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利用Python进行数据分析（原书第3版） Python数据分析经典畅销书全新升级，第1版+第2版的中文版累计销售近30万册！
适读人群 ：本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 本书第1版出版于2012年，彼时基于Python的开源数据分析库（例如pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。 阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读
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机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要
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阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ?使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ?掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ?掌握pandas库中的数据分析工具。 ?使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ?使用matplotlib进行信息可视化。 ?使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切块
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《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
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读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 随机数生成 范例：随机漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web
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