- Main
- Computers - Algorithms and Data Structures
- Python Data Science Handbook: Essential...
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, 2nd Edition
Jake VanderPlasآپ کو یہ کتاب کتنی پسند ہے؟
فائل کی کوالٹی کیا ہے؟
کوالٹی کا جائزہ لینے کے لیے کتاب ڈاؤن لوڈ کریں
فائل کی کوالٹی کیا ہے؟
Python is a first-class tool for many researchers, primarily because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the new edition of Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, and other related tools.
Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python.
With this handbook, you'll learn how:
• IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python
• NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays
• Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data
• Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations
• Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find the second edition of this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python.
With this handbook, you'll learn how:
• IPython and Jupyter provide computational environments for scientists using Python
• NumPy includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays
• Pandas contains the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data
• Matplotlib includes capabilities for a flexible range of data visualizations
• Scikit-learn helps you build efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
سال:
2022
اشاعت:
2
ناشر کتب:
O'Reilly Media
زبان:
english
صفحات:
591
ISBN 10:
1098121228
ISBN 13:
9781098121228
فائل:
PDF, 19.70 MB
آپ کے ٹیگز:
IPFS:
CID , CID Blake2b
english, 2022
آن لائن پڑھیں
- ڈاؤن لوڈ کریں
- pdf 19.70 MB Current page
- Checking other formats...
- میں تبدیل کریں
- ;MB8  سے بڑی فائلوں کی تبدیلی کو غیر مقفل کریں۔ Premium
اپنی کتاب کی دکان شامل کرنا چاہتے ہیں؟ ہم سے support@z-lib.do پر رابطہ کریں۔
فائل آپ کے ای میل ایڈریس پر بھیجی جائگی۔ اسے موصول ہونے میں 5 منٹ تک کا وقت لگ سکتا ہے۔.
فائل آپ کو Telegram میسنجر کے ذریعے بھیجی جائے گی۔ آپ کو اسے موصول ہونے میں ۵-۱ منٹ لگ سکتے ہیں۔
نوٹ: یقینی بنائیں کہ آپ نے اپنے اکاؤنٹ کو Z-Library Telegram bot سے جوڑا ہے۔
فائل آپ کے Kindle اکاؤنٹ میں بھیجی جائے گی۔ آپ کو اسے موصول ہونے میں ۵-۱ منٹ لگ سکتے ہیں۔
نوٹ کریں : آپ کو ہر کتاب کی تصدیق کرنی ہوگی جسے آپ اپنے Kindle میں بھیجنا چاہیں۔ Amazon Kindle سے تصدیقی ای میل کے لیے اپنا میل باکس چیک کریں۔
میں تبدیلی جاری ہے۔
میں تبدیلی ناکام ہو گئی۔
پریمیم فوائد
- ای ریڈر کو بھیجیں
- بڑھتی ہوئی ڈاؤن لوڈ کی حد
- فائل کنورٹر
- مزید تلاش کے نتائج
- دیگر فوائد