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资料 | Python数据科学手册
来源:infomash.org  阅读量:1546

Python語言有着很多可用以储存、实际操作和洞悉数据的程序库,早已变成备受数据科学科学研究工作人员青睐的专用工具。这书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这五个能进行数据科学绝大多数工作中的基本专用工具主导,从实战演练视角考虑,授课如何清洗和数据可视化数据、怎样用数据创建各种各样应用统计学或深度学习实体模型等普遍数据科学每日任务,致力于让各行业与数据解决有关的工作员具有发现问题、解决困难的工作能力。

这书是对以数据深层要求为管理中心的科学、科学研究及其对于测算和统计分析方法的教材。这书共五章,各章详细介绍一到2个Python数据科学中的关键工具箱。最先从IPython和Jupyter刚开始,他们提供了数据科学家必须的云计算平台;第二章解读能提供ndarray目标的NumPy,它可以用Python高效率地储存和实际操作大中型数字能量数组;第三章关键涉及到提供DataFrame目标的Pandas,它可以用Python高效率地储存和实际操作带标识的/列式数据;第4章的主人公是Matplotlib,它为Python提供了很多数据数据可视化作用;第5章以Scikit-Learn主导,这一程序库为最重要的深度学习优化算法提供了高效率干净整洁的Python版完成。

这书合适有程序编写情况,并准备将开源系统Python专用工具作为剖析、实际操作、数据可视化及其学习培训数据的数据科学科学研究工作人员。

Jake VanderPlas,Python科学栈深层客户和开发人员,特别是在善于Python科学测算和数据数据可视化,是altair等数据可视化程序库的创建者,并且为Scikit-Learn、IPython等Python程序库干了很多奉献。新任美国华盛顿大学eScience学校物理学科学研究所校长。

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