本書是對以數(shù)據(jù)深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統(tǒng)計方法的參考書。本書共五章，每章介紹一到兩個Python數(shù)據(jù)科學中的重點工具包。首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數(shù)據(jù)科學家需要的計算環(huán)境；第2章講解能提供ndarray對象的NumPy，它可以用Python高效地存儲和操作大型數(shù)組；第3章主要涉及提供DataFrame對象的Pandas，它可以用Python高效地存儲和操作帶標簽的/列式數(shù)據(jù)；第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供了許多數(shù)據(jù)可視化功能；第5章以Scikit-Learn為主，這個程序庫為最重要的機器學習算法提供了高效整潔的Python版實現(xiàn)。
本書適合有編程背景，并打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學習數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學研究人員。
本書特色
Python語言擁有大量可用于存儲、操作和洞察數(shù)據(jù)的程序庫，已然成為深受數(shù)據(jù)科學研究人員推崇的工具。本書以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn這5個能完成數(shù)據(jù)科學大部分工作的基礎(chǔ)工具為主，從實戰(zhàn)角度出發(fā)，講授如何清洗和可視化數(shù)據(jù)、如何用數(shù)據(jù)建立各種統(tǒng)計學或機器學習模型等常見數(shù)據(jù)科學任務(wù)，旨在讓各領(lǐng)域與數(shù)據(jù)處理相關(guān)的工作人員具備發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力。
目錄
版權(quán)聲明
O’Reilly Media, Inc. 介紹
譯者序
前言
第 1 章 IPython：超越 Python
第 2 章 NumPy 入門
第 3 章 Pandas 數(shù)據(jù)處理
第 4 章 Matplotlib 數(shù)據(jù)可視化
第 5 章 機器學習
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