Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
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
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Python数据科学手册（第2版） 热销经典新升级，一书掌握主流数据分析与机器学习工具：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
1.【经典】热销经典新升级，上一版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目（ GitHub 43.9k ） 3.【全面】一书掌握Python四大库：NumPy pandas Matplotlib scikit-learn NumPy（大规模数值数据） pandas（数据处理和分析） Matplotlib（数据可视化） scikit-learn（机器学习） 4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码，Jupyter Notebook一键运行
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Python数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著;陶俊杰,陈小莉 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Python数据科学手册 第2版（Python Data Science Handbook 影印版）
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