Python для сложных задач, Наука о данных, Плас В.Д., 2023

Python для сложных задач, Наука о данных, Плас В.Д., 2023.
 
Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация раз- личных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.




Знакомство с объектами библиотеки Pandas.
Упрощенно объекты библиотеки Pandas можно считать расширенными версиями структурированных массивов NumPy, в которых строки и столбцы идентифицируются метками, а не простыми числовыми индексами. Библиотека Pandas предоставляет множество полезных инструментов, методов и функций в дополнение к базовым структурам данных, и практически все последующие обсуждения требуют понимания этих базовых структур. Позвольте познакомить вас с тремя фундаментальными структурами данных библиотеки Pandas: классами Series, DataFrame и Index.

Краткое содержание.
ЧАСТЬ I.JUPYTER: ЗА ПРЕДЕЛАМИ ОБЫЧНОГО PYTHON.
ЧАСТЬ II.ВВЕДЕНИЕ В NUMPY.
ЧАСТЬ III.МАНИПУЛЯЦИИ НАД ДАННЫМИ С ПОМОЩЬЮ ПАКЕТА PANDAS.
ЧАСТЬ IV.ВИЗУАЛИЗАЦИЯ С ПОМОЩЬЮ БИБЛИОТЕКИ MATPLOTLIB.
ЧАСТЬ V.МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Python для сложных задач, Наука о данных, Плас В.Д., 2023 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Хештеги: #Плас :: #книги по программированию :: #программирование :: #Python