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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实战技巧精粹: 313秘技大全 9787515367699 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
这是一本Python语言的“百科全书”,313个秘技让你快速掌握Python语言。
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①分层学习,学以致用。本书将核心知识、案例和应用分成三个层级进行循序渐进的学习和实践,力争短时间快速掌握相关技能。 ②案例丰富,通过大量案例、实例讲解所学技能,举一反三,提高读者应用技能的能力。 ③本书配备了视频录像、资源库、社区技术支持、在线等服务。
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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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Python数据分析与数据化运营 宋天龙 著 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作,不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结,更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。 作者是国内一线数据分析师和大数据专家,在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验,在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐,还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。 全书的内容在逻辑上共分为两大部分: 第一部分(第1~4章):Python数据分析与挖掘 着重讲解了Python和数据化运营的基本知识,以及Python数据获取(结构化和非结构化)、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖
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