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100 条"Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)"搜索结果
Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)
[印尼]IvanIdris
罕见的NumPy中文入门教程,手把手带你进入大数据挖掘领域。
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Wireshark数据包分析实战(第3版)
Wireshark网络嗅探软件详解:2.0.5版IPv6及案例讲解。
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大数据财务分析(第2版 微课版)
厦门网中网软件有限公司 组编
全方位、多角度、深层次地对企业财务数据进行介绍。
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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。
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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
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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
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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。
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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
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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。
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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
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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
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大数据财务分析
张立军 主编
本书旨在帮助读者提升大数据背景下的企业财务数据分析能力。
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Oracle 12c数据库基础教程(第3版)
陈志泊 李晓黎
本书结合大量的实例,介绍如何利用Oracle12c来管理和维护数据,以及使用VisualC#和ASP.net等开发工具开发C/S(Client/Server)模式和B/S(Browser/Server)模式的网络数据库应用程序。
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汽车波形与数据流分析 第2版
谭本忠
本书从讲解汽车电路信号入手,对传感器波形分析、执行器波形分析以及汽车电器波形分析做了全面阐述;接下来从汽车数据流认识入手,讲述了汽车数据流的分析方法,然后分车系分别介绍了大众车系、丰田凯美瑞车系以及通用君威车系的数据流分析;最后通过案例的形式讲解了汽车数据流故障的维修方法。
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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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大数据数学基础(Python语言描述)
雷俊丽 张良均
本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章:第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系;第2章介绍了微积分的基础知识,包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等;第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识,包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等;第4章介绍了线性代数的基础知识,包括行列式、矩阵的运算和特
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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。
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Python数据预处理(微课版)
主编
本书的设计和编写目标是培养读者的数据思维能力和数据预处理能力,内容具有典型性和实用性,系统介绍基于Python的数据预处理的流程和技术。全书共8个单元,单元1介绍数据预处理的基础知识,单元2介绍Python数据预处理的库pandas的用法及主要数据对象的用法,单元3~单元7依次介绍数据预处理流程中数据获取、数据合并、数据清洗、数据变换和数据描述等相关知识和技术。为突出培养读者的动手能力,本书单元2
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Python数据挖掘实战(微课版)
王磊
数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律,是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度,全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用,帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术,培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章,主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及
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Python数据预处理(微课版)
主编
本书以JupyterNotebook为主要开发工具,全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共分8章,内容分别为初识Python数据预处理、数据获取与存储、数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约、综合实战:家用热水器用户行为分析以及两个综合实战项目。每个章节均配置了丰富的示例或案例,通过本书的学习,读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓、掌握具体技术细节,并在实践中提升实际开发能力,为数据分析和机器
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Python程序设计基础教程(慕课版)
编著
本书分为4个部分。第一部分是搭建工作平台:Python的安装、SublimeText的安装、Python程序的运行、Python自带的集成开发环境IDLE简介。第二部分是基础知识:变量、字符串、常量、表达式,选择和循环:程序的结构,元组、列表、字典,函数。第三部分是提高:类、图形用户界面(GUI)、异常处理及程序调试、文件与目录操作、基本数据结构的扩展。第四部分是实践:用Python的游戏模块py
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