- Main
- Computers - Algorithms and Data Structures
- Python Data Science Handbook: Essential...
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition
Jake VanderPlasكم أعجبك هذا الكتاب؟
ما هي جودة الملف الذي تم تنزيله؟
قم بتنزيل الكتاب لتقييم الجودة
ما هي جودة الملفات التي تم تنزيلها؟
Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, and other related tools.
Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python.
With this handbook, you'll learn how:
• IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python
• NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays
• Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data
• Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations
• Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python.
With this handbook, you'll learn how:
• IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python
• NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays
• Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data
• Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations
• Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
عام:
2022
الإصدار:
2
الناشر:
O'Reilly Media
اللغة:
english
الصفحات:
591
ISBN 10:
1098121228
ISBN 13:
9781098121228
ملف:
PDF, 19.70 MB
الشعارات الخاصة بك:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2022
تحميل (pdf, 19.70 MB)
- Checking other formats...
- حول إلى
- قم بإلغاء حظر تحويل الملفات التي يزيد حجمها عن 8 ميجابايتPremium
سيتم إرسال الملف إلى عنوان بريدك الإلكتروني. قد يستغرق الأمر ما يصل إلى 1-5 دقائق قبل استلامه.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى حساب Telegram الخاص بك.
برجاء الإنتباه: تأكد من ربط حسابك ببوت Z-Library Telegram.
في غضون 1-5 دقائق ، سيتم تسليم الملف إلى جهاز Kindle الخاص بك.
ملاحظة: أنت بحاجة للتحقق من كل كتاب ترسله إلى Kindle. تحقق من صندوق بريدك الإلكتروني بحثًا عن رسالة تأكيد بالبريد الإلكتروني من Amazon Kindle Support.
جاري التحويل إلى
التحويل إلى باء بالفشل
مميزات الحساب المميز
- أرسل إلى القراء الإلكترونيين
- زيادة حد التنزيل
- حول الملفات
- المزيد من نتائج البحث
- مميزات أخري