Кеннеди Берман. Основы Python для Data Science

Пер. с англ.С.Черников. — СПб.: Питер, 2023. — 272 с.: ил. — (Библиотека программиста). — ISBN: 978-5-4461-2251-6.Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения.Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.Библиотека SciPy
Многие используют статистику так же,
как пьяный — фонарные столбы:
для поддержки, а не для освещения. — Эндрю ЛэнгОбзор SciPy
Библиотека SciPy — это набор основанных на NumPy пакетов, предоставляющих инструменты для научных расчетов через компьютер. Она включает подмодули, которые занимаются оптимизацией, преобразованиями Фурье, обработкой сигналов и изображений, линейной алгеброй и, среди прочего, статистикой. Эта глава затрагивает три подмодуля: scipy.misc, scipy.special и scipy.stats — наиболее полезный для Data Science.В некоторых примерах главы используется библиотека matplotlib. Она позволяет визуализировать разные типы графиков, диаграмм и изображений. По соглашению для импорта библиотеки построения графиков ее нужно импортировать с именем plt: