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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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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
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:6分
网站更新速度:5分
使用便利性:7分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:4分
是否包含广告:7分
加载速度:3分
安全性:7分
稳定性:9分
搜索功能:8分
下载便捷性:5分
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下载评价
- 网友 养***秋: ( 2024-12-25 09:58:46 )
我是新来的考古学家
- 网友 戈***玉: ( 2024-12-24 01:55:02 )
特别棒
- 网友 宫***玉: ( 2025-01-17 22:35:42 )
我说完了。
- 网友 印***文: ( 2025-01-15 00:28:24 )
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 国***芳: ( 2025-01-20 03:57:49 )
五星好评
- 网友 屠***好: ( 2025-01-04 06:20:48 )
还行吧。
- 网友 石***烟: ( 2025-01-11 13:59:39 )
还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
- 网友 益***琴: ( 2024-12-27 19:36:07 )
好书都要花钱,如果要学习,建议买实体书;如果只是娱乐,看看这个网站,对你来说,是很好的选择。
- 网友 利***巧: ( 2024-12-29 10:11:06 )
差评。这个是收费的
- 网友 龚***湄: ( 2025-01-18 08:17:33 )
差评,居然要收费!!!
- 网友 温***欣: ( 2024-12-27 14:10:18 )
可以可以可以
- 网友 车***波: ( 2024-12-22 05:09:25 )
很好,下载出来的内容没有乱码。
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:6分
主题深度:4分
文字风格:8分
语言运用:7分
文笔流畅:3分
思想传递:6分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:7分
章节划分:7分
结构布局:9分
新颖与独特:3分
情感共鸣:6分
引人入胜:9分
现实相关:4分
沉浸感:7分
事实准确性:4分
文化贡献:4分