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题名/责任者:

自学Python:编程基础、科学计算及数据分析/李金著

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-111-71413-2/CNY89.90

载体形态项:

278页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Self-taught python:programming basis、scientific calculation and data analysis

其它题名:

编程基础、科学计算及数据分析

丛编项:

机工IT

个人责任者:

李金 著

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.561

责任者附注:

李金, 清华大学自动化系硕士, 阿里巴巴负责广告推荐的算法专家, 知乎达人。

提要文摘附注:

本书是面向Python学习者和使用者的一本实用学习笔记, 在前一版的基础之上进行了全面修订。全书共11章, 第1章介绍Python的基础知识, 包括Anaconda、IPython解释器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用; 第2章介绍Python的基本用法, 包括基础语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告、文件读写、内置函数; 第3章介绍Python的进阶用法, 包括函数进阶、迭代器与生成器、装饰器、上下文管理器与with语句、变量作用域; 第4章介绍Python面向对象编程, 包括对象的方法与属性、继承与复用; 第5章介绍常见的Python标准库; 第6章介绍Python科学计算基础模块NumPy, 包括NumPy数组的操作、广播机制、索引和读写; 第7章介绍Python数据可视化模块Matplotlib, 包括基于函数和对象的可视化操作; 第8章介绍Python科学计算进阶模块SciPy, 包括概率、线性代数等模块; 第9章介绍Python数据分析基础模块Pandas, 包括Series和DataFrame的使用; 第10章介绍一个用Python分析中文小说文本的案例; 第11章介绍一个用Python对手写数字进行机器学习处理的案例。

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