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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
資料種別 |
配架場所 |
状態 |
帯出区分 |
請求記号 |
資料番号 |
貸出
|
| 1 |
本館 | 図書一般 | 中央図書室 | 貸出中 | 帯出可 | 007// | 0118927789 |
× |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1009917174171 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 著者名 |
Jake VanderPlas／著
|
| 著者名ヨミ |
ヴァンダープラス ジェイク |
|
菊池 彰／訳 |
| 出版者 |
オライリー・ジャパン
|
| 出版年月 |
2024.2 |
| ページ数 |
28,545p |
| 大きさ |
24cm |
| ISBN |
4-8144-0063-8 |
| 分類記号(9版) |
007.609 |
| 分類記号(10版) |
007.609 |
| 資料名 |
Pythonデータサイエンスハンドブック |
| 資料名ヨミ |
パイソン データ サイエンス ハンドブック |
| 副書名 |
Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit‐learnを使ったデータ分析、機械学習 |
| 副書名ヨミ |
ジュピター ナムパイ パンダス マットプロットリブ サイキットラーン オ ツカッタ データ ブンセキ キカイ ガクシュウ |
| 内容紹介 |
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報をまとめたリファレンス。天文、天気、交通量、出生数などオープンデータを利用した実践的な事例を紹介。 |
| 著者紹介 |
Google Researchのソフトウェアエンジニア。データ駆動研究をサポートするツールの開発に従事。Pythonパッケージの開発に携わる。 |
| (他の紹介)内容紹介 |
Ｐｙｔｈｏｎのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。ＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ、ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、ｔｉｐｓ、便利なコマンドなどを紹介します。Ｐｙｔｈｏｎでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。 |
| (他の紹介)目次 |
１部 Ｊｕｐｙｔｅｒ：Ｐｙｔｈｏｎより優れたＰｙｔｈｏｎ（ＩＰｙｔｈｏｎ、Ｊｕｐｙｔｅｒ入門
強化された対話機能
デバックとプロファイル）
２部 ＮｕｍＰｙの基礎（Ｐｙｔｈｏｎのデータ型
ＮｕｍＰｙ配列の基礎 ほか）
３部 ｐａｎｄａｓによるデータ操作（ｐａｎｄａｓオブジェクトの基礎
インデクスとデータの選択 ほか）
４部 Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによる可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂの基礎知識
単純な線グラフ ほか）
５部 機械学習（機械学習とは？
ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの基礎 ほか） |
目次
内容細目
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