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Numeric Python for Scientific Computing and Data Science Applications

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简介:
本课程专注于使用NumPy进行科学计算和数据科学研究,涵盖数组操作、线性代数及统计分析等核心内容。适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib 作者: Robert Johansson ISBN-10 书号: 1484242459 ISBN-13 书号: 9781484242452 版本: 第二版 出版日期: 2018年12月25日 页数:700 本书内容涵盖了以下方面: 1. 使用Python进行计算的介绍 2. 向量、矩阵和多维数组的操作使用NumPy 3. 符号计算 4. 绘图与可视化 5. 方程求解 6. 优化问题处理 7. 插值方法应用 8. 积分运算 9. 常微分方程的解决办法 10. 稀疏矩阵和图的应用 11. 偏微分方程的解析与数值求解技术 12. 数据处理及分析 13. 统计学概论 14. 统计模型构建方法 15. 机器学习技术应用 16. 贝叶斯统计推断 17. 信号处理算法实现 18. 数据输入与输出操作 19. Python代码优化技巧使用Numba和Cython

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  • Numeric Python for Scientific Computing and Data Science Applications
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    本课程专注于使用NumPy进行科学计算和数据科学研究,涵盖数组操作、线性代数及统计分析等核心内容。适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib 作者: Robert Johansson ISBN-10 书号: 1484242459 ISBN-13 书号: 9781484242452 版本: 第二版 出版日期: 2018年12月25日 页数:700 本书内容涵盖了以下方面: 1. 使用Python进行计算的介绍 2. 向量、矩阵和多维数组的操作使用NumPy 3. 符号计算 4. 绘图与可视化 5. 方程求解 6. 优化问题处理 7. 插值方法应用 8. 积分运算 9. 常微分方程的解决办法 10. 稀疏矩阵和图的应用 11. 偏微分方程的解析与数值求解技术 12. 数据处理及分析 13. 统计学概论 14. 统计模型构建方法 15. 机器学习技术应用 16. 贝叶斯统计推断 17. 信号处理算法实现 18. 数据输入与输出操作 19. Python代码优化技巧使用Numba和Cython
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