Python 资料运算与分析实战：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最强套件 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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具体描述

从 Python 程式设计跨入资料科学运算的实战手册！

　　Python 是目前非常热门的程式语言, 除了适合用来学习程式入门外, 在诸多应用领域更是活跃, 举凡大数据资料处理、开发人工智慧、工程建模与模拟、建构网页程式..等, 都会看到它的身影。这些应用都仰赖 Python 各种功能强大的运算套件 (函式库), 值得您深入学习。本书将着重在使用 Python 进行资料科学运算的各种知识, 带您了解建构分析模拟程式的全貌以及各种必备知识。

　　书中内容包括 IPython、Spyder 开发环境的建立；Python 类别、物件、输出入等重要基本观念。在 Python 里能借由【NumPy】进行高速的数值计算处理；【SciPy】提供许多科学计算的函式群；针对复杂构造的资料解析使用【pandas】可以容易地处理；像【Matplotlib】这种资料视觉化工具也相当重要。书中会以实例解析这 4 大套件的使用方式, 协助您以最有效率的方式进行开发！

本书特色

　　‧介绍从程式架构规划到改善程式效能一连串作业, 观察这样的流程能学习到开发全貌, 极具实务性。
　　‧活用 Cython、JIT 编译器 (Numba、Numexpr) 让程式高速运算, 学习 Python 进阶程式开发关键技术。
　　‧由中央大学资工系助理教授庄永裕专业翻译。

著者信息

译者简介

庄永裕

　　日本东京大学情报理工学博士, 现中央大学资工系助理教授。研究领域为程式语言设计、软体工程、高效能运算。

图书目录

第 1 章资料科学运算与 Python
第 2 章从实际专案看程式的开发重点
第 3 章 IPython 与 Spyder 开发环境
第 4 章扎稳 Python 基础
第 5 章类别与物件的基础
第 6 章输入与输出
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)
附录 A 参考文献与学习资源
附录 B 内建函式与标准函式库
附录 C NumPy 的函式库参考文件