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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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适读人群 :本书不仅适合计算机专业学生自学Python编程语言,也适合需要利用Python提升办公效率的职场人士。 1.Python编程新手入门的优质好书,50万+中国读者的选择,由挪威科技大学教授芒努斯.利.海特兰德亲笔撰写,深入浅出地讲解了Python编程的方方面面。 2.内容详尽丰富,包括Python基础知识、核心概念、Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用等,全面的基础知识+细致入微的编程诀窍,学习效率与效果并重。 3.针对Python3.11升级内容,对结构与细节知识进行了优化和完善,轻松学习Python编程。 4.设计风格简洁明了,内容通俗易懂,附带代码示例,让你有目标地掌握Python,非常适合Python编程初学者入门。 5.提供贴近真实商业环境的案例,并通过PPT和针对求职应聘的习题帮助读者提高 Pytho编程实战能力。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书,你将学会:■ 揭示数据科学算法的完整范畴;■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;■ 进一步有效理解集成方法的潜在含义及实施;■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;■ 熟悉优选的算法,如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色:■ 内容明确且易于跟学;■ 甄选重要的任务与问题;■ 精心组织编排内容,有效解决问题;■ 清晰易懂的讲解方式;■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问
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Python程序设计基础(Python技术类微课版工业和信息化十三五人才培养规划教材)9787115556738 正版新 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
(1)本书采用以任务为导向的编写模式,按照解决实际任务的工作流程,逐步展开,介绍相关的理论知识点,生成可行的解决方案,后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。 (2)配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类,约100题,称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构(列表和字典),因此绝大部分题目仅需要3~5行Python代码即可完成。 (3)利用互联网资源来优化学,本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学,读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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Python全栈开发——数据分析 重点讲解数据分析的全过程,即数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化!配套400个示例源代码,理论知识与实战开发并重
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有限元编程,也可以很简单 高效、易用、免费、开源 7行实现混合单元系统刚度矩阵组装 原创有限元分析框架 简易快速自定义单元、求解方案及子包(扩展到其他领域) 程序推导单元矩阵 源程序和例题程序文件免费提供 强大的第三方包支持 Numpy——快速矩阵运算 Scipy.sparse——快速稀疏矩阵运算 Matplotlib——绘制精美图表(前、后处理) Meshpy——实现高质量网格划分 扫描看视频讲解,让学习变得更容易
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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循序渐进,知识全面:本书站在初学者的角度,围绕Python的自动化技术展开讲解,从初学者基础知识着手,循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识,内容难度适中,由浅入深,实用性强,覆盖面广,条理清晰,且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富,扩展性强:本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解,力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选,根据编者的实际开发经验总结而来,涵盖在实际开发中遇到的各种问题。 基于理论,注重实践:在讲解的过程中,不仅介绍理论知识,而且安排了综合应用实例或小型应用程序,将理论应用到实践中,加强读者的实际开发能力,巩固开发技能和相关知识。
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