基本信息
源码名称：python数据科学手册数据及代码
源码大小：15.25M
文件格式：.zip
开发语言：Python
更新时间：2023-06-21
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源码介绍
python数据科学手册数据及代码
PythonDataScienceHandbook （中文名：python数据科学手册） 完整源代码和数据！ 欢迎下载使用。
文件清单
└── PythonDataScienceHandbook-master
├── LICENSE-CODE
├── LICENSE-TEXT
├── notebooks
│ ├── 00.00-Preface.ipynb
│ ├── 01.00-IPython-Beyond-Normal-Python.ipynb
│ ├── 01.01-Help-And-Documentation.ipynb
│ ├── 01.02-Shell-Keyboard-Shortcuts.ipynb
│ ├── 01.03-Magic-Commands.ipynb
│ ├── 01.04-Input-Output-History.ipynb
│ ├── 01.05-IPython-And-Shell-Commands.ipynb
│ ├── 01.06-Errors-and-Debugging.ipynb
│ ├── 01.07-Timing-and-Profiling.ipynb
│ ├── 01.08-More-IPython-Resources.ipynb
│ ├── 02.00-Introduction-to-NumPy.ipynb
│ ├── 02.01-Understanding-Data-Types.ipynb
│ ├── 02.02-The-Basics-Of-NumPy-Arrays.ipynb
│ ├── 02.03-Computation-on-arrays-ufuncs.ipynb
│ ├── 02.04-Computation-on-arrays-aggregates.ipynb
│ ├── 02.05-Computation-on-arrays-broadcasting.ipynb
│ ├── 02.06-Boolean-Arrays-and-Masks.ipynb
│ ├── 02.07-Fancy-Indexing.ipynb
│ ├── 02.08-Sorting.ipynb
│ ├── 02.09-Structured-Data-NumPy.ipynb
│ ├── 03.00-Introduction-to-Pandas.ipynb
│ ├── 03.01-Introducing-Pandas-Objects.ipynb
│ ├── 03.02-Data-Indexing-and-Selection.ipynb
│ ├── 03.03-Operations-in-Pandas.ipynb
│ ├── 03.04-Missing-Values.ipynb
│ ├── 03.05-Hierarchical-Indexing.ipynb
│ ├── 03.06-Concat-And-Append.ipynb
│ ├── 03.07-Merge-and-Join.ipynb
│ ├── 03.08-Aggregation-and-Grouping.ipynb
│ ├── 03.09-Pivot-Tables.ipynb
│ ├── 03.10-Working-With-Strings.ipynb
│ ├── 03.11-Working-with-Time-Series.ipynb
│ ├── 03.12-Performance-Eval-and-Query.ipynb
│ ├── 03.13-Further-Resources.ipynb
│ ├── 04.00-Introduction-To-Matplotlib.ipynb
│ ├── 04.01-Simple-Line-Plots.ipynb
│ ├── 04.02-Simple-Scatter-Plots.ipynb
│ ├── 04.03-Errorbars.ipynb
│ ├── 04.04-Density-and-Contour-Plots.ipynb
│ ├── 04.05-Histograms-and-Binnings.ipynb
│ ├── 04.06-Customizing-Legends.ipynb
│ ├── 04.07-Customizing-Colorbars.ipynb
│ ├── 04.08-Multiple-Subplots.ipynb
│ ├── 04.09-Text-and-Annotation.ipynb
│ ├── 04.10-Customizing-Ticks.ipynb
│ ├── 04.11-Settings-and-Stylesheets.ipynb
│ ├── 04.12-Three-Dimensional-Plotting.ipynb
│ ├── 04.13-Geographic-Data-With-Basemap.ipynb
│ ├── 04.14-Visualization-With-Seaborn.ipynb
│ ├── 04.15-Further-Resources.ipynb
│ ├── 05.00-Machine-Learning.ipynb
│ ├── 05.01-What-Is-Machine-Learning.ipynb
│ ├── 05.02-Introducing-Scikit-Learn.ipynb
│ ├── 05.03-Hyperparameters-and-Model-Validation.ipynb
│ ├── 05.04-Feature-Engineering.ipynb
│ ├── 05.05-Naive-Bayes.ipynb
│ ├── 05.06-Linear-Regression.ipynb
│ ├── 05.07-Support-Vector-Machines.ipynb
│ ├── 05.08-Random-Forests.ipynb
│ ├── 05.09-Principal-Component-Analysis.ipynb
│ ├── 05.10-Manifold-Learning.ipynb
│ ├── 05.11-K-Means.ipynb
│ ├── 05.12-Gaussian-Mixtures.ipynb
