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“书如其名，内容充实、实用，例子有趣吸引人。如果你想利用Python进行数据分析的话，这本书很合适。”
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| 內容簡介： |
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Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能，以小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。
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| 關於作者： |
作者简介
Fabio Nelli
IRBM科学园IT科学应用专家，曾为IBM、EDS等企业提供咨询。目前正在开发Java应用，对接科学仪器和Oracle数据库，生成数据和Web服务器应用，为研究人员提供实时分析结果。他还是Meccanismo Complesso社区（www.meccanismocomplesso.org）的项目协调人。
译者简介
杜春晓
英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译著有《电子达人——我的第一本Raspberry Pi入门手册》和《Python数据挖掘入门与实践》。新浪微博：@宜_生。
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| 目錄：
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目录
致谢
译者序
第1 章 数据分析简介 1
1.1 数据分析 1
1.2 数据分析师的知识范畴 2
1.2.1 计算机科学 2
1.2.2 数学和统计学 3
1.2.3 机器学习和人工智能 3
1.2.4 数据来源领域 3
1.3 理解数据的性质 4
1.3.1 数据到信息的转变 4
1.3.2 信息到知识的转变 4
1.3.3 数据的类型 4
1.4 数据分析过程 4
1.4.1 问题定义 5
1.4.2 数据抽取 6
1.4.3 数据准备 6
1.4.4 数据探索和可视化 7
1.4.5 预测模型 7
1.4.6 模型评估 8
1.4.7 部署 8
1.5 定量和定性数据分析 9
1.6 开放数据 9
1.7 Python 和数据分析 11
1.8 结论 11
第2 章 Python 世界简介 12
2.1 Python——编程语言 12
2.2 Python——解释器 13
2.2.1 Cython 14
2.2.2 Jython 14
2.2.3 PyPy 14
2.3 Python 2 和Python 3 14
2.4 安装Python 15
2.5 Python 发行版 15
2.5.1 Anaconda 15
2.5.2 Enthought Canopy 16
2.5.3 Pythonx,y 17
2.6 使用Python 17
2.6.1 Python shell 17
2.6.2 运行完整的Python 程序 17
2.6.3 使用IDE 编写代码 18
2.6.4 跟Python 交互 18
2.7 编写Python 代码 18
2.7.1 数学运算 18
2.7.2 导入新的库和函数 19
2.7.3 函数式编程 21
2.7.4 缩进 22
2.8 IPython 23
2.8.1 IPython shell 23
2.8.2 IPython Qt-Console 24
2.9 PyPI 仓库——Python 包索引 25
2.10 多种Python IDE 26
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