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100 条"Python数据科学实践指南"搜索结果
Python数据科学实践指南
Python数据科学实践指南
  • 纪路
  • 本书带你从实际操作的角度，一窥数据科学领域中涉及的各项技术。
Python与R语言数据科学实践 电子书
Python与R语言数据科学实践
  • J.
  • 本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，
数亦有道：Python数据科学指南 电子书
数亦有道：Python数据科学指南
  • 翟羽佳
  • 本书以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。
Python数据分析 电子书
Python数据分析
  • 吴道君,朱家荣
  • 本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合
Python数据预处理 电子书
Python数据预处理
  • 黑马程序员
  • 全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2-6章介绍科学计算库numpy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。本
Python数据科学实战 电子书
Python数据科学实战
  • 著
  • 本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
Python大数据应用基础 电子书
Python大数据应用基础
  • 吕会红 邱静怡
  • 本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
Python数据可视化 电子书
Python数据可视化
  • 黑马程序员
  • 本书共分为9章，第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识；第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识，包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表；第9章介绍pyecharts的基础知识。
数据结构（Python版） 电子书
数据结构（Python版）
  • 李冬梅
  • 本书共8章，包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习，编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画，此外，本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
Python数据分析与应用 电子书
Python数据分析与应用
  • 张良均
  • 本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
数据结构：Python语言描述 电子书
数据结构：Python语言描述
  • 张光河
  • 基于Python语言的数据结构基础编程语法详解，国外高等院校信息科学与技术教材。
Python医学数据分析入门 电子书
Python医学数据分析入门
  • 刘文婷
  • 数据分析是当今大数据时代最关键的技术，其广泛应用于包括医学在内的各个领域。
数据结构：Python语言描述 电子书
数据结构：Python语言描述
  • 吕云翔 郭颖美 孟爻 等编著
  • 《数据结构：Python语言描述》选择Python作为描述语言，在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，内容难度适中，突出实用性和应用性。在内容选取与结构上，《数据结构：Python语言描述》并未对各种数据结构面面俱到，而是通过分类和讲解典型结构，使读者形成对数据结构的宏观认识。《数据结构：Python语言描述》共8章，分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构
Python网络爬虫与数据采集 电子书
Python网络爬虫与数据采集
  • 主编
  • 本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发，从Python语言的基本特性入手，详细介绍了Python爬虫开发的各个方面，涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章，包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
Python数据科学基础与实践 电子书
Python数据科学基础与实践
  • 编著
  • 本书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
Python数据处理与挖掘 电子书
Python数据处理与挖掘
  • 吴振宇 李春忠 李建锋
  • 本书以构建完整的知识体系为目标，按照从简单到复杂的思路，贯穿了数据处理与挖掘的各个环节，具体包括：Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外，针对各知识点，全书均设计了相应的Python案例，并给出了实现代码、效果图以及相应的解释，以强化读者对各知识
用Python轻松处理Excel数据 电子书
用Python轻松处理Excel数据
  • 阳光灿烂　著
  • 本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块
Python基础与大数据应用 电子书
Python基础与大数据应用
  • 丁辉
  • 本书分为11章，前6章讲解了Python基本语法和基本应用，后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外，还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
Python数据可视化实战 电子书
Python数据可视化实战
  • 刘礼培
  • 本书以实践出发，全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用，并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章，分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制；实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
Python数据分析（项目式） 电子书
Python数据分析（项目式）
  • 主编
  • 本书紧跟数据分析的最新发展趋势，基于Python的数据分析平台和工具，介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三~项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一
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