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《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 机械工业出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例：漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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了解传统Web应用程序与App Engine应用程序之间的区别。学习App EnginO扣Python和Java运行时环境的具体内容。了解APP Engine处理Web请求以及执行应用程序代码的方式。学习如何使用APP Engi中的可伸缩的数据存储区，包括查询、索引、事务以及数据建模等。利用任务队列来实现分布式并行计算。熟练地部署和管理应用程序。
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Python是当今世界流行的编程语言之一。《Python编程实践》共5章，通过一些短小精悍的交互式Python脚本帮助学生进行练习的，并在这个过程中掌握诸如数据结构、排序和搜索算法、面向对象编程、数据库访问、图形用户界面等基本概念以及良好的程序设计风格。《Python编程实践》既是一本注重科学的计算机科学专业教材，也是一本目标明确的Python参考书。《Python编程实践》语言风格言简意赅，图表丰富，简单实用，是一本的Python入门级读物，适合Python初学者使用。
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