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Python科学计算和数据科学应用使用NumPy、SciPy和matplotlib [美]罗伯特·约翰逊（Robert 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。 本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。 通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。
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1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深入浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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