 ·已掌握Python的入门知识,希望进一步学习核心技术的人员。 ·具备的Python开发能力,缺乏Python实战经验的人员。 ·大专院校及培训学校的老师和学生。 .零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过Python、是否使用Python开发过项目,都能从本书中获益。 .实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例,逐一讲解Python的各种知识和技术,还以讲解实际开发项目来总结本书所讲内容,帮助读者在实战中掌握知识,轻松拥有项目经验。 .便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要点”,以便读者明确学习方向。一些章的“实战演练”则根据所在章的知识点精心设计而成,读者可以进行自我检测、巩固所学知识。 .细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提
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Python精粹 9787121451638 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)
适读人群 :Python程序员以及相关工程师、科学家、学生、软件专业人员等。 这本精练的手册基于Pytho3.6及更高版本,聚焦于Python语言的基本核心,并采用新的Python代码风格示例来阐述Python工作原理,帮助读者构建更易于解释、测试和调试的程序。自始至终,本书都反映出Beazley在向科学家、工程师和开发人员教授Python时所积累的丰富经验,并深入探究了Python世界的奥妙。 这本实用指南并不试图覆盖有着30年历史的Python语言的所有可能特性和奇技淫巧,它只提供与核心编程主题相关的简要解析,例如数据抽象、控制流、程序结构、函数、对象和模块等——任何规模的Python项目都是以这些核心主题为基础来构建的。 ◎探索Python核心,从变量到包,涵盖Python编程技能 ◎更有效地解决数据操作和分析问题 ◎构建清晰可靠的程序 ◎控制对象并掌握定义
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本书特色* 零基础、入门级的讲解。 无论你是否从事计算机相关行业,是否接触过Python编程语言,都能从本书中找到很好起点。* 超多、实用、专业的范例和项目。 本书在编排上紧密结合深入学习Python编程技术的先后顺序,从Python的基本语法开始,带领大家逐步深入地学习各种应用技巧,侧重实战技能,使用简单易懂的实际案例进行分析和操作指导,让读者读起来简明轻松,操作起来有章可循。* 随时检测自己的学习成果。 每章首页中,均提供了学习目标,以指导读者重点学习及学后检查。 大部分章节最后的“跟我练练手”板块,均根据本章内容精选而成,读者可以随时检测自己的学习成果和实战能力,做到融会贯通。* 细致入微、贴心提示。 本书在讲解过程中,在各章中使用了“注意”和“提示”等小贴士,使读者在学习过程中更清楚地了解相关操作
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Python提供了数据处理平台,拥有丰富的库,其算法的实现更具创新性,还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外,Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用,这大大扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例,详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据,将理论与实践相结合,带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书,你将学到: -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn库进行机器学习 -用TensorFlow库进行深度学习 -用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉
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