│ ├── 05.13-Kernel-Density-Estimation.ipynb
│ ├── 05.14-Image-Features.ipynb
│ ├── 05.15-Learning-More.ipynb
│ ├── 06.00-Figure-Code.ipynb
│ ├── data
│ │ ├── BicycleWeather.csv
│ │ ├── births.csv
│ │ ├── california_cities.csv
│ │ ├── president_heights.csv
│ │ ├── Seattle2014.csv
│ │ ├── state-abbrevs.csv
│ │ ├── state-areas.csv
│ │ └── state-population.csv
│ ├── figures
│ │ ├── 02.05-broadcasting.png
│ │ ├── 03.08-split-apply-combine.png
│ │ ├── 05.01-classification-1.png
│ │ ├── 05.01-classification-2.png
│ │ ├── 05.01-classification-3.png
│ │ ├── 05.01-clustering-1.png
│ │ ├── 05.01-clustering-2.png
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│ │ ├── 05.03-2-fold-CV.png
│ │ ├── 05.03-5-fold-CV.png
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│ │ ├── 05.03-bias-variance.png
│ │ ├── 05.03-learning-curve.png
│ │ ├── 05.03-validation-curve.png
│ │ ├── 05.05-gaussian-NB.png
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│ │ ├── 05.08-decision-tree-overfitting.png
│ │ ├── 05.08-decision-tree.png
│ │ ├── 05.09-digits-pca-components.png
│ │ ├── 05.09-digits-pixel-components.png
│ │ ├── 05.09-PCA-rotation.png
│ │ ├── 05.10-LLE-vs-MDS.png
│ │ ├── 05.11-expectation-maximization.png
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│ │ └── PDSH-cover-small.png
│ ├── helpers_05_08.py
│ └── Index.ipynb
├── README.md
├── requirements.txt
├── tools
│ ├── add_book_info.py
│ ├── add_navigation.py
│ ├── fix_kernelspec.py
│ ├── generate_contents.py
│ └── README.md
├── website
│ ├── content
│ │ └── favicon.ico
│ ├── copy_notebooks.py
│ ├── fabfile.py
│ ├── Makefile
│ ├── pelicanconf.py
│ ├── publishconf.py
│ ├── README.md
│ └── theme
│ ├── README.md
│ ├── static
│ │ ├── css
│ │ │ └── icons.css
│ │ └── font
│ │ ├── icons.eot
│ │ ├── icons.svg
│ │ ├── icons.ttf
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│ └── templates
│ ├── about.html
│ ├── archives.html
│ ├── article.html
│ ├── base.html
│ ├── booksection.html
│ ├── _includes
│ │ ├── analytics.html
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│ ├── index.html
│ ├── ipynb.css
│ ├── main.css
│ ├── main.less
│ ├── page.html
│ ├── pygments.css
│ └── tag.html
└── 备用
14 directories, 149 files
python数据科学手册数据及代码
PythonDataScienceHandbook （中文名：python数据科学手册） 完整源代码和数据！ 欢迎下载使用。
文件清单
└── PythonDataScienceHandbook-master
├── LICENSE-CODE
├── LICENSE-TEXT
├── notebooks
│ ├── 00.00-Preface.ipynb
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│ ├── 03.00-Introduction-to-Pandas.ipynb
│ ├── 03.01-Introducing-Pandas-Objects.ipynb
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│ ├── 04.00-Introduction-To-Matplotlib.ipynb
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│ └── Index.ipynb
├── README.md
├── requirements.txt
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