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    Python数据科学手册 PDF 超清扫描版

    Python电子书
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    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:7.5,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频、等栏目。

  • Python数据科学手册 PDF 下载
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  • 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

    读书笔记

    儿童python编程入门书籍推荐

    儿童学习编程的好处

    1. 寓教于乐、边玩边学
    2. 更好地表达内心所想
    3. 可以轻松学习枯燥理科知识
    4. 实践成就自我
    5. 锻炼意志、鼓励进步
    6. 探索生活奥秘,知识与生活息息相关

    儿童学习编程的好处

    Python能够做什么

    我们学习一门编程语言,掌握一种编程技术,一定想知道能有什么用,能够用它做些什么?近几年,Python可以说是风头正盛,在编程语言排行榜上一直处于上升趋势,很大程度上得益于互联网云计算,人工智能大规模发展。当然这也是因为Python本身作为科学计算的底子足够厚,众多科学计算的库。下来是一些Python常用的场景:

    WEB开发。就是通常所说的网站开发,APP后端接口的开发,Python最火的WEB开发框架Django在业界非常流行,其中的设计哲学常用于其它程序语言设计的框架。

    爬虫。爬虫就是俗话说的抓网页,抓别人的东西。在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,拥有成熟强大的爬虫框架库,想从网络中抓什么就抓什么。

    云计算。目前最知名的云计算框架OpenStack就是使用Python开发。

    人工智能。毫无疑问,人工智能是当下乃至未来科技发展的主旋律。人工智能在这些年获得快速发展也是得益于Python丰富而强大的科学计算能力。大家都知道谷歌开源的Tensorflow人工智能学习框架就是采用Python开发,人工智能的发展反过来也深深的影响了Python的大规模使用。
    自动化运维。相信每一个运维人员都知道Python,各行各业中的系统经常使用Python写小工具来自动化操作一系列机器指令,让一个人能够管理成百上千的机器。同时Python也是金融分析,量化交易领域用的最多的语言。

    掌握Python,小朋友们可以尝试使用它做各种各样有趣的事,在未来工业化4.0的背景下,使用编程语言能够帮助小朋友知其然又知其所以然。

    为什么让孩子学习Python

    为什么让孩子学习Python

    1.Python更好玩

    玩是孩子们的天性,其实也是人类的天性,只不过成年人和孩子们的玩法不同罢了,但归根到底,大家都喜欢玩,更有意思的玩,最好在加点创造是每个孩子的梦想,甚至是成年人的梦想,最少我小时候曾经梦想能制作宇宙飞船,去遨游太空。而Python,对极了,支持物联网等嵌入式开发,而且方法简单易学。不信百度搜搜树梅派,Arduino等科学套件,做个机器人实现自己的梦想,没问题。

    2.入门难度低

    对于任何一个没有基础的人来说,编程都不容易,特别是没有一点数理基础的朋友,学好很难,但Python语言语法结构简单,与自然语言更接近,学起来更容易。

    3.江湖门派

    Python就如同编程语言的中的江湖侠客,自由免费,门徒广泛,招式繁多,怎么讲呢,就像金庸笔下的各位身怀绝技的大侠一样,能容纳各个门派,也就是说Python类库众多,在Python的世界里,解决问题的方法多,因为很多人都在用,你可以很容易找到类似问题的解决办法化为己用。

    4.学习上的要求

    如果高考真的加入信息技术编程,你以为还是会选C语言?out了,如果真有这么一天,也许很快,哪这么高考编程语言,一定是Python,为什么?可以自行百度,这里不累赘了。

    5.语法结构

    Python是一种强调编程卷面的语言,对字体格式要求尤为严格,还记得自己小时候学习语文的时候先要练习写字,老师经常让描字帖的日子吗?一个意思,学习编程,先练好编程语言卷面的问题。

