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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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本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式,用通俗易懂的语言,简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程,涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识,本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述,而是对知识点进行简要介绍,并通过具体的例子对知识点进行综合应用,后通过测试题(也给出了详细答案)对所学知识进行巩固,举一反三,以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中,在合适位置给出了一些图形图示,让知识展示更直观,更易理解。 在每章首页,给出一个有趣的图形,可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者,在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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《Python网络编程基础》全面介绍了使用Python语言进行网络编程的基础知识,主要内容包括网络基础知识、网络劋作、WebServices、解析HTML和XHTML、XML、E-mail服务、FTP、使用Python劋作数据库、SSL、几种服务器端框架(包括Socket服务器、SimpleXMLRPCServer、CGI和mod_python),以及多任务处理(包括Forking、线程和异步通信)等。本书实用性强,共提供了大约75个实例,6600行以上的代码,是帮者全面而快速地学习Python语言、编写网络程序的实践。本书可以作为各层次Python、Web和网络程序的开发人员的参考书,在实际工作中使用书中的技术,效果更佳。本书第部分讨论了客户端和服务器的设计,这是所有网络应用程序的基础。您将学到如何利用IPv6的优点来编写应用程序,如何与域名服务器通信,以及如何获取网页等。本书第2部分将向您演示如何编写发送和接收E—mail的程序、提供静
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《Selenium3自动化测试实战——基于Python语言》重要知识点总结如下: (1) Python3 编程语言基础精讲 (2) 通过20个例子展示WebDriver API 的使用场景 (3) unittest pytest 两大单元测试框架全面介绍 (4) 数据驱动模型在项目中的应用 (5) 通过自动化项目串联所有知识点 (6) Jenkins持续集成的安装与配置 (7) appium 移动测试工具的应用
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《Python语言及其应用》内容易于理解,而且读起来生动有趣,是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Pytho3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 《Python语言及其应用》会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书,你将能够: 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数
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