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“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子,展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法,是一本难得的科学计算教材。”——Lav Varshney,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 “生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”——Greg Wilson,RStudio数据科学家,Software Carpentry联合创始人 本书结合数据实例,使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库,介绍了强大的Python科学计算工具,展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题,以及如何写出清晰优美的代码。 本书“麻雀虽小,肝胆俱全”,不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库,还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念,是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础——NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数
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Python数据结构与算法 孙玉胜 陈锐 张志锋 9787302621652 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面,通俗易懂,所选案例典型,结构清晰,重点难点突出,所有算法均采用Python实现,示例可直接运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章,内容包括数据结构与算法概述,线性表,栈和队列,串、数组与广义表,树和二叉树,图,查找,排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件开发人员,可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧!看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容:·?Python数据分析编程基础·?有关Pyt
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为了更好地帮助读者使用本教程,建议读者采用以下策略来优化学习过程: (1) 动手实践每一个实验。实践是检验和巩固知识的最佳方式,读者应积极完成书中安排的所有编程任务。 (2) 深入理解概念。除了完成代码运行,读者还应努力理解其背后的原理。 (3) 保持学习的热情和持续性。编程技能是逐步积累的,持续学习新工具和语言特性对于保持个人竞争力至关重要。 (4) 参与社区讨论。加入Python和相关技术的社区,参与讨论,有助于提升编程技能。
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