- Main
- Computers - Algorithms and Data Structures
- Python Data Science Handbook: Essential...
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition
Jake VanderPlasროგორ მოგეწონათ ეს წიგნი?
როგორი ხარისხისაა ეს ფაილი?
ჩატვირთეთ, ხარისხის შესაფასებლად
როგორი ხარისხისაა ჩატვირთული ფაილი?
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
კატეგორია:
წელი:
2022
გამოცემა:
2
გამომცემლობა:
O'Reilly Media
ენა:
english
გვერდები:
591
ISBN 10:
1098121228
ISBN 13:
9781098121228
ფაილი:
PDF, 19.70 MB
თქვენი თეგები:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2022
ჩატვირთვა (pdf, 19.70 MB)
- Checking other formats...
- კონვერტირება
- განბლოკეთ 8მეგაბაიტზე დიდი ზომის ფაილების კონვერტაციაPremium
გსურთ დაამატოთ წიგნის მაღაზია? დაგვიკავშირდით support@z-lib.fm-ით
1-5 წუთის განმავლობაში ფაილი გადაიგზავნება თქვენს email-ზე.
1-5 წუთში ფაილი გადაცემული იქნება თქვენს Telegram ანგარიშზე.
ყურადღება: დარწმუნდით, რომ თქვენი ანგარიში დაუკავშირეთ Z-Library Telegram ბოტს.
1-5 წუთში ფაილი გადაიცემა თქვენს Kindle მოწყობილობაზე.
შენიშვნა: თქვენ გჭირდებათ ყველა იმ წიგნის ვერიფიკაცია, რომელსაც უგზავნით Kindle-ს. შეამოწმეთ თქვენი ელ.ფოსტა მიიღეთ თუ არა Amazon Kindle Support-ისგან დამადასტურებელი წერილი.
ხორციელდება კონვერტაციის -ში
კონვერტაციის -ში ვერ მოხერხდა
პრემიუმ სტატუსის უპირატესობები
- გაგზავნეთ ელექტრონულ მკითხველებზე
- ჩამოტვირთვის გაზრდილი ლიმიტი
- ფაილების კონვერტაცია
- ძიების მეტი შედეგი
- სხვა უპირატესობები