1. python三本经典书籍都是什么
python三本经典书籍有:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》,《Python高性能(第2版)》,《Python科学计算最佳实践:SciPy指南》。
1、《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术,使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。
本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用Ndimage实现图像区域网络、频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表、SciPy中的线性代数、SciPy中的函数优化等。
Python标准库的主要功能有:
文本处理,包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持,二进制数据处理等功能。
文件处理,包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能。
操作系统功能,包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能。
2. 如何给python加载科学计算库
1.安装
安装Python2.7:hownloads/release/python-2712/根据电脑配置选择合适版本下载安装。
安装过python之后,Python27Scripts有pip.exe,在Python27Scripts文件夹下运行cmd(点击Shift+右键),可以用pip安装其他包。
1. 安装科学计算库
pip installjupyter
pip installpandas
pip installnumpy
pip installmatplotlib
pip installseaborn
pip installscikit-learn
2. 用上述方式安装scipy不成功,可以这样:在ci.e/~gohlke/pythonlibs/下载合适的whl包,pip install <拖入下载到的scipy包>。安装后import scipy若提示缺少numpy+MKL,可以pip uninstall numpy,再下载numpy+MKL的whl包,pip install *.whl。
检测安装是否成功,打开Python的shell,输入:
import matplotlib
import numpy
import scipy等,若不报错,就安装成功。
比如生成一个y=x的直线:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()1234
上述是我采用的安装方式,过程比较顺利,除了pip,还有其他的方式哈:
1. 用easy_install安装,但是这种方法卸载不方便,不推荐。
2. 用anaconda的conda命令,好像也很常用,因为conda会安装或者更新一些依赖库,但是pip未必。有兴趣的可以试试。
2. 科学计算库的使用
综合:
1.遇到Numpy陌生函数,查询用法
2.pandas教程及API
pandas读取csv文件,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
3.Matplotlib Tutorial(译)
是python最着名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。
数据可视化:
1.Seaborn tutorial
Seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口,来控制matplotlib图表的外观。
机器算法:
1.scikit-learn
scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分,分类,回归,聚类,数据降维,模型选择,数据预处理,机器学习模型非常丰富,包括SVM,决策树,GBDT,KNN等等,可以根据问题的类型选择合适的模型,具体可以参考官方网站上的文档。
3. 谁有有《利用Python进行数据分析》pdf 谢谢
利用Python进行数据分析第二版.pdf
http://qiniu.jplayer.top/利用python数据分析第二版-中文版&英文版.zip