Python数据科学手册
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作者(美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著;陶俊杰,陈小莉 译
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115475893
出版时间2018-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数448页
字数691千字
定价109元
货号SC:9787115475893
上书时间2024-12-04
商品详情
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作者简介:
Jake VanderPlas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。
主编推荐:
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实现高维数组的高效存储与操作
·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作
·Matplotlib：实现各种数据可视化
·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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。
目录:
译者序xiii
前言xv
第1章IPython：超越Python1
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
1.5输入和输出历史12
1.5.1IPython的输入和输出对象12
1.5.2下划线快捷键和以前的输出13
1.5.3禁止输出13
1.5.4相关的魔法命令13
1.6IPython和shell命令14
1.6.1shell快速入门14
1.6.2IPython中的shell命令15
1.6.3在shell中传入或传出值15
1.7与shell相关的魔法命令16
1.8错误和调试17
1.8.1控制异常：%xmode17
1.8.2调试：当阅读轨迹追溯不足以解决问题时19
1.
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