《 Python 数据科学手册 》
本书主要介绍了 Python 在数据科学领域的基础工具,包括 IPython、Jupyter、NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn。当然,数据科学并非 Python 一家之“言”,Scala、 Java 、R、Julia 等编程语言在此领域都有各自不同的工具。
至于要不要学 Python,我们认为没必要纠结,秉承李小龙的武术哲学即可——Absorb what is useful, discard what is not, andadd what is uniquely your own(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创)。
这不是一本介绍 Python 和编程基础知识的书。它假设读者已经熟悉 Python 的基本语法,包括定义函数、分配变量、调用对象方法、实现程序控制流等基本能力。这本书将帮助python用户学习如何通过python的数据科学栈——包括括 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、ScikitLearn,以及其他相关的程序库——高效地存储、处理和分析数据。
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利用Python进行数据分析 原书第2版
Wes McKinney / 徐敬一 / 机械工业出版社 / 2018-7 / 119
本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。 第2版中的主要更新包括: • 所有的代码,包括把Py......一起来看看 《利用Python进行数据分析 原书第2版》 这本书的介绍吧!