Python解决数据科学问题的书籍?

By 陆勤 at 2019-03-18 • 0人收藏 • 117人看过

数据工作里面发布的一些职位,发现编写Python代码和利用Python解决数据科学问题,已是一项重要的技能。


在这里,给大家推荐3本Python解决数据科学问题的书籍。


Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

这本书是由Pandas库的作者 Wes McKinney所写。利用Python做数据分析,pandas库我们必须要学,并且要熟练和灵活使用。你若是刚使用Python的数据分析师,或者你是想了解和学习数据分析或者数据科学的Python程序员,强烈推荐你认真地阅读这本书,并且结合书本的配套源代码做编码练习和实际应用。你可以使用pandas库有效地完成数据的加载,清洗,转换,合并和重塑等任务。

源代码的github链接:https://github.com/wesm/pydata-book

源代码下载

git clone https://github.com/wesm/pydata-book.git


Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data

熟悉Python代码编写的数据工作人员会发现,这本书非常适合日常处理实际问题:操作、转换和清洗数据,可视化不同类型的数据,并利用数据构建统计或者机器学习模型。通过本书,你可以学习到这些内容。

IPython and Jupyter:一个为数据工作者使用Python提供的计算科学环境
Numpy:一个用于Python高效存储和操作密集数据的n维数组
Pandas:一个Python做数据分析的库,可以结合第一本书的内容更深入地学习和更灵活地应用。
Matplotlib:一个强大的数据可视化库。
Scikit-Learn:一个Python做机器学习的库,可以完成机器学习里面许多任务,例如:特征工程,分类,回归,聚类,降维等。

源代码的github链接:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
源代码下载

git clone https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook.git


3 Python machine learning


这本书详细而系统地介绍了Python,Scikit-learn和tensorflow做机器学习和深度学习的事情,里面涉及一系列机器学习算法,比方说:传统机器学习算法,深度学习算法,集成算法等。


源代码的github链接:https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition

源代码下载

git clone https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition.git


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1 个回复 | 最后更新于 2019-03-18
2019-03-18   #1

python语言


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