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Python网络爬虫与数据分析从入门到实践 全流程实战讲解网络爬虫、数据清洗、文本处理、机器学习算法、数据分析与可视化
突出特色是实战,所有知识点都配合案例并给出详细操作,所有代码都有注释,可以说学习无障碍、无痛苦。 涉及多种流行的热门框架,包括爬虫框架如Urllib、BeautifulSoup、Scrapy,常用的数据分析库如Numpy、Pandas、Matplotlib等都进行了详细介绍。 全流程讲解,从获取数据、数据预处理到数据分析和数据可视化,面面俱到。 技术先进,除常用数据处理方法,还介绍了当前热门的中文文本处理,以及热门的机器学习算法在数据分析中的应用。 本书给出了大量示例和项目,可以帮助读者掌握一线技能,真正解决工作中遇到的问题。
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Python数据分析 由世界领先的Python和数据科学专家之一撰写
专为数据处理初学者设计:本书特别针对那些想要从事数据处理但缺乏编程经验的人,为他们提供了一个简洁而有效的Python入门指南。 全面介绍Python基础知识:从变量、等式、列表、元组、字典到循环和条件语句,本书系统地介绍了Python编程的基础内容。 深入探索数据处理与分析:不仅停留在语法层面,本书还深入探讨了如何利用Python进行数据分析、探索、清洗和整理,为读者展示了Python在数据处理领域的强大功能。 丰富实战应用与技能提升:读者将学习到如何使用Pandas和Matplotlib等流行库,如何编写函数和类,以及如何处理不同类型的数据,从而全面提升自己的编程技能。 适合各行各业新手与老手:无论你是初学者、有一定基础的开发者,还是从事数据统计、计算机、软件开发等领域的工作者,或是Python编程的爱好者,这本书都能为你提供有价值的学习内容。
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适读人群 :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。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。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。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到: l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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Python网络爬虫从入门到实践 唐松 陈智铨 机械工业出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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简单易懂的Python入门教程 Python学习0经验者、希望技能提升的初级者,基础知识+基本语法,一本掌握
编辑推荐: 漫画示讲解,实操流程图 悄悄学Python,然后惊艳所有人! 1.跳出画面看画,跳出语言看Python 本书没有一头扎入编程语言的迷潭,而是先从基础的角度讲述什么是程序,怎样开发程序,进而引出Python的特点和作用。居高望远,方向明确。 内容专注,简明扼要,干货满满 涵盖了Python基础、进阶中重要又容易出错的知识点,舍去无关紧要的语法特征,不浪费学习的每分每秒。 重实践,边玩边学边做! 每段基本语法之后配备 猜数游戏 图形移动 和 PDF横幅制作 等编程游戏,由浅入深地掌握Pyhton。 谁一开始不是小白呢! 从零开始学Pyhton,一起提升自己的技能吧!
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Python金融量化分析 30个(总长330分钟)视频教程+全部案例源代码下载,助你快速成为量化分析师
1. 作者专业。两位作者分别为中银金科技术专家和阿里集团前算法专家,具有深厚的专业技术背景。对Python编程和金融量化分析都有自己的独特见解。 2. 内容实用。书中所讲内容均为量化分析师的专业技能,所有案例均为实际项目改变,有很强的实操性,帮助读者快速上手。 3. 配套丰富。本书附赠30个(总长超过330分钟)的视频教程和全部案例的源代码下载。
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Python编程 科学计算工程 数据分析 以数据为基础 通过精彩案例展示Numpy等科学计算模块强大功能广泛应用 剖析Python关于并行与大数据计算方法
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Python数据分析基础 零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析
零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析,python基础知识介绍、csv文件和Excel文件读写、数据库操作等。
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机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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适读人群 :数据分析的入门级读者,数据分析从业者 本书从Python基础语法到科学计算库,系统地剖析了Python数据分析的技能树,并搭配项目实战,帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。
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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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覆盖面广。精心设计和收录3634道客观题和832道编程题,涵盖Python开发环境搭建与使用,内置函数与运算符,列表、元组、字典、集合,选择结构与循环结构,字符串,正则表达式,函数设计与使用,面向对象程序设计,文件操作,异常处理结构,算法设计,网络爬虫,套接字编程,多线程与多进程编程,NumPy数组运算与矩阵运算,Pandas数据分析与处理,Matplotlib可视化等领域。实用性强。除了考查Python应用开发中常用语法、高级用法与常见错误,还考查算法设计、算法优化、代码优化的思路与方法,代码阅读与代码调试技巧,以及解决问题的综合能力。配套资源丰富,提供优质配套服务。提供全部题目答案和用到的数据文件,通过配套软件可以练习超过6000道客观题和1000道编程题,支持QQ、微信、电子邮件、微信公众号等多种方式与作者交流,支持任课教师导入学生
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随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低,当今的互联网存在海量的数据,想要快速从这些数据中获取更多有效的信息,数据可视化是重要的一环。对Python语言来说,比较传统的数据可视化模块是Matplotlib,但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性,所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用,包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习的、量化投资等,方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写,同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JaScript中的应用案例。
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