Python Data Science Handbook pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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Jake VanderPlas

O'Reilly Media

2016-6-25

500

USD 59.99

Paperback

9781491912058

图书标签: Python 数据分析数据科学机器学习数据挖掘统计学 pandas 计算机

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发表于2024-11-24

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图书描述

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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著者简介

Jake VanderPlas，Python科学栈深度用户和开发者，尤其擅长Python科学计算和数据可视化，是altair等可视化程序库的创建人，并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。

图书目录

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用户评价

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入门好书，关于pandas和numpy的部分很详细

评分☆☆☆☆☆

讲的比Wic那本更紧凑有效，非常好。按照Columbia机器学习公开课的要求，把它在课前过了一遍，一周。

评分☆☆☆☆☆

粗略看是一本汇集了np pd scipy seeborn matplotlib sklearn的大杂烩。书如其名，是一本handbook，用于查阅。书中没有什么实际应用场景，里面的例子都是一些实验性的。

评分☆☆☆☆☆

比 Python for data analysis 那本好啊

评分☆☆☆☆☆

读后感

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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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