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Python数据科学手册反馈 / 投诉

Python数据科学手册 PDF 超清版

2023-08-04 10:40:33 类别:Python

  • 更新:2023-08-04 10:40:33
  • 大小:12.4 MB
  • 出版:人民邮电出版社
  • 作者:杰克·万托布拉斯
  • 类别:Python
  • 格式:PDF

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资源介绍

我们帮大家精选了Python相关的 PDF电子书资料,由人民邮电出版社出版,作者是杰克·万托布拉斯,介绍了关于数据科学、Python方面,格式为PDF,资源大小12.4 MB,目前在Python类资源综合评分为:9.4分。《Python数据科学手册》是一本以数据科学为中心的书籍,以Python作为主要工具,涵盖了科学研究和计算统计方法的丰富内容。该书详细介绍了Python数据科学中的重要工具包,如Matplotlib和NumPy等对象,为读者提供了全面的参考资料。无论是对于初学者还是有经验的数据科学家,这本书都是一本必备之作。

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

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。


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留言评论

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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