Python資料科學學習手冊[二手書_良好]11315271166 TAAZE讀冊生活網路書店
1. 透過LINE購物進入蝦皮後禁止再透過蝦皮直播下單,避免訂單認列異常
2. 請務必「清空」蝦皮購物車,再透過LINE購物連結至蝦皮商店進行購買 ;先把商品加入購物車,再從LINE購物連結至蝦皮結帳,將無法獲得點數回饋。
3. 請避免連續下單,若您完成交易後,想下第二張訂單,請重新從LINE購物連結至蝦皮商店進行購買
4. 電子票券及繳費服務類別:回饋0%。
5. 請留意,蝦皮超市內的商品(蝦皮超市、蝦皮直送美妝、蝦皮免運直送)不隸屬於蝦皮商城,點數回饋請依照「蝦皮超市」商店頁為主。
6. 蝦皮商城之訂單適用於部分點數紅包,規範請依該紅包頁說明為主。
7. 點數回饋將依照蝦皮提供扣除折價券、運費與蝦幣後之最終金額進行計算。
8. 同一商品品項(即便不同尺寸規格),皆會計入同一筆返點上限進行計算
9. 用戶需於同一瀏覽器進行交易(若自動跳轉 APP,請在 APP交易)。
10. 若使用不同物流或付款方式,將拆分成不同筆訂單編號發送通知。
11. 若使用折價券折抵,可能會有攤提折抵導致訂單金額些微落差
12. 蝦皮會將LINE的導購跳轉紀錄與蝦皮的會員ID進行綁定,若後續七天內未透過其他媒體來源導入蝦皮官網,則七天內於該蝦皮帳號下訂的首筆訂單會被蝦皮認列為該LINE用戶導購跳轉時所成立之訂單。
13. 若同一用戶使用一個以上蝦皮帳號透過LINE購物進行導購,將可能導致無法收到導購通知,亦可能無法收到點數,再請留意。
[注意事項]
1.如導購途中用戶由網頁版(電腦版/手機版網頁)切換為 App 會造成追蹤中斷而無法進行 LINE Points 回饋
2.若購買過程中關閉蝦皮APP,則需重新透過LINE購物前往蝦皮商城,否則無法進行LINE POINTS 回饋。 / 3.如用戶先前往蝦皮商城將商品加入購物車,後續透過LINE購物前往至蝦皮商城將購物車結清,此方案將不列入 LINE Points 回饋
4.若因系統異常無法追蹤訂單,致使消費者無接收到點數回饋,蝦皮保有更改條款與法律追訴之權利
5. LINE購物商品價格若與蝦皮賣場實際價格有異,以蝦皮賣場價格為準商品描述
商品資料
作者:Jake VanderPlas
出版社:歐萊禮
出版日期:2018/01/02
ISBN/ISSN:9789864766857
語言:繁體/中文
裝訂方式:平裝
頁數:576
原價:780
------------------------------------------------------------------------
內容簡介
需要處理大量資料的人必備的案頭書
對於許多研究人員來說,Python是首選的工具,因為它擁有豐富的儲存、操作、以及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中,但藉由本書,你可以一口氣取得這些資源,包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。
對於需要處理大量資料的人而言,這是一本非常有價值的案頭書,可以有效率地處理每天面對的問題,像是操作、轉換,以及清理資料、視覺化不同形式的資料,建立統計學或機器學習的模型等等。
藉由這本手冊,你將可以學習到如何使用:
.IPython和Jupyter:提供資料科學家使用的Python計算環境。
.NumPy:在Python中進行高效儲存以及操作密集資料陣列的ndarrys。
.Pandas:在Python中進行對於標籤式/欄位式的資料高效率儲存與操作。
.Matplotlib:在Python中進行彈性範圍的資料視覺化的能力。
.Scikit-Learn:提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作。
作者簡介
Jake VanderPlas,Python科學端的長期使用者以及開發者,目前是一位在Washington大學跨學科資料科學研究者。他主導自己的天文學研究,而且也會為來自於廣泛領域的本地科學家提供建議以及接受諮詢。
各界推薦/名人推薦
