Python數據科學入門 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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産品特色

編輯推薦

不同類型文本數據的獲取、清洗、組織和可視化
如何用NumPy和Pandas模塊處理數值數據
探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查詢數據
網絡創建、度量和分析
概率與統計以及機器學習的相關基本概念

內容簡介

《Python數據科學入門》以Python 語言講解數據科學基礎知識，涵蓋瞭數據采集、清洗、存儲、檢索、轉換、可視化、高級數據分析（網絡分析）、統計和機器學習等內容。具體內容包括：數據科學的Python 核心特性，文本數據、數據庫、錶格形式的數值數據、series 和frame、網絡數據的使用，數據的繪製，概率與統計，機器學習。
《Python數據科學入門》麵嚮研究生和本科生、數據科學教員、剛入門的數據科學專業人員，以及那些想擁有一本參考手冊來幫助記住所有Python 函數及參數的開發人員。

作者簡介

Dmitry Zinoviev
計算機科學教授，自2001年起一直在薩福剋大學任教。研究興趣包括計算機模擬與建模、網絡科學、社交網絡分析以及數字人文。擁有莫斯科國立大學物理學碩士學位和紐約州立大學石溪分校計算機科學博士學位。

目錄

第1 章 什麼是數據科學 1
第1 單元 數據分析步驟 2
第2 單元 數據獲取途徑 3
第3 單元 報告的結構 4
輪到你瞭 5
第2 章 數據科學的Python 核心 6
第4 單元 理解基本的字符串函數 6
第5 單元 選擇閤適的數據結構 8
第6 單元 通過列錶推導式理解列錶 9
第7 單元 使用計數器 10
第8 單元 使用文件 11
第9 單元 上網 12
第10 單元 使用正則錶達式實現模式匹配 13
第11 單元 globbing 文件名與其他字符串 17
第12 單元 Pickling 和Unpickling 數據 18
輪到你瞭 18
第3 章 使用文本數據 20
第13 單元 處理HTML 文件 20
第14 單元 處理CSV 文件 24
第15 單元 讀取JSON 文件 25
第16 單元 處理自然語言中的文本 27
輪到你瞭 31
第4 章 使用數據庫 33
第17 單元 設置MySQL 數據庫 33
第18 單元 使用MySQL 數據庫：命令行 36
第19 單元 使用MySQL 數據庫：pymysql 39
第20 單元 改善文檔存儲：MongoDB 41
輪到你瞭 44
第5 章 使用錶格形式的數值數據 45
第21 單元 創建數組 46
第22 單元 轉置和重排 48
第23 單元 索引和切片 49
第24 單元 廣播 51
第25 單元 揭秘通用函數 52
第26 單元 理解條件函數 54
第27 單元 數組的聚閤與排序 54
第28 單元 將數組用作集閤 56
第29 單元 數組的保存和讀取 57
第30 單元 生成閤成正弦波 57
輪到你瞭 59
第6 章 使用series 和frame 61
第31 單元 pandas 數據結構 62
第32 單元 數據重塑 67
第33 單元 處理缺失數據 72
第34 單元 組閤數據 75
第35 單元 數據的排序和描述 78
第36 單元 數據轉換 82
第37 單元 掌握pandas 的文件讀寫功能 87
輪到你瞭 90
第7 章 使用網絡數據 91
第38 單元 概念剖析 91
第39 單元 網絡分析序列 94
第40 單元 使用networkx 95
輪到你瞭 101
第8 章 繪圖 103
第41 單元 使用PyPlot 進行基本繪圖 104
第42 單元 瞭解其他繪圖類型 106
第43 單元 精通繪圖裝飾 107
第44 單元 用pandas 繪圖 109
輪到你瞭 111
第9 章 概率與統計 113
第45 單元 迴顧概率分布 113
第46 單元 迴顧統計度量 115
第47 單元 以Python 的方式完成統計 117
輪到你瞭 120
第10 章 機器學習 122
第48 單元 設計預測實驗 122
第49 單元 綫性迴歸擬閤 124
第50 單元 用k 均值聚類實現數據分組 129
第51 單元 在隨機決策森林中生存 131
輪到你瞭 133
附錄1 擴展閱讀 135
附錄2 單星項目的解決方案 137
參考文獻 146
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Python數據科學入門

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還可以 學學數據分析和可視化

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可以換哈哈哈哈哈哈～～

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這本書最大的優點是很詳細的講述瞭各種包 numpy pandas matplotlib 機器學習的各種東西 結閤案例來講 新手買來還是很不錯的

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Python數據科學入門

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Python數據科學入門

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看目錄還不錯，不是很厚，適閤我

評分☆☆☆☆☆

本書全麵講解瞭數據科學的相關知識，從統計分析學到機器學習、深度學習中用到的算法及模型，藉鑒經濟學視角給齣模型的相關解釋，深入探討模型的可用性，並結閤大量的實際案例和代碼幫助讀者學以緻用，將具體的應用場景和現有的模型相結閤，從而更好地發現模型的潛在應用場景。

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