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【新华书店】 Python科学计算和数据科学应用 使用NumPy、SciPy和matplotlib(第2版) [美]罗伯
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"采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。 在讲解的过程中重思路、重基础、重实操，“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。 在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中，书中有演示大量的对比方案，例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。"
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"图书特色◆ 使用NumPy处理数组和矩阵◆ 使用matplotlib绘图和可视化数据◆ 使用Pandas和SciPy进行数据分析◆ 使用statsmodels和scikit-learn进行统计建模和机器学习◆ 使用Numba和Cython优化Python代码"
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Python玩转数学问题 轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 编 清华大学出版社
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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Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPySciPy和matplotlib
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Python科学计算和数据科学应用 使用NumPy、SciPy和matplotlib(第2版) (美)罗伯特·约翰逊 著
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Python数据可视化之美 专业图表绘制指南 Matplotlib包的首席开发者Thomas Caswell 和plotnine包的开发者与维护者Hassan Kibirige力荐
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1.更丰富的教学内容：第2版从12章扩展到15章，并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇，方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习； 1.更丰富的金融产品：第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等，进一步完善“金融知识图谱”； 2.更广泛的量化模型：第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等，使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具； 3.更完备的金融示例：第2版示例数量从第1版的224个增加至318个，以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型，相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本：优化了代码示例，使用更新的Python第三方模块，提升了代码性能。
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