下载本书中文翻译版免费PDF可打印格式 目录 00.00-序言 01.00-IPython：超越Python解释器 01.01-IPython帮助和文档 01.02-IPython Shell中的键盘快捷键 01.03-IPython魔术命令 01.04-输入输出历史 01.05-IPython和Shell命令 01.06-错误和调试 01.07-性能测算和计时 01.08-更多IPython资源 02.00-Numpy介绍 02.01-理解Python中的数据类型 02.02-Numpy数组基础 02.03-使用Numpy计算：通用函数 02.04-聚合：Min, Max, 以及其他 02.05-在数组上计算：广播 02.06-比较，遮盖和布尔逻辑 02.07-高级索引 02.08-数组排序 02.09-格式化数据：NumPy里的结构化数组 03.00-使用Pandas进行数据处理 03.01-Pandas对象简介 03.02-数据索引和选择 03.03-在Pandas中操作数据 03.04-处理空缺数据 03.05-层次化的索引 03.06-组合数据集：Concat 和 Append 03.07-组合数据集：Merge 和 Join 03.08-聚合与分组 03.09-数据透视表 03.10-向量化的字符串操作 03.11-在时间序列上操作 03.12-高性能Pandas: eval() 和 query() 03.13-更多资源 04.00-使用matplotlib展示数据 04.01-简单的折线图 04.02-简单的散点图 04.03-误差可视化 04.04-密度和轮廓图 04.05-直方图, 分桶和密度 04.06-自定义图表图例 04.07-自定义颜色条 04.08-多个子图表 04.09-文本和标注 04.10-自定义刻度 04.11-自定义matplotlib：配置和样式单 04.12-在matplotlib中创建三维图表 04.13-使用Basemap创建地理位置图表 04.14-使用Seaborn进行可视化 04.15-更多资源 05.00-机器学习 05.01-什么是机器学习？ 05.02-Scikit-Learn简介 05.03-超参数及模型验证 05.04-特征工程 05.05-深入：朴素贝叶斯分类 05.06-深入：线性回归 05.07-深入：支持向量机 05.08-深入：决策树和随机森林 05.09-深入：主成分分析 05.10-深入：流形学习 05.11-深入：k-均值聚类 05.12-深入：高斯混合模型 05.13-深入：核密度估计 05.14-应用：脸部识别管道 05.15-更多机器学习资源 06.00-附录：生成图像的代码