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本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子,展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法,是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 “生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson,RStudio数据科学家,Software Carpentry联合创始人 本书结合数据实例,使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库,介绍了强大的Python科学计算工具,展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题,以及如何写出清晰优美的代码。 本书“麻雀虽小,肝胆俱全”,不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库,还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念,是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础——NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数
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真实项目中的经验总结 行业精英们的智慧结晶 团队开发环境的搭建与管理 / ticket驱动开发 / 源代码管理(Mercurial) / PyPI包 / Jenkins持续集成 / 性能优化(nginx与gunicorn) / GAE开发 / Django框架…… 《来自真正的开发现场,是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。
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Python数据科学入门【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
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数据分析编程基础·?有关Pyt
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本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写,囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想,并且结合了众多实际的金融数据,严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下,邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译,将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析,引导读者编写高效的Python程序,构建实际的Python应用,实现金融数据的高效分析。在理论和实践中,把握量化交易的核心思想,将金融模型运用得得心应手。
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