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《Python数据科学手册》电子书封面

Python数据科学手册

  • 发布时间:2019年11月28日 14:20:44
  • 作者:杰克·万托布拉斯
  • 大小:12.4 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清扫描版
  • 评分:9.6

    Python数据科学手册 PDF 超清扫描版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于数据科学、Python手册方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小12.4 MB,杰克·万托布拉斯编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.9。

      内容介绍

      Python数据科学手册

      Python数据科学手册 电子书封面

      读者评价

      目前看了四分之一。这本书对于我这个刚入门数据分析的小白来说非常适用,完完全全工具书,买这本书的初衷就是想看sklearn的,刚好看到关于另外三个库也有,就顺手看了当复习。之前我看过<机器学习实战>和<利用python 进行数据分析>,很多深层次的东西都在这本书找到了答案,而且基于py3,代码算是比较新,省的去别处搜集了,强烈推荐!

      需要一定基础。个人感觉比用python做数据分析那本要好,更有条理,更清晰。有一定python基础和机器学习基础绝对可以收获良多。

      python数据科学手册: IPython/NumPy/Pandas/Matplotlib/Scikit-Learn 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。

      内容介绍

      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,这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。

      本书适合有编程背景,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。

      目录

      • 译者序
      • 前言
      • 第1章 IPython:超越 Python
      • 第2章 NumPy 入门
      • 第3章 Pandas 数据处理
      • 第4章 Matplotlib 数据可视化
      • 第5章 机器学习

      学习笔记

      PowerBI和Python关于数据分析的对比

      前言 如果你对数据分析有一定的了解,那你一定听说过一些亲民好用的数据分析的工具,如Excel、Tableau、PowerBI等等等等,它们都是数据分析的得力助手。像经常使用这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候,不足之处也是显而易见:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。 很多经常会用到数据分析的伙伴会问有没有一款便捷好用的工具!肯定有啊,Python的出现和普及,很容易就能改变这些窘境! 怎么解决呢?——Python Python有很多优点,如果你能很好的运用到工作中,会发现工作效率大大提升,涨薪也是再正常不过的事情。 Python优点一: “流程可控,工作高效” 举个例子,Excel做分析的过程:定位空……

      python读取excel数据绘图的实例详解

      1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 # __author__ = blzhu 4 5 python study 6 Date:2017 7 8 # coding=utf-8 9 #######################################################10 # filename:xlrd_draw.py11 # author:12 # date:xxxx-xx-xx13 # function:读excel文件中的数据14 #######################################################15 import numpy as np16 import matplotlib.pyplot as plt17 import xlrd18 19 # 打开一个workbook20 workbook = xlrd.open_workbook(r'E:\python\pycharmwork\test\matplotlibzbl\Barometer.xlsx')21 22 # 抓取所有sheet页的名称23 worksheets = workbook.sheet_names()24 print('worksheets is %s' % worksheets)25 26 # 定位到mySheet27 mySheet = workbook.sheet_by_name(u'Pressure')28 29 # get datas30 pressure = mySheet.col_values(0)31 print(pressure)32 time = myShee……

      对python制作自己的数据集实例讲解

      一、数据集介绍 点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据,包含 17 不同种类的鲜花,每类 80 张该类鲜花的图片,鲜花种类是英国地区常见鲜花。下载数据后解压文件,然后将不同的花剪切到对应的文件夹,如下图所示: 每个文件夹下面有80个图片文件。 二、使用的工具 首先是在tensorflow框架下,然后介绍一下用到的两个库,一个是os,一个是PIL。PIL(Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,而Image类又是 PIL库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。 三、代码实现 我们是通过TFRec……

      python数据分析师要学什么

      数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 1、数学知识 (推荐学习:Python视频教程) 数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。 对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。 而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。 所以数据分析并非一定要数学能力……

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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      读者留言
      网友NO.28489
      网友NO.28489

      为什么要使用python进行数据分析
      Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算(scientific computing)社区。
      然后在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化方面,Python的库在不断的进行改良中(其实还是主要是pandas),然后再配合其在通用编程方面的强大实力,完全就可以使用python一种语言就hold住了。
      Python同时也被称呼为“胶水语言”,作为一个科学计算的平台它能够很轻松的集成C、C++以及Fortran的代码。
      一般而言,很多组织都会用一些类似于领域特定的计算语言比如(Matlab、R)对新想法进行研究、原型构建和测试,然后再将这些想法移植到某个更大的生产系统当中(比如Java、C#或者C++等),但是到了现在越来越多的人发现,Python不仅适用于研究和原型构建并且适用于构建生产系统,这无疑会带来较大的效率提升。
      当然啦,虽然Python也有一些缺点,作为一种解释性的编程语言,大部分Python的代码都比编译型的代码要慢很多,对于高并发、多线程的应用程序来说不是非常的理想,这是因为Python有一个叫做全局解释锁(Global Interpreter Lock ,GIL)的原因,但是这一点已经超出本书的范围了,在此不加以解释,有兴趣的朋友如果了解的话也可以在评论告诉博主一声。

      网友NO.25187
      网友NO.25187

      为什么学习Python做数据科学?
      在我们探索学习Python做数据科学之前,我们应该简要地回答一下为什么首先应该学习Python。
      简而言之,掌握Python是数据科学职业所需要的宝贵技能之一。
      虽然Python并不总是这样,但它是数据科学的首选编程语言。以下是一段简短的历史:
      数据科学专家预计这种趋势将随着Python生态系统的不断发展而继续下去。虽然您学习Python编程的旅程可能刚刚开始,但很高兴知道就业机会也很丰富(而且还在增加)。
      事实上,数据科学家的平均工资是127,918美元。
      好消息吗?预计这个数字只会增加。IBM的专家预测,到2020年,对数据科学家的需求将增加28%。
      因此,数据科学的未来是光明的,而Python只是众所周知的馅饼中的一块。幸运的是,学习Python与其它编程一样容易。我们将通过五个简单的步骤向您展示。
      但是请记住——仅仅因为步骤简单并不意味着你不需要投入工作。如果你全身心地投入到学习Python中,并投入有意义的时间,你不仅有可能掌握一项新技能,而且有可能将你的职业生涯提升到一个新的水平。

      郑思I

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