Python數據科學實踐指南
本書分為三部分，其中第1～4章是Python基礎，這個部分會介紹閱讀本書所必須掌握的Python知識，但并不會包含很復雜的編程知識，比如面向對象編程就不是必要的，因為Python支持過程式編程，可以直接編寫函數，使用這種方式編程更適合教學，因為所有的執行步驟都是線性的，方便逐步講解。第5～7章講解的是Python直接提供的數據處理工具，這些工具包括一些易用的數據結構、標準庫和第三方工具。學習這些工具可以讓我們快速地實現某些簡單的算法，而不用花費大量的時間“重復造輪子”，Python處理數據的高效性在此處將體現得淋漓盡致。第8～12章是一些實際的案例，將會涉及Python主要擅長的幾個領域：統計、爬蟲、科學計算、Hadoop&Spark中的集成、圖計算等。最后的三個附錄分別介紹了關于Python的一些擴展知識，比如如何編寫同時兼容Python2和Python3的代碼，如何安裝完整Python開發環境，以及一些常用的Python技巧，如處理時間、文件I/O等。
·9.5萬字
