Python 数据科学手册

内容简介

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个 Python 数据科学中的重点工具包。

  • 第1章 从 IPython 和 Jupyter 开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;
  • 第2章讲解能提供 ndarray 对象的 NumPy,它可以用 Python 高效地存储和操作大型数组;
  • 第3章主要涉及提供 DataFrame 对象的 Pandas,它可以用 Python 高效地存储和操作带标签的/列式数据;
  • 第4章的主角是 Matplotlib,它为 Python 提供了许多数据可视化功能;
  • 第5章以 Scikit-Learn 为主,这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的 Python 版实现。

本书适合有编程背景,并打算将开源 Python 工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

作者简介

Jake VanderPlas,Python 科学栈深度用户和开发者,尤其擅长 Python 科学计算和数据可视化,是 altair 等可视化程序库的创建人,并为 Scikit-Learn、IPython 等 Python 程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学 eScience 学院物理科学研究院院长。

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