《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员
阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
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图片.png本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。 本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。
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图片.pngPython凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。 《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第 1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第 2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。 《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
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参考资料
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本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python流行的库，通过70余种方法创建美观的数据可视化效果。
全书共9章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。
本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据
图片.png 图片.png本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。最后，通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。
图片.png 图片.png 图片.png 图片.png本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。
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图片.png本书遵循结构化和综合性的方法，介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始，进而学习先进的分析理念和机器学习概念。全面提供了自然语言处理（NLP）和文本分析的主要概念和技术。包含了丰富的真实案例实现技术，例如构建分类新闻文章的文本分类系统,使用主题建模和文本摘要分析app或游戏评论,进行热门电影概要的聚类分析和电影评论的情感分析。介绍了基于Python和流行NLP开源库和文本分析实用工具，如自然语言工具包（nltk）、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。
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