Название: Mastering Python Data Visualization
Автор: Kirthi Raman
Издательство: Packt Publishing
ISBN: 1783988320
Год: 2015
Формат: PDF
Размер: 11.25 MB
Язык: Английский
Страниц: 305
Python имеет несколько библиотек с открытым исходным кодом для численных расчетов, связанных с оптимизацией, линейной алгеброй, интеграцией, интерполяцией, а также другие специальные функции, использующие массивы объектов, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и построение графиков. Библиотека Pandas имеет производительную среду для анализа данных. Эта библиотека имеет конкретную цель и играет важную роль в исследованиях в различных областях, включая экономику, финансы, биологические науки, социальные науки, здравоохранение и многое другое. Разнообразие инструментов и подходов, доступных в Python сообществе ошеломляюще. Эта книга предлагает практическое руководство, чтобы помочь вам на пути к эффективной визуализации данных.
Начиная с главы о базах данных, которая объясняет преобразование данных в информацию и в конечном итоге в знания, эта книга впоследствии охватывает полный процесс визуализации с использованием наиболее популярных библиотек Python с множеством примеров. Вы узнаете об использовании библиотек Numpy, SciPy, IPython, Matplotlib, Pandas, Patsy и пакета Scikit-Learn с ориентацией на получение результатов, которые могут быть визуализированы различными способами. Остальные главы предназначены не только для показа передовых технологий, таких как интерактивные графики; числовая, графическая линейная и нелинейная регрессия; кластеризация и классификация, а также чтобы помочь вам понять эстетику и лучшие практики визуализации данных. Книга завершается интересными примерами, такими как социальные сети, примеры графиков в реальной жизни, структуры данных, соответствующих для этих задач, сетевой анализ. К концу этой книги вы сможете эффективно решать широкий набор задач анализа данных.
Автор: Kirthi Raman
Издательство: Packt Publishing
ISBN: 1783988320
Год: 2015
Формат: PDF
Размер: 11.25 MB
Язык: Английский
Страниц: 305
Python имеет несколько библиотек с открытым исходным кодом для численных расчетов, связанных с оптимизацией, линейной алгеброй, интеграцией, интерполяцией, а также другие специальные функции, использующие массивы объектов, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и построение графиков. Библиотека Pandas имеет производительную среду для анализа данных. Эта библиотека имеет конкретную цель и играет важную роль в исследованиях в различных областях, включая экономику, финансы, биологические науки, социальные науки, здравоохранение и многое другое. Разнообразие инструментов и подходов, доступных в Python сообществе ошеломляюще. Эта книга предлагает практическое руководство, чтобы помочь вам на пути к эффективной визуализации данных.
Начиная с главы о базах данных, которая объясняет преобразование данных в информацию и в конечном итоге в знания, эта книга впоследствии охватывает полный процесс визуализации с использованием наиболее популярных библиотек Python с множеством примеров. Вы узнаете об использовании библиотек Numpy, SciPy, IPython, Matplotlib, Pandas, Patsy и пакета Scikit-Learn с ориентацией на получение результатов, которые могут быть визуализированы различными способами. Остальные главы предназначены не только для показа передовых технологий, таких как интерактивные графики; числовая, графическая линейная и нелинейная регрессия; кластеризация и классификация, а также чтобы помочь вам понять эстетику и лучшие практики визуализации данных. Книга завершается интересными примерами, такими как социальные сети, примеры графиков в реальной жизни, структуры данных, соответствующих для этих задач, сетевой анализ. К концу этой книги вы сможете эффективно решать широкий набор задач анализа данных.
Все материалы, представленные на нашем сайте, Вы сможете скачать по ссылкам различных бесплатных файлообменников совершенно бесплатно!
Инструкции, поясняющие, как надо качать бесплатно с файлообменников смотреть тут
Регистрация на нашем сайте позволит Вам добавлять свои книги, а также комментировать опубликованные книги, общаться с нашими авторами.
Для этого мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.