书目信息 | 
| 题名: | 
             
                Python数据科学手册
             
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| 作者: | 万托布拉斯 著 ;陶俊杰 , 陈小莉 译 | |
| 分册: | ||
| 出版信息: | 北京 人民邮电出版社 2025.02 | 
           
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| 页数: | 484页 | |
| 开本: | 24cm | |
| 丛书名: | 图灵程序设计丛书 | |
| 单 册: | ||
| 中图分类: | TP312PY | |
| 科图分类: | ||
| 主题词: | 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计--手册 | |
| 电子资源: | ||
| ISBN: | 978-7-115-66266-8 | |
| 000 | 02214nam 2200349 450 | |
| 001 | 92022 | |
| 005 | 20250817165816.14 | |
| 010 | @a978-7-115-66266-8@dCNY139.80 | |
| 100 | @a20250313d2025 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@ceng | 
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @ay z 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @aPython数据科学手册@APythonshu ju ke xue shou ce@f(美) 杰克·万托布拉斯著@d= Python data science handbook@fJake Vanderplas@g陶俊杰, 陈小莉译@zeng | 
| 205 | @a第2版 | |
| 210 | @a北京@c人民邮电出版社@d2025.02 | |
| 215 | @a484页@d24cm | |
| 225 | 2 | @a图灵程序设计丛书@Atu ling cheng xu she ji cong shu | 
| 300 | @a图灵教育 | |
| 306 | @a由O'Reilly Media, Inc授权出版 | |
| 314 | @a杰克·万托布拉斯 (Jake VanderPlas), 是Google Research 的一名软件工程师, 专注于开发支持数据密集型研究的工具。Jake参与开发了多个Python数据科学工具, 包括 scikit-learn,SciPy、 Astropy、JAX等众多知名程序包, 创建并开发了Python可视化库Altair。他长期活跃于数据科学社区, 并在数据科学相关会议上进行科学计算分享与培训。陶俊杰, 途家民宿数据算法中心负责人, 拥有十余年Python开发经验, 专注于人工智能和大数据领域的技术开发与团队管理, 致力于以简洁、高效的方式解决实际业务难题。陈小莉, 中国科学院文献情报中心副研究员, 专注于科学文献情报领域的数据挖掘理论研究与工程实践。本科与硕士毕业于北京交通大学, 博士毕业于中国科学院大学。 | |
| 330 | @a本书为数据科学领域经典畅销书升级版, 基于GitHub热门开源项目, 全面涵盖数据科学领域的重要工具。全书共分为五部分, 每部分介绍一两个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 ; 第二部分讲解NumPy如何高效地存储和操作大型数组 ; 第三部分讲解Pandas如何高效地存储和操作带标签的列式数据 ; 第四部分聚焦Matplotlib, 展示其丰富的数据可视化功能 ; 第五部分以Scikit-Learn为主, 这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 | |
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| 500 | 10 | @aPython data science handbook@mChinese | 
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| 701 | 1 | @a万托布拉斯@Awan tuo bu la si@g(VanderPlas, Jake)@4著 | 
| 702 | 0 | @a陶俊杰@Atao jun jie@4译 | 
| 702 | 0 | @a陈小莉@Achen xiao li@4译 | 
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| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP312PY@eW043=2@f1 | |
| Python数据科学手册/(美) 杰克·万托布拉斯著= Python data science handbook/Jake Vanderplas/陶俊杰, 陈小莉译.-第2版.-北京:人民邮电出版社,2025.02 | 
| 484页;24cm.-(图灵程序设计丛书) | 
| 图灵教育 | 
| ISBN 978-7-115-66266-8:CNY139.80 | 
| 本书为数据科学领域经典畅销书升级版, 基于GitHub热门开源项目, 全面涵盖数据科学领域的重要工具。全书共分为五部分, 每部分介绍一两个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 ; 第二部分讲解NumPy如何高效地存储和操作大型数组 ; 第三部分讲解Pandas如何高效地存储和操作带标签的列式数据 ; 第四部分聚焦Matplotlib, 展示其丰富的数据可视化功能 ; 第五部分以Scikit-Learn为主, 这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 | 
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    正题名:Python数据科学手册    
    
    索取号:TP312PY/W043=2     
   
        
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