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免费|Python数据科学手册(电子书)

 CHOK2620 2017-09-01



下面详细目录

前言

IPython:超越普通

  • IPython中的帮助和文档

  • 键盘快捷键在IPython Shell中

  • IPython魔术命令

  • 输入和输出历史

  • IPython和Shell命令

  • 错误和调试

  • 分析和时间码

  • 更多的IPython资源

2. NumPy介绍

  • 了解Python中的数据类型

  • NumPy数组的基础

  • NumPy数组的计算:通用功能

  • 汇总:最小值,最大值和一切中间值

  • 数组计算:广播

  • 比较,掩码和布尔逻辑

  • 花式索引

  • 排序数组

  • 结构化数据:NumPy的结构化数组

3.熊猫数据处理

  • 介绍熊猫对象

  • 数据索引和选择

  • 熊猫数据操作

  • 处理缺失数据

  • 分层索引

  • 组合数据集:Concat和Append

  • 组合数据集:合并和加入

  • 聚合和分组

  • 数据透视表

  • 矢量化字符串操作

  • 使用时间序列

  • 高性能熊猫:eval()和query()

  • 其他资源

4.可视化与Matplotlib 

  • 简单线图

  • 简单散点图

  • 可视化错误

  • 密度和轮廓图

  • 直方图,Binnings和密度

  • 自定义绘图传奇

  • 自定义颜色

  • 多个子图

  • 文本和注释

  • 定制icks

  • 自定义Matplotlib:配置和样式表

  • Matplotlib三维绘图

  • 地图数据与底图

  • 可视化与Seaborn

  • 其他资源

5.机器学习

  • 什么是机器学习?

  • 介绍Scikit-Learn

  • 超参数和模型验证

  • 特征工程

  • 深度:朴素贝叶斯分类

  • 深度:线性回归

  • 深度:支持向量机

  • 深度:决策树和随机森林

  • 深度:主成分分析

  • 深度:歧管学习

  • 深度:k均值聚类

  • 深度:高斯混合模型

  • 深度:核密度估计

  • 应用:人脸检测管道

  • 进一步机器学习资源

6.附代码

地址:https://jakevdp./PythonDataScienceHandbook/

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