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Python数据科学手册 - [美] Jake VanderPlas
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简介
Python数据科学手册
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第 1 章 IPython：超越Python
1.1 shell还是Notebook
1.2 IPython的帮助和文档
1.3 IPython shell中的快捷键
1.4 IPython魔法命令
1.5 输入和输出历史
1.6 IPython和shell命令
1.7 与shell相关的魔法命令
1.8 错误和调试
1.9 代码的分析和计时
1.10 IPython参考资料
第 2 章 NumPy入门
2.1 理解Python中的数据类型
2.2 NumPy数组基础
2.3 NumPy数组的计算：通用函数
2.4 聚合：最小值、最大值和其他值
2.5 数组的计算：广播
2.6 比较、掩码和布尔逻辑
2.7 花哨的索引
2.8 数组的排序
2.9 结构化数据：NumPy的结构化数组
第 3 章 Pandas数据处理
3.1 安装并使用Pandas
3.2 Pandas对象简介
3.3 数据取值与选择
3.4 Pandas数值运算方法
3.5 处理缺失值
3.6 层级索引
3.7 合并数据集：Concat与Append操作
3.8 合并数据集：合并与连接
3.9 累计与分组
3.10 数据透视表
3.11 向量化字符串操作
3.12 处理时间序列
3.13 高性能Pandas：eval()与query()
3.14 参考资料
第 4 章 Matplotlib数据可视化
4.1 Matplotlib常用技巧
4.2 两种画图接口
4.3 简易线形图
4.4 简易散点图
4.5 可视化异常处理
4.6 密度图与等高线图
4.7 频次直方图、数据区间划分和分布密度
4.8 配置图例
4.9 配置颜色条
4.10 多子图
4.11 文字与注释
4.12 自定义坐标轴刻度
4.13 Matplotlib自定义：配置文件与样式表
4.14 用Matplotlib画三维图
4.15 用Basemap可视化地理数据
4.16 用Seaborn做数据可视化
4.17 参考资料
第 5 章 机器学习
5.1 什么是机器学习
5.2 Scikit-Learn简介
5.3 超参数与模型验证
5.4 特征工程
5.5 专题：朴素贝叶斯分类
5.6 专题：线性回归
5.7 专题：支持向量机
5.8 专题：决策树与随机森林
5.9 专题：主成分分析
5.10 专题：流形学习
5.11 专题：k-means聚类
5.12 专题：高斯混合模型
5.13 专题：核密度估计
5.14 应用：人脸识别管道
5.15 机器学习参考资料
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