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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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Python自动化运维快速入门(第2版) 掌握Python自动化运维的热门技术与主流开源工具
目前开源软件社区有不少优秀的Python自动化运维软件,如Ansible、Airflow、Celery、Paramiko等,甚至一些大型商用的自动化部署系统也用Python开发。本书以实战为主旨,通过Python运维开发中常见的典型应用,让读者系统地掌握Python在自动化运维领域的各种热门技术及主流开源工具的使用,并提高Python自动化运维技能。
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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书适合你阅读。 通过阅读本书,你将能够: 掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具 理解性能分析器的概
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采用理论与实践相结合的原则,在各章的开篇采用图解方式,将所有知识点先贯穿起来,然后对每个知识点配套案例讲解。 在讲解的过程中重思路、重基础、重实操, 用读者易于理解且可随时直接套用的案例,方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能 是本书创作的初衷。 在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中,书中有演示大量的对比方案,例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。
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适读人群 :零起点的,对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 突然想要学点Python的上班族 想要从零开始学Python的所有人 本书特色 (1)内容全面。从python语言环境的安装到完整的编写一段程序,到最后独立地完成一个编程项目,有助于提升读者的编程思维和实践能力。 (2)通俗易懂。没有编程基础知识也能读懂的Python编程入门书,将Python知识点画给你看,帮你赶走对编程的畏难情绪。 读者对象 零起点的,对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 想要从零开始学Python的所有人 借着有趣的画风带你轻松走进Python的世界。Python 能图解吗?字符串就是一条街道?函数参数就是菜名?没有编
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