Python for Data Analysis

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☆☆☆☆☆
Wes McKinney
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用户评价

评分 ☆☆☆☆☆

##看豆瓣标记,上次看这书居然是接近 4 年前了。 最近突然又想玩玩 AI,看李沐老师的《动手学深度学习》预备知识,顺手就先拿这书跟网上搜的 cheat sheet 补一补 numpy/pandas 基础知识了。 比较枯燥,适合快速翻阅对 numpy/pandas 的各种用法有个大概印象,用的到时再按目录翻这书或者直接 Google

评分 ☆☆☆☆☆

##面试复习Python用,翻了一遍,可用于初学者入门,也可以用来查阅。

评分 ☆☆☆☆☆

##【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下,之前寥寥草草看过基本都忘记了,这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的,三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过,稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。(不过感觉作者真的是很墨迹…)

评分 ☆☆☆☆☆

##看豆瓣标记,上次看这书居然是接近 4 年前了。 最近突然又想玩玩 AI,看李沐老师的《动手学深度学习》预备知识,顺手就先拿这书跟网上搜的 cheat sheet 补一补 numpy/pandas 基础知识了。 比较枯燥,适合快速翻阅对 numpy/pandas 的各种用法有个大概印象,用的到时再按目录翻这书或者直接 Google

评分 ☆☆☆☆☆

##飞快扫过,还是靠练

评分 ☆☆☆☆☆

给后面同学的客观参考:1. 这是一本工具书,比较像字典,而不是教读者怎么做数据分析 2. 可以说是一本pandas字典 3. 学习方法应该是项目导向,不懂的时候来看这本书。 对着书敲代码,过两天就忘

评分 ☆☆☆☆☆

##【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下,之前寥寥草草看过基本都忘记了,这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的,三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过,稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。(不过感觉作者真的是很墨迹…)

评分 ☆☆☆☆☆

##跟着敲完了,浪费浪费人生()

评分 ☆☆☆☆☆

##【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下,之前寥寥草草看过基本都忘记了,这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的,三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过,稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。(不过感觉作者真的是很墨迹…)