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内容简介:
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据;第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能;第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
书籍目录:
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作者介绍:
Jake VanderPlas是Python科学栈的深度用户和开发人员,目前是华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长,研究方向为天文学。同时,他还为很多领域的科学家提供建议和咨询。
出版社信息:
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其它内容:
编辑推荐
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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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:6分
主题深度:8分
文字风格:6分
语言运用:7分
文笔流畅:6分
思想传递:6分
知识深度:4分
知识广度:3分
实用性:9分
章节划分:9分
结构布局:4分
新颖与独特:8分
情感共鸣:6分
引人入胜:3分
现实相关:9分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:5分