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內容簡介： 從Python程式設計跨入資料科學運算的實戰手冊！ Python是目前非常熱門的程式語言,除了適合用來學習程式入門外,在諸多應用領域更是活躍,舉凡大數據資料處理、開發人工智慧、工程建模與模擬、建構網頁程式..等,都會看到它的身影。這些應用都仰賴Python各種功能強大的運算套件函式庫,值得您深入學習。本書將著重在使用Python進行資料科學運算的各種知識,帶您了解建構分析模擬程式的全貌以及各種必備知識。 書中內容包括IPython、Spyder開發環境的建立；Python類別、物件、輸出入等重要基本觀念。在Python裡能藉由【NumPy】進行高速的數值計算處理；【SciPy】提供許多科學計算的函式群；針對複雜構造的資料解析使用【pandas】可以容易地處理；像【Matplotlib】這種資料視覺化工具也相當重要。書中會以實例解析這4大套件的使用方式,協助您以最有效率的方式進行開發！ 本書特色： 介紹從程式架構規劃到改善程式效能一連串作業,觀察這樣的流程能學習到開發全貌,極具實務性。 活用Cython、JIT編譯器Numba、Numexpr讓程式高速運算,學習Python進階程式開發關鍵技術。 由中央大學資工系助理教授莊永裕專業翻譯。 關於作者： 譯者簡介 莊永裕 日本東京大學情報理工學博士,現中央大學資工系助理教授。研究領域為程式語言設計、軟體工程、高效能運算。 目錄： 第1章資料科學運算與Python 第2章從實際專案看程式的開發重點 第3章IPython與Spyder開發環境 第4章紮穩Python基礎 第5章類別與物件的基礎 第6章輸入與輸出 第7章NumPy 第8章SciPy 第9章Matplotlib 第10章pandas 第11章程式效能最佳化一 第12章程式效能最佳化二 Cython、Numba、Numexpr 附錄A參考文獻與學習資源 附錄B內建函式與標準函式庫 附錄CNumPy的函式庫參考文件

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