Изучение библиотечных проектов на Python: создание проектов с использованием numpy, pyscript, pandas, beautiful soup и других библиотек на русском
#66670
Learning Library Projects in Python: Create Projects with NumPy, PyScript, Pandas, Beautiful Soup and more (B0C1RSKGYZ)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Jeff Lunde | #85: Повышение квалификации педагогов
Python часто используется, помимо прочего, для веб-разработки, анализа данных, искусственного интеллекта, научных вычислений и автоматизации. Он обладает широким спектром встроенных библиотек, которые позволяют легко выполнять повседневные функции без написания большого количества кода.
В этой книге вы узнаете:
1. Функции max() и maximum() в NumPy: поиск экстремальных значений в массивах
2. Первый взгляд на PyScript
3. Линейная регрессия в Python
4. pandas GroupBy: Ваше руководство по группировке данных в Python
5. Объединение данных в Pandas с помощью методов merge(), .join() и concat()
6. Прекрасный суп: создайте веб-скрейпер с помощью Python.
7. Обработка естественного языка с помощью пакета NLTK в Python.
8. Алгоритм k-ближайших соседей (kNN) в Python
9. Python AI: Как построить нейронную сеть и делать прогнозы
В целом, Python — отличный выбор для всех, кто хочет научиться программировать, будь то веб-разработка, анализ данных или освоение новых навыков. Благодаря своей простоте, читаемости и универсальности, Python — прекрасный язык для начала вашего пути в программировании.
Для кого предназначена эта книга?
Эта книга будет очень полезна всем технически подкованным студентам, энтузиастам программирования, выпускникам IT-специальностей и специалистам в области компьютерных наук, желающим развить навыки создания приложений на Python. Для начала работы с этой книгой необходимо предварительное понимание основных концепций программирования на Python, таких как переменные, выражения и управляющие структуры.
В этой книге вы узнаете:
1. Функции max() и maximum() в NumPy: поиск экстремальных значений в массивах
2. Первый взгляд на PyScript
3. Линейная регрессия в Python
4. pandas GroupBy: Ваше руководство по группировке данных в Python
5. Объединение данных в Pandas с помощью методов merge(), .join() и concat()
6. Прекрасный суп: создайте веб-скрейпер с помощью Python.
7. Обработка естественного языка с помощью пакета NLTK в Python.
8. Алгоритм k-ближайших соседей (kNN) в Python
9. Python AI: Как построить нейронную сеть и делать прогнозы
В целом, Python — отличный выбор для всех, кто хочет научиться программировать, будь то веб-разработка, анализ данных или освоение новых навыков. Благодаря своей простоте, читаемости и универсальности, Python — прекрасный язык для начала вашего пути в программировании.
Для кого предназначена эта книга?
Эта книга будет очень полезна всем технически подкованным студентам, энтузиастам программирования, выпускникам IT-специальностей и специалистам в области компьютерных наук, желающим развить навыки создания приложений на Python. Для начала работы с этой книгой необходимо предварительное понимание основных концепций программирования на Python, таких как переменные, выражения и управляющие структуры.