”如果你想要藉由Python學習資料科學,本書是一個極佳的起點。我用來教授電腦科學以及統計學獲得極大的成功。Jake在這些開放源碼的工具上的基礎上更進一步;使用了清晰的語言以及易懂的解釋闡述資料科學基礎的概念、範式、以及抽象的內容。“ -- Brian Granger, Jupyter計畫聯合創始人
目錄
第一章 IPython:更好用的Python
Shell還是Notebook
IPython 的求助與說明文件
在IPython Shell中的快捷鍵
IPython的Magic命令
輸入和輸出的歷程
IPython和Shell命令
和Shell相關的Magic命令
錯誤以及除錯
剖析和測定程式碼的時間
第二章 NumPy介紹
瞭解Python的資料型態
NumPy陣列基礎
NumPy 陣列屬性
陣列索引:存取單一個陣列元素
在NumPy陣列中的計算:Universal Functions
聚合操作:Min、Max、以及兩者間的所有事
在陣列上的計算:Broadcasting
比較、遮罩以及布林邏輯
Fancy索引
排序陣列
結構化的資料:NumPy的結構化陣列
更多進階的複合型態
第三章 使用Pandas操作資料
安裝並使用Pandas
Pandas 物件的介紹
資料的索引和選擇
在Pandas中操作資料
處理缺失資料
階層式索引
資料集的合併:Concat 和Append
合併資料集:Merge 以及Join
聚合計算與分組
樞紐分析表
向量化字串操作
使用時間系列
高效率Pandas:eval() 以及query()
第四章 使用Matplotlib進行視覺化
通用的Matplotlib技巧
買一送一的介面
簡單的線條圖形
簡單的散佈圖
視覺化誤差
密度圖和等高線圖
直方圖、分箱法及密度
自訂圖表的圖例
自訂色彩條
多重子圖表
文字和註解
自訂刻度
客製化Matplotlib:系統配置和樣式表
在Matplotlib中的三維繪圖法
Basemap的地理資料
使用Seaborn進行視覺化
第五章 機器學習
什麼是機器學習?
Scikit-Learn簡介
超參數以及模型驗證
特徵工程
深入探究:Naive Bayes Classification
深入探究:線性迴歸(
深入探究:Support Vector Machines
深入探究:決策樹(Decision Tree)和隨機森林(Random Forest)
深入探究:主成份分析(Principal Component Analysis)
深入探究:流形學習(Manifold Learning)
深入探究:k- 平均集群法
深入探究:高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)
深入探究:核密度估計(Kernel Density Estimation)
應用:臉部辨識的管線
二手書購物須知
1. 購買二手書時,請檢視商品書況或書況影片。商品名稱後方編號為賣家來源。
2. 商品版權法律說明:TAAZE 讀冊生活單純提供網路二手書託售平台予消費者,並不涉入書本作者與原出版商間之任何糾紛;敬請各界鑒察。
3. 二手商品無法提供換貨服務,僅能辦理退貨。如須退貨,請保持該商品及其附件的完整性(包含書籍封底之TAAZE物流條碼)。若退回商品無法回復原狀者,可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。
4. 退換貨說明:二手書籍商品享有15天的商品猶豫期(含例假日)。若您欲辦理退貨,請於取得該商品15日內寄回。但以下幾種狀況不得辦理退貨:
a. 與書況影片相較有差異(撞損..)
b. 附件不符(原有含CD)
c. 物流條碼被撕除
訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。
5. 書況標定 : 二手書「書況」由讀冊生活統一標定,標準如下,下單前請先確認該商品書況,若下單則視為確認及同意書況。
a. 全新:膠膜未拆,無瑕疵。
b. 近全新:未包膜,翻閱痕跡不明顯,如實體賣場陳列販售之書籍。
c. 良好:有使用痕跡,不如新書潔白、小範圍瑕疵,如摺角、碰撞、汙點或泛黃等。
d. 普通:有明顯使用痕跡或黃褐色、黑斑等。