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PYTHON数据分析实战（第2版) 9787115522023 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）
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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Python是一种功能强大的脚本编程语言，简洁而优雅，且易于入门，计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面，《Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容，针对编程初学者的需求，对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面，本书以数据的处理和分析为主题，强调编程的基础和实践，通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书，读者不仅能掌握Python开发的相关知识，还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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Python密码学编程 第2版 [美]阿尔·斯维加特（AlSweigart）,郑新芳,赵怡翾 人民邮电出版社 97871
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Python人工智能开发从入门到精通 杨柳,郭坦,鲁银芝 北京大学出版社 9787301313039
（1）深入浅出，实操性强。每一章都是以实例为主，读者可参考源代码，修改实例，切换数据源，就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。 （2）专业专注，学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等功能都非常丰富，通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉 Python 中库的安装及使用。本书专注的是基于 Python 的人工智能算法项目分析，以及在生产环境中实际用到的技术，相比大而全的书，本书能让读者尽快上手，然后投入项目开发。 （3）每章都有配备“新手问答”与“小试牛刀”栏目。目的是让读者看完之后，尽快巩固知识，举一反三，学以致用。 （4）零基础入门，成就从小白到大神。本书内容在写作定位上，适合零基础读者学习，然后逐步掌握相关知识技能，从而达到从入门到精通的学习效果。另外，全
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基于Python3.7.3，快速掌握Python编程技巧，以零基础讲解为宗旨，用实例引导读者深入学习，400多个实例，详解Python语
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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习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进一步有效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；■ 熟悉优选的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色：■ 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
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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全栈开发——数据分析 重点讲解数据分析的全过程，即数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化!配套400个示例源代码，理论知识与实战开发并重
同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术，并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解，并搭配多个实用性极强的示例代码，生动的阐述了每项技术的核心奥秘。 各章节衔接紧密，且内容精炼不拖沓，读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习，相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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