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Python数据科学指南 算法与数据结构 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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对Python核心特性系统的专家级讲解；为开发复杂的应用程序和软件所需的强大深入的视角；易用的图表，详细描述了Python 模块、操作符、函数和方法；大量的专业级的实例代码，从小的代码片段到功能齐全的应用程序一应俱全。
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适读人群 ：适合具有基础知识希望在开发专业性及项目实战能力大幅提升的深造者，也可作为大、中、高职院校高新热门专业的配套教材，同时也可以作为软件开发爱好者的自学用书及相关编程人员参考用书。 本书是针对零基础编程学习者的 Python 核心功能的入门教程。精选Python核心功能讲解，通过精炼的语言和200多个真实的案例，详细介绍使用 Python语言常用库、数据结构、可视化编程等知识和技术，并在最后通过交互式游戏、智能机器人、人工智能和数据可视化4个大型案例综合运用中帮助读者快速掌握实际开发流程。书中涉及的程序代码给出了详细的注释，让用户掌握 Python 程序开发的精髓，提高数据库管理技能。
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Python数据结构和算法实战 巴桑特·阿加瓦尔,本杰明·巴卡著,陆永耕 译 中国水利水电出版社 97875226005
在编程中，数据结构和算法非常重要。计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式：算法 + 数据结构 = 程序，该公式在程度上揭示了程序的本质，其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的“E=MC2”相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计的算法，编写出复杂而强大的代码，可以帮助我们更高效、更地解决问题。 《Pytho数据结构和算法实战（第 2 版）》是引进欧美“计算机编程实践”系列书中的一本，用通俗易懂的文字，结合插图和中小示例，介绍了基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等，以及数据分析中最常见的搜索、排序等算法，各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书，读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解，为后续更深入学习打下坚实的基础，在实际工作中能够为新问题找到
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Python程序设计基础9787563745715其他教材彭晖邓巧主编旅游教育出版社 可开发票，保证正版
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Python科学计算基础教程 (印)赫曼塔·库玛·梅赫塔(Hemant Kumar Mehta) 著;陶俊杰,陈小莉 译 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
全面阐述Python科学计算基础内容提供Python科学计算精彩案例总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算使用SymPy进行符号计算的概念和方法使用matplotlib画图程序库做数据可视化使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化Python的并行和高性能计算方法科学计算应用、库和工具的Python开发案例方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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Python异步编程[澳大利亚]凯莱布 哈廷（Caleb Hattingh）中国电力出版社9787519876326 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书的主要内容有：从并发网络编程场景，对异步和多线程进行全面对比。进行asyncio代码的实战演练，提供包括使用基于事件的编程来实现循环等快速入门指南。了解面向终端开发者和框架开发者之间异步特性的区别。了解asyncio的新async/await语言语法，包括协程和任务以及future API。获取一些流行asyncio兼容的第三方库的详细案例研究（带代码）。
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Python数据预处理技术与实践 9787302539711 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！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）
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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