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健壮的PYTHON 9787111721444 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
适读人群 ：有Python编程经验的开发人员 本书适用于任何希望以可持续和可维护的方式开发代码的Python开发人员。 注意，这并不是您的本Python书；阅读本书前您应该熟悉Python控制流，并且以前使用过类。 如果：你正在寻找更具入门性的图书，建议先阅读Mark Lutz（O'Reilly）的《Learning Python》（中文版：《Python学习手册》） 本书将研究用户定义的类型，例如类和枚举，以及Python的类型提示系统。还将探讨如何使Python可扩展，以及如何使用一个全面的测试策略作为安全网。读完本书你将能够使用Python类型编写更清晰、更易于维护的代码。 主要内容： 部分“为代码添加类型注解”。介绍类型检查如何在保证健壮性的工作中扮演重要角色。 第2部分“定义你自己的类型”。用面向对象的思维增加代码的健壮性。 第3部分“可扩展的Python”。借助一些设
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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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