内容简介：

本书是对以数据深度需求为中央的科学、研究以及针对盘算和统计方式的参考书。本书共五章，每章先容一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter最先，它们提供了数据科学家需要的盘算环境；第2章解说能提供ndarray工具的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工具的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效；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最主要的机械学习算法提供了高效整齐的Python版实现。

本书适合有编程靠山，并计划将开源Python工具用作剖析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

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