    6.Python更有“钱”途

    Python在流行编程语言排行榜的排名名列前四,且还在高速增长。看吧,现在人工智能如火如荼,大多数你能叫出名字的人工智能应用都是Python写的,你信不?用Python的公司多,产品多,应用更多,未来的职业当然也多对吧。

    Python入门书籍推荐

    为了让孩子能够快速的入门python这门编程语言,我们推荐给大家三本评分非常高的书籍:

    一、父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python

    745

    “通过这本书来学习编程,真是再简单不过了!”
    ——Shawn Stebner,英特尔公司网络工程师
    “上到88岁,下到8岁,任何想学习编程的人都可以阅读这本书。它不仅以一种有趣的方式介绍了Python编程,而且其中的*实践还适用于其他编程语言的学习。”
    ——Ben Ooms,Sogeti公司软件工程师
    “Python是我向编程新手推荐的*语言,而这本书正是非常好的学习资源。第1版出版后,我就一直向学生们推荐它。”
    ——Dave Briccetti,软件开发者,教师
    “如果你想学习编程,或者想教孩子编程,那么这本书就是你的不二选择。”
    ——Cuberick.com

    二、教孩子学编程 Python语言版

    263

    本书属于No Starch的经典系列之一,英文版在美国受到读者欢迎。本书全彩印刷,寓教于乐,易于学习;读者可以轻松与快递地掌握解决问题方法和程序设计思维的。“编程从孩子抓起”得到越来越多的人的认同和重视。本书是父母教孩子学习Python程序设计的亲子读物。 

    三、趣学Python编程

    744

    当你完成这个编程之旅后,你将学到:
    使用列表、元组和字典等基本数据结构;
    用函数和模块来组织以并重用代码;
    使用循环和条件语句等控制结构;
    用Python 的海龟模块来画形状和图案;
    用tkinter 来创建游戏、动画以及其他画面效果。

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    Python 相关电子书
    关于Python的学习笔记
    网友NO.854946

    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:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果…… 繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中间如果一步有误,很多步骤都需要重新调整,浪费大量时间。 用Excel进行简单的描述统计分析,每换一份数据都需要重新操作一遍。 但使用Python编写每一步过程就非常方便,统一语言带来记录方法的统一。当分析过程需要修改或者复用,只需要调整设定好的参数就可以。 使用Python代码可以迅速调用数据,计算需求,并记录每一步过程,方便修改。 如果想做出各种好看的图表,使用Python可视化类工……

    网友NO.739056

    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 = mySheet.col(1)33 print('time1',time)34 time = [x.value for x in time]35 print('time2',time)36 37 38 # drop the 1st line of the data, which is the name of the data.39 pressure.pop(0)40 time.pop(0)41 42 # declare a figure object to plot43 fig = plt.figure(1)44 45 # plot pressure46 plt.plot(time,pressure)47 48 plt.title('Barometer')49 plt.ylabel('Pa')50 plt.xticks(range(len(time)),time)51 plt.show() 参考: 学习python好去处: 以上就是python读取excel数据绘图的实例详解的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章! ……

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    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TFRecords来创建数据集的,TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件(label)。 1、制作TFRecords文件 import osimport tensorflow as tffrom PIL import Image # 注意Image,后面会用到import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np cwd = 'D:\PyCharm Community Edition 2017.2.3\Work\google_net\jpg\\'classes = {'daffodil', 'snowdrop', 'lilyvalley', 'bluebell', 'crocus', 'iris', 'tigerlily', 'tulip', 'fritiuary', 'sunflower', 'daisy', 'coltsfoot', 'dandelion', 'cowslip', 'buttercup', 'windflower', 'pansy'} # 花为 设定 17 类writer = tf.python_io.TF……

    网友NO.823598

    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非常好才能学习,只要看你想往哪个方向发展,数据分析也有偏“文”的一面,特别是女孩子,可以往文档写作这一方向发展。 2、分析工具 对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。 对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。 对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。 3、编程语言 对于初……

    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。

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