作者:(美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著；陶俊杰,陈小莉译定价:109 出版社:人民邮电出版社出版日期:2018年02月01日页数:448 装帧:平装 ISBN:9787115475893 Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray等 ●译者序xiii
●前言xv
●第1章IPython：超YUEPython1
●1.1shell还是Notebook1
●1.1.1启动IPythonshell2
●1.1.2启动JupyterNotebook2
●1.2IPython的帮助和文档3
●1.2.1用符号获取文档3
●1.2.2通过符号获取源代码4
●1.2.3用Tab补全的方式探索模块5
●1.3IPythonshell中的快捷键7
●1.3.1导航快捷键7
●1.3.2文本输入快捷键7
●1.3.3命令历史快捷键8
●1.3.4其他快捷键9
●1.4IPython魔法命令9
●1.4.1粘贴代码块：%paste和%cpaste9
●1.4.2执行外部代码：%run10
●1.4.3计算代码运行时间：%timeit11
●1.4.4魔法函数的帮助：、%magic和%lsmagic11
●部分目录

内容简介

《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著；陶俊杰,陈小莉译杰克·万托布拉斯，是Python科学栈的深度用户和开发人员，目前是华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长，研究方向为天文学。同时，他还为很多领域的科学家提供建议和咨询。
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