版: 第1版
国际标准书号: 1788993357
发表于: 2018年7月1日
格式 :全文
页数: 354页
作者:Umit Mert Cakmak
主要特征
掌握数值计算的各个方面,了解NumPy
探索实例以学习探索性数据分析(EDA),回归和聚类
访问NumPy库并使用性能基准测试来选择正确的工具
图书说明
NumPy是Python最重要的科学计算库之一。使用NumPy掌握数值计算教会您如何通过深入了解高级概念来实现专家级能力以执行复杂的操作。
从NumPy的数组和函数开始,您将熟悉线性代数概念,以执行向量和矩阵数学运算。您将彻底了解和实践数据处理,探索性数据分析(EDA)和预测建模。然后,您将继续研究实际示例,该示例将教您如何使用NumPy统计数据来探索美国住房数据并使用简单和多元线性回归技术开发预测模型。一旦掌握了基础知识,您将探索无监督学习和聚类算法,然后了解如何编写更好的NumPy代码,同时牢记高级考虑因素。该书还演示了使用不同的高性能数值计算库及其与NumPy的关系。
到本书结束时,您将成为处理和执行复杂数据操作的专家。
你将学到什么
使用NumPy执行向量和矩阵运算
对美国住房数据进行探索性数据分析(EDA)
使用简单和多元线性回归开发预测模型
通过实际用例了解无监督学习和聚类算法
编写更好的NumPy代码并从头开始实现算法
执行基准测试以选择适合您系统的最佳配置
本书适用于谁
如果您是Python程序员,数据分析师,数据工程师或数据科学爱好者,他们希望掌握NumPy的复杂性并为您的数字和科学计算问题构建解决方案,那么使用NumPy掌握数值计算就是您的最佳选择。您需要熟悉数学才能充分利用本书。
目录
使用NumPy阵列
NumPy的线性代数
美国住房数据与数据统计的解释性数据分析
用线性回归预测房价
使用NumPy对批发分销商的客户进行聚类
Python ML Squad:NumPy,SciPy,Pandas,Scikit-Learn
高级Numpy
高性能数值计算库概述
绩效基准