Python数据科学入门 - 第2页

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计算机 -  应用与软件

看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用(全彩版)

...数据库访问和多线程等。本书在每一章中都安排了“动动手”环节,您可在该环节找到应用实例;在每一章结尾都提供了“练一练”环节,您可在该环节找到同步练习题。如果您想入门Python,则无论您...
2020年发布
6.7
关东升
看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用(全彩版)封面图
计算机 -  Web开发

Python Web开发从入门到精通

...出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了使用Python进行Web程序开发应该掌握的各项技术。《Python Web开发从入门到精通》共分15章,包括HTML和CSS基础、JavaScript基础、网络编程基础、MySQL数据库基础、Web框架基础...
2021年发布
暂无
明日科技
Python Web开发从入门到精通封面图
计算机 -  编程

零基础学Python GUI 设计:tkinter

...菜单组件、进度条组件、绘图组件、事件处理、数据库操作、文件操作、Python程序的打包发布、掷骰子游戏、学生成绩管理系统等内容。本书从用户学习与应用的角度出发,通过将知识点与实例结合的方式让读者学用结合,轻松理解;通过大量示意图...
2024年发布
暂无
明日科技
零基础学Python GUI 设计:tkinter封面图
计算机 -  计算机科学

Python数据科学手册

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...
2018年发布
9.2
[美] Jake VanderPlas
Python数据科学手册封面图
计算机 -  组织与数据处理

利用Python进行数据分析(原书第3版)

...利用Python进行数据分析(原书第3版)》作者 Wes McKinney 是 Python pandas 项目的创始人。本书对 Python 数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖,非常适合刚开始学习 Python 的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的 Python...
2023年发布
8.7
[美] Wes McKinney
利用Python进行数据分析(原书第3版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

数据有道 : 数据分析+图论与网络+微课+Python编程(鸢尾花书系列第6册)

...与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块,我们将会把学到的编程、可视化, 特别是数学工具应用到具体的数据科学...
2024年发布
9.7
姜伟生
数据有道 : 数据分析+图论与网络+微课+Python编程(鸢尾花书系列第6册)封面图
数学 -  基础数学

统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程

...Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简:概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解概率统计工具时,会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景...
2023年发布
8.8
姜伟生
统计至简 : 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程封面图
计算机 -  算法与数据结构

程序员数学:用Python学透线性代数和微积分

...和数学是相知相惜的好伙伴,它们基于共同的理性思维,数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具,即代码,来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过 Python...
2021年发布
10
保罗·奥兰德
程序员数学:用Python学透线性代数和微积分封面图
数学 -  基础数学

矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程

...有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数...
2023年发布
9.6
姜伟生
矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程封面图
计算机 -  人工智能(AI)

从零构建大模型

...实战指南:只需Python基础,手把手教你从零实现类ChatGPT模型行业大咖力荐:本书获得多位AI领域大咖的推荐,包括新浪微博首席科学家&AI研发部负责人张俊林,NLP知名博客“科学空间”博...
2025年发布
暂无
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡
从零构建大模型封面图
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