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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/G06/M00/CF/06/p4YBAFsj5vCAQlK6AAE3qfCxJeY999_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/140772/7252021095 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''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,出版社: 人民邮电出版社。 人民邮电出版社是全国优秀[[出版社]]、全国百佳图书出版单位。人民邮电出版社出版领域涵盖科技出版、教育出版、大众出版,涉及信息技术、[[通信]]、工业技术、科普<ref>[https://www.douban.com/group/topic/116170316/ 100部科普经典名著],豆瓣,2018-04-26</ref>、经济管理、摄影、艺术、运动与休闲、心理学、少儿、大中专教材等10余个出版门类,年出版[[图书]]<ref>[https://www.xuexila.com/lishi/zixun/ziliao/18945.html 图书的演变历史资料],学习啦,2017-06-07</ref>近万种。 ==内容简介== 《Python数据科学手册》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。首先从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,这个程序库为重要的[[机器]]学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》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。 ==作者介绍== Jake VanderPlas是Python科学栈的深度用户和开发人员,目前是华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长,研究方向为天文学。同时,他还为很多领域的[[科学家]]提供建议和咨询。 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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