Python数据科学手册(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1KurSdjNWiwMac3o3iLrzBg 提取码:qogy 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 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ndarr

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目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

<精通Python网络爬虫>|百度网盘免费下载|Python爬虫实战 提取码:7wr5 内容简介 为什么写这本书 网络爬虫其实很早就出现了,最开始网络爬虫主要应用在各种搜索引擎中.在搜索引擎中,主要使用通用网络爬虫对网页进行爬取及存储. 随着大数据时代的到来,我们经常需要在海量数据的互联网环境中搜集一些特定的数据并对其进行分析,我们可以使用网络爬虫对这些特定的数据进行爬取,并对一些无关的数据进行过滤,将目标数据筛选出来.对特定的数据进行爬取的爬虫,我们将其称为聚焦网络爬虫.在大数据时代,聚焦网

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

Python数据科学手册Seaborn马拉松可视化里时分秒转化为秒数的问题 问题描述: 我实在是太懒了,问题描述抄的网上的哈哈哈:https://www.jianshu.com/p/6ab7afa059d1 在做Python Data Science Handbook的实例学习,4.16.3 案例:探索马拉松比赛成绩里,有提示将时分秒的时间化为秒的总数,以方便画图.书里给出的指令是: data['split_sec']=data['split'].astype(int)/1E9 data['fi

<Python数据科学手册>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

<Python数据科学手册>[美]Jake VanderPlas著 陶俊杰译 Absorb what is useful, discard what is not, and  add what is uniquel what own.(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创.) 本书在GitHub上开源:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 作者在博客发布Notebook的HTML版本:https://jakevdp.githu

Python编程初学者指南|百度网盘免费下载 提取码:9ozx 目录  · · · · · · 第1章 启程:Game Over程序1.1 剖析Game Over程序1.2 Python简介1.2.1 Python易于使用1.2.2 Python功能强大1.2.3 Python是面向对象的1.2.4 Python是一种“胶水”语言1.2.5 Python所不在1.2.6 Python有一个强大的社区1.2.7 Python是免费的.开源的1.3 在Windows上设置Python1.4 在其他操

像计算机科学家一样思考Python(第2版)|百度网盘免费下载 提取码:01ou 内容简介  · · · · · · 本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程.贯穿全书的主体是如何思考.设计.开发的方法,而具体的编程语言,只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介. 全书共21章,详细介绍Python语言编程的方方面面.本书从基本的编程概念开始讲起,包括语言的语法和语义,而且每个编程概念都有清晰的定义,引领读者循序渐进地学习变量.表达式.语句.函数和数据结构.书中还探讨了如

读Python数据科学手册 笔记 系列 数据科学 data science https://img2022.cnblogs.com/blog/2827305/202205/2827305-20220510220613578-1699080622.png 黑客技术 机器学习 行业经验 数学和统计学知识 跨学科, 统计学家的能力: 能够建立模型和聚合 计算机科学家的能力: 能够设计并使用算法对数据进行高效存储.分析和可视化 领域专家的能力:在细分领域中经过专业训练 Why Python 生态系统:

百度网盘免费下载:Python灰帽子:黑客与逆向工程师的Python编程之道 提取码:tgpg 目录  · · · · · · 第1章 搭建开发环境 11.1 操作系统要求 11.2 获取和安装Python 2.5 21.2.1 在Windows下安装Python 21.2.2 在Linux下安装Python 21.3 安装Eclipse和PyDev 41.3.1 黑客挚友:ctype库 51.3.2 使用动态链接库 61.3.3 构建C数据类型 81.3.4 按引用传参 91.3.5 定义结构

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:today 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/448/ 来源:python黑洞网 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

百度网盘免费下载:Python源码剖析|新手免费领取下载 提取码:g78z 目录  · · · · · · 第0章 Python源码剖析——编译Python0.1 Python总体架构0.2 Python源代码的组织0.3 Windows环境下编译Python0.4 Unix/Linux环境下编译Python0.5 修改Python源代码0.6 通往Python之路0.7 一些注意事项第1部分 Python内建对象第1章 Python对象初探1.1 Python内的对象1.2 类型对象1.3 P

百度网盘免费下载:Python网络编程基础|零基础学习资料 提取码:k7a1 目录: 第1部分 底层网络 第1章 客户/服务器网络介绍 第2章 网络客户端 第3章 网络服务器 第4章 域名系统 第5章 域名系统 第2部分 Web Service 第6章 Web客户端访问 第7章 解析HTML和XHTML 第8章 XML和XML-RPC 第3部分 E-mail服务 第9章 E-mail的编写和编码 第10章 简单邮件传输协议(SMTP) 第11章 POP 第12章 IMAP 第4部分 多用途的客户

NumPy(Numerical Python 的简称)提供了高效存储和操作密集数据缓存的接口.在某些方面,NumPy 数组与 Python 内置的列表类型非常相似.但是随着数组在维度上变大,NumPy 数组提供了更加高效的存储和数据操作. 版本检查:(遵循传统,使用np作为别名导入NumPy) 2.1 理解Python中的数据类型 2.1.1 Python整形不仅仅是一个整形 Python 3.x 中的一个整型实际上包括 4 个部分. ob_refcnt 是一个引用计数,它帮助 Python 默

点此进入网盘下载提取码:cr74 为了能让更多的编程小白轻松地入门编程,把高效学习法结合 Python 中的核心知识,写成了这本书.随意翻上几页,你就会发现这本书和其他编程书的不同,其中有大量的视觉化场景帮你理解概念,穿插了若干有趣的小项目,最重要的是,这本书是为零基础小白而设计的. 既然笨办法不能学会 Python,那么决定用一种聪明方法来学,为自己创造学习的捷径.这种高效学习法的核心在于: 1.精简:学习最核心的关键知识: 2.理解:运用类比.视觉化的方法来理解这些核心知识: 3.实践:构建

机器学习分为俩类: 有监督学习 supervised learning 和 无监督学习 unsupervised learning 有监督学习: 对数据的若干特征与若干标签之间 的关联性 进行建模的过程. 只要模型被确定,就可以应用到新的未知的数据上. 进一步可以分为 分类 classification 任务 和 回归 regression 任务. 分类任务: 标签是离散值. 回归任务: 标签是连续值. 无监督学习: 指对不带任何标签的数据特征进行建模. 让数据自己介绍自己. 包括 聚类 clu

向量化字符串操作 Series 和 Index对象 的str属性. 可以正确的处理缺失值 方法列表 正则表达式. Method Description match() Call re.match() on each element, returning a boolean. extract() Call re.match() on each element, returning matched groups as strings. findall() Call re.findall() on e

简单累计功能 Series sum() 返回一个 统计值 DataFrame sum.默认对每列进行统计 设置axis参数,对每一行 进行统计 describe()可以计算每一列的若干常用统计值. 获取seaborn planets数据 github: https://github.com/mwaskom/seaborn-data.git windows: 放在用户目录下(在线下载卡.超时.) dropna()丢弃有缺失值的行. Pandas累计方法 Aggregation Descriptio