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Python 数据科学手册 [美]杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 9787115475893 人民邮电出版社书籍详细信息
- ISBN：9787115475893
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2018-02
- 页数：暂无页数
- 价格：74.12
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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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书籍摘录：
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原文赏析：
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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
书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：5分
主题深度：5分
文字风格：4分
语言运用：4分
文笔流畅：9分
思想传递：6分
知识深度：8分
知识广度：3分
实用性：4分
章节划分：5分
结构布局：3分
新颖与独特：8分
情感共鸣：4分
引人入胜：8分
现实相关：7分
沉浸感：7分
事实准确性：8分
文化贡献：3分
网站评分
书籍多样性：6分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：9分
使用便利性：4分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：6分
加载速度：8分
安全性：9分
稳定性：7分
搜索功能：5分
下载便捷性：9分
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