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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基础教程(第3版·修订版) [挪]芒努斯·利·海特兰德 著,袁国忠 译 9787115613691 人民邮电
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适读人群 :本书可以作为中学生课程教材,也可作为青少年自学人工智能基础和Python编程基础的参考书。 本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手打造的一本适合中学生学习Python的入门教材,采用双色印刷,装帧精美,易于阅读。目的是激发中学生学习兴趣,培养独立思考和解决问题的能力,使他们能更加快速地了解Python这门编程语言。
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Python机器学习实战 9787302576419 清华大学出版社
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【正版旧书,保证质量,此书为单本,电子发票!】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识,第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用,包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础,请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计,Python是一种面向对象的程序设计语言,掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础,第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立,主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容,会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍,读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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适读人群 :任何懂一点Python基础的读者,以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多,但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图,在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块,它易学易用、种类丰富、绘图美观,在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍,还介绍了Plotly的各种应用场景,比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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