[美] Jake VanderPlas
人物简介：
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。
Python数据科学手册书籍相关信息
- ISBN：9787115475893
- 作者：陶俊杰 / 陈小莉 / [美] Jake VanderPlas
- 出版社：中国工信出版集团 人民邮电出版社
- 出版时间：2018-1-20
- 页数：468
- 价格：109.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 丛书：图灵程序设计丛书·Python系列
- 原作名：Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
- 适合人群：数据分析师, Python程序员, 机器学习工程师, 数据科学家, 大学计算机或统计学专业学生, 对数据分析和编程有兴趣的初学者和专业人士
- TAG：人工智能 / 数据科学 / 统计分析 / 机器学习 / 数据可视化 / Python编程 / 编程技巧 / 统计学基础 / 编程指导
- 豆瓣评分：9.2
- 更新时间：2025-05-16 08:13:19
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。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。
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