Python Data Science Handbook pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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Jake VanderPlas

O'Reilly Media

2016-6-25

500

USD 59.99

Paperback

9781491912058

圖書標籤: Python 數據分析數據科學機器學習數據挖掘統計學 pandas 計算機

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发表于2024-05-20

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圖書描述

For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all-IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you'll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms

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著者簡介

Jake VanderPlas，Python科學棧深度用戶和開發者，尤其擅長Python科學計算和數據可視化，是altair等可視化程序庫的創建人，並為Scikit-Learn、IPython等Python程序庫做瞭大量貢獻。現任美國華盛頓大學eScience學院物理科學研究院院長。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

許多具體的使用方法（比如關於IPython中與Shell的交互）很有幫助。

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講的比Wic那本更緊湊有效，非常好。按照Columbia機器學習公開課的要求，把它在課前過瞭一遍，一周。

評分☆☆☆☆☆

比 Python for data analysis 那本好啊

評分☆☆☆☆☆

粗略看是一本匯集瞭np pd scipy seeborn matplotlib sklearn的大雜燴。書如其名，是一本handbook，用於查閱。書中沒有什麼實際應用場景，裏麵的例子都是一些實驗性的。

評分☆☆☆☆☆

好書。適閤有編程基礎和數據分析經驗的人～為啥？翻翻作者寫的另一本天文學數據挖掘的書，你就明白瞭

讀後感

評分☆☆☆☆☆

本书应该算利用 Python 进行数据分析的入门书，章节安排如下： 1. IPython 2. Numpy 3. Pandas 4. Matplotlib 5. Machine learning 本书在编排上主要考虑了系统性和完整性，从数据分析的角度来看，一般只要掌握 pandas 就可以了，不需要再深入了解底层的 Numpy。此外，最好用 I...

評分☆☆☆☆☆

原书提供的勘误网址：[http://bit.ly/python-data-sci-handbook] 可以打开的含勘误的网址：[http://shop.oreilly.com/product/0636920034919.do] 网络版网址：[https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/index.html] 说明：p.N(No.M)表示页码为N，也是文档中的第M...

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