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PYTHON3网络爬虫开发实战 崔庆才 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python数据分析 第2版 WesMcKinney 东南大学出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python编程基础 张健,张良均 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 机械工业出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 通用函数:快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例:漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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PYTHON渗透测试编程技术:方法与实践 李华峰 清华大学出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python趣味创意编程 童晶 人民邮电出版社,【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python云原生 (印)马尼什·塞西(Manish Sethi) 著,宋净超 译 电子工业出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python项目案例开发从入门到实战—爬虫、游戏和机器学习20个项目案例600分钟精讲视频及源码 郑秋生,夏敏捷,宋宝卫 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
本书案例具有实用性,如校园网搜索引擎、小小翻译器、抓取百度图片这些爬虫案例略加修改可以应用实际项目中;还有通过通信协议开发机器人,机器学习的文本分类、基于卷积神经网络的手写体识别等案例,另外是一些大家耳熟能详的游戏案例,比如连连看、推箱子、中国象棋、网络五子棋、两人麻将、人物拼图和飞机大战游戏等,让你对枯燥的Python语言学习充满乐趣
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Python宝典 杨佩璐,宋强 电子工业出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
作为一门语言教程书籍。 这本书讲得非常不错! 特别是作者将各个概念和实现方式放在一起讲解,让你知其然知其所以然,显得弥足珍贵。而且在我看过的那么多编程书籍里,这本书的许多讲解和理念都很到位, 作为Python入门书来说,是数一数二的。 深圳亚鼎科技有限公司 信息系统部总监 方擎 对于初学者,尤其是以前对编程没什么经验的人来说,这是一本很适合的书。书的章节内容划分合理,从最基础的讲起,循序渐进,让你逐步掌握Python的各种知识。尤其是里面的代码,是作者多年开发经验的总结,有很强的学习价值。 IBM中国商业价值研究院高级分析师 刘京华 在腾讯工作的个月,需要用到Python来做项目。我用三天时间把这本书看完,并马上写代码付诸实践,并得到不错的效果,感谢作者! 腾讯数据商业产品架构师 韩伟
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Python数据分析与挖掘实战 张良均 王路 谭立云 苏剑林等 机械工业出版社【售后无忧】 【正版,速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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Python数据分析与挖掘实战 张良均、王路、谭立云、苏剑林 著 9787111521235 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。 本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4
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金融科技系列:Python金融实战案例精粹(第2版) 9787115598981 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)
本书是《基于Python的金融分析与风险管理(第 2 版)》的姊妹篇,致力于为金融领域的从业者及高校师生打造基于 Pytho的高性能解决方案。 作者精心整合了源于现实金融市场和日常实务工作的100多个原创案例,涉及400多项编程任务及相关的编程示例。本书还提供配套资源(如源数据、配套彩图和PPT讲稿)帮助读者改善阅读体验。 如果你是打算投身金融领域的新手或在校学生,本书就是你了解金融业务的一扇窗;如果你是希望拥抱Python变身金融科技达人的职场老手,本书将成为你爱不释手的修炼秘笈。
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:Python袖珍指南(第五版) 本书是Python应用的手册指南,它涵盖了Python编程的方方面面,从系统管理到图形界面编程,从文本处理到网络编程,从数据库到语言扩展……这些主题的探讨中,作者提供了大量的实际代码,通过对这些代码的研读,对读者的Python编程水平以及实际业务问题的解决都将不无裨益。
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数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算
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Scrapy是一个源的Python爬虫框架,可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性,可通过简单的编码或配置来访问,从而可以节省发人员数周的发时间,并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区,而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识,讨论了如何从任意源提取数据,如何清理数据,以及如何使用Python和第三方API行处理,以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈数据库、搜索引擎和流数据处理系统(比如Apache Spark)。在学习完本书后,你将对数据爬取胸有成竹,并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容:使用HTML和Xpath提取所需的数据;使用Python编写Scrapy爬虫,并在网络上行爬取操作;将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法;配置爬虫,使其下载文件和图形,

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本书以基础的统计学知识和假设检验为重点,简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。 本书利用Python这门开源语言,不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解,而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强,配套提供相关的代码和数据,读者可以依照书中所讲,复现和加深对相关知识的理解。 本书适合对统计学和Python有兴趣的读者,特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。
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