Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战9787302646259兴海图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序开始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未接触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学和练 方便读
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 全面讲解如何使用Python处理数学问题! 30多个示例源代码，手把手教你掌握Python第三方可扩展库的使用!
Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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【正版新书】Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 王国平 清华大学出版社 软件工具－程序
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战
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Python科学计算和数据科学应用 (第2版)使用NumPySciPy和matplotlib 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《Python科学计算和数据科学应用(第2版)使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、搽丶值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习的等。
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战王国平清华大学出版社9787302646259
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Python科学计算和数据科学应用 使用NumPy、SciPy和matplotlib [美]罗伯特·约翰逊（Robert
图书特色 使用NumPy处理数组和矩阵 使用matplotlib绘图和可视化数据 使用Pandas和SciPy进行数据分析 使用statsmodels和scikit-learn进行统计 建模和机器学习 使用Numba和Cython优化Python代码
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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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Python科学计算和数据科学应用使用NumPy、SciPy和matplotlib [美]罗伯特·约翰逊（Robert 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。 本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。 通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。
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采用理论与实践相结合的原则，在各章的篇采用图解方式，将所有知识先贯穿起来，然后对每个知识配套案例讲解。 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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Python数据科学手册（第2版） 热销经典新升级，一书掌握主流数据分析与机器学习工具：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
1.【经典】热销经典新升级，上一版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目（ GitHub 43.9k ） 3.【全面】一书掌握Python四大库：NumPy pandas Matplotlib scikit-learn NumPy（大规模数值数据） pandas（数据处理和分析） Matplotlib（数据可视化） scikit-learn（机器学习） 4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码，Jupyter Notebook一键运行
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Python数据可视化编程实战 第2版 数据分析处理教程 数据科学 matplotlib教程书籍
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Python机器学习基础 本书对机器学习的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。全书讲解清晰，例题丰富，配有微课视频。
本书对机器学习的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书系统介绍了Python数据分析基础、关联规则与推荐算法、聚类算法及其应用、分类算法及其应用、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等内容，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，配备微课视频，每章后都有习题和参考文献，便于读者巩固学习。本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能等课程的教材。也可供从事大数据分析、机器学习的人员作为参考书。
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