Python是访问、操作和从各种数据中获得见解的理想选择。Python for Data Science通过根植于实际示例和实践活动的边做边学的方法向您介绍Python的数据分析世界。您将学习如何编写Python代码来获取、转换和分析数据，为业务管理、市场营销和决策支持中的用例实践最先进的数据处理技术。
您将发现Python丰富的用于基本操作的内置数据结构集，以及用于数据科学的健壮的开源库生态系统，包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。这些示例展示了如何以各种格式加载数据，如何简化、分组和聚合数据集，以及如何创建图表、地图和其他可视化功能。后面的章节将深入展示真实世界的数据应用，包括使用位置数据为出租车服务提供动力，市场篮子分析来识别共同购买的商品，以及机器学习来预测股票价格。
这本书从数据处理和分析的概念介绍开始，解释一个典型的数据处理管道。然后，我们将介绍Python的内置数据结构和一些广泛用于数据科学应用程序的第三方Python库。接下来，我们将探讨用于获取、组合、聚合、分组、分析和可视化不同大小和数据类型的数据集的日益复杂的技术。随
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信息检索导论，Christopher D. Manning等著，cmu stanford都在用该书作为IR入门书籍。本文档是该书的习题答案，英文版，pdf格式。
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