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100 条"深入大型数据集:并行与分布化Python代码"搜索结果
深入大型数据集:并行与分布化Python代码
(美) 约翰·沃勒翰 (John T. Wolohan)
这本书教授可伸缩编程,涵盖Hadoop、Spark、AWS等技术,旨在帮助你处理大数据集和加速决策过程。
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Python极客编程:用代码探索世界
[美] 李·沃恩
16个有趣的编程项目,提升Python编程技能,培养解决现实问题的思维。
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编写整洁的Python代码(第2版)
[西班牙] 马里亚诺·阿那亚
本书介绍实现Python代码整洁应遵循的基本原则,帮你编写更易于维护和更整洁的代码。
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Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化
姚良
1.从零开始,适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说,看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维,看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的,国内的中文文档都是翻译过来的,在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中,从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字,用简单的语言告诉你学习的重点知识,让你快速上手爬虫。在实战阶段,详细介绍每一个步骤,便于理解,让你也能靠自己写出爬虫。2.实例丰富,解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程,大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站,让你可以学习到各式各样的爬取方式。3.站得更高,设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外,还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程,如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时,形成产品的思维去设计自己的产品。
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Python数据分析与可视化案例教程(微课版)
余本国
本书针对Python零基础的读者,重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识,并通过大量的实战案例,使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分,共13章,主要内容包括:Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分
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Python数据分析——从获取到可视化
编著
本书分为4部分:第1部分主要介绍数据的采集,从数据采集的意义和基本概念开始,介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据,以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集;第2部主要介绍4种常用的数据分析方法;第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化;第4部分介绍一个完整的实战训练项目,帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程,巩固理论知识,增加实
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数据分析及可视化(Excel+Python)
王斌会 编著
本书共9章,内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
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Python数据可视化任务教程(微课版)
郑丹青
本书采用单元式结构,每个单元中包含有多项任务,每个任务都是一项具体的应用案例。通过各单元中的任务驱动案例和拓展训练,从任务描述知识储备任务实施等环节出发,深入浅出地介绍Python数据可视化的方法和程序设计思路。本书单元1~单元3介绍数据可视化的基本概念;单元4~单元6分别介绍Matplotlib、Seabom和pyecharts库数据可视化的基本方法;单元7是pyecharts综合项目案例。本书
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Python数据分析入门与实战
刘麟 编著
掌握数据分析技巧,运用强大的Python工具,解决工作中繁琐的数据问题。
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数据结构与算法(Python版)
周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。
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Python数据分析与挖掘实战
翟世臣,张良均 主编
本书共11章,分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识:实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后
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Python商务数据分析与实战
何伟,张良均 主编
|a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式,介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章,内容包括:商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
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Python数据分析入门与实战
开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库,循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外,还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务,每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
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Python大数据处理与分析
编著
本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章,主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。
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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
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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
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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
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分布式数据库基础与应用
刘军
本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书,力求培养读者对分布式数据库的应用技能。本书共11章,采用原理+代码实例+综合案例的编写形式,清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景,以理实结合为编写要求,让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材,也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书
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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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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,
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Python数据分析基础与案例实战
张良均 主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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