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《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度,以案例结构化的方法,在能源化学、能源环境应用工程的基础上,重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨,例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章,分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物,由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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《可爱的Python》的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表,由Python的行者根据自身经验组织而成,是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习体验,通过故事的方式传达给读者,同时也分享了蟒样(Pythonic式)的知识获取技巧,而且希望将最常用的代码和思路,通过作弊条(CheatSheet,提示表单)的形式分享给有初步基础的Python用户,来帮助大家多快好省地完成功能。《《可爱的Python》》期望成为学习使用Python的同好们的沟通话题,引发进一步的学习/应用/创造/推广,就是笔者的追求!因为Python语言本身是种很灵活的动态脚本语言,同一个目标可以使用多种方式完成,笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解,选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能,聪明的读者一定可以看出来的,
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