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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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本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起,循序渐进,直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外,本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库,如何在不同的环境(如文字排版系统或LaTeX)中使用matplotlib,以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书,读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容: 搭建工作环境所需的工具; 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据; 绘制并定制化图表; 使用流行的Python数据可视化库; 使用mplot3d绘制3D图表; 使用图像和地图绘制图表; 使用恰当的图表描述数据; 更多matplotlib的高级内容; 使用Plot.ly在线分
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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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