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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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Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人8058633
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1. 使用Python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务 2. 光盘中提供作者本人整合开发的便携式运行环境WinPython，省去读者一一收集Python各个扩展库并安装的麻烦，涵盖NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TVTK、Mayavi、OpenCV、Cython等 3. 文前精美彩插演示书中示例所展现的Python各扩展库的强大处理效果，装帧和排版都十分考究
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Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书，你将能够：了解在Python社区中广泛采用的约定和实践；高效打包Python代码，
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