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內容簡介

Python是一款非常優秀的通用軟件，功能強大，它的模塊數目有幾萬個，而且還在飛速增長。本書是以一個統計學傢的視角，以統計學內容為載體，力圖用*簡單的方式讓你盡快掌握Python精髓計算機語言類圖書。
本書麵對是統計、應用數學及數據分析方麵的師生和實際工作者。

作者簡介

吳喜之 ，北京大學數學力學係本科，美國北卡羅來納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。

目錄

目錄
第1 章引言
1．1 下載及安裝Python
1．2 Anaconda 的幾種界麵
第2 章Python 基礎知識
2．1 一些基本常識2．2 文件及輸入輸齣
2．3 numpy 模塊
2．4 pandas 模塊
2．5 matplotlib 模塊
2．6 scipy 模塊
第3 章傳統初等統計中的Python
3．1 簡單的描述統計
3．2 把分類變量轉換成啞元
3．3 簡單的假設檢驗
3．4 相關與簡單的迴歸
3．5 方差分析
3．6 logistic 迴歸
第4 章機器學習方法的迴歸和分類案例
4．1 迴歸
4．2 分類
第5 章時間序列
5．1 時間序列的圖形描述
5．2 時間序列平穩性
5．3 ARMA 模型的擬閤和預測
5．4 新西蘭奧剋蘭降水數據的ARMA 擬閤
5．5 嚮量自迴歸模型
第6 章類和子類簡介
6．1 class
6．2 subclass

精彩書摘

Python 是一款非常優秀的通用軟件; 它免費、開源; 它的模塊數目有幾萬個, 而且還在飛速增長. Python 是目前幾乎所有的知識探索及應用領域最重要的軟件工具之一.
各個領域對Python 的廣泛需求産生瞭很多關於Python 的教材. 但是, 由於Python的應用領域太多, 不同領域對Python 語言的需求大相徑庭, 每本書可能僅適應於某一類讀者. 本書麵對的是(非計算機背景的) 統計、應用數學及數據分析方麵的師生和實際工作者, 力圖以最簡單的方式讓讀者盡快地掌握Python 的精髓.
本書旨在介紹計算機語言, 因此不應被看成是統計教被, 其中涉及的一些統計內容僅僅是學習Python 的載體, 所以並不追求統計內容的完整和全麵, 目的是嚮已經有些統計知識的人介紹Python.
目前世界經濟是被技術驅動的, 而擁有編程技能則是一種優勢. 在科學、技術、工程等領域, 有過半的工作是由計算機完成的. 對能夠編程的人纔的需求遠遠超過供給. 學習編程不僅是社會需要, 而且能夠使人學會思考.
能不能迅速學會編程, 關鍵在於對其是否感興趣. 當然, 從來沒有寫過程序的人不可能事先就感興趣, 但人生絕大多數興趣都是後天培養的. 對編程的愛好是在編程中培養的. 如果你能夠把編程作為一種藝術來欣賞, 作為一種嗜好來實踐, 那麼你的目的就達到瞭.
在大數據時代的數據分析, 最重要的不是掌握一兩種編程語言, 而是擁有泛型編程能力(也是一種思維方式). 有瞭這種能力, 語言之間的不同不會造成太多的煩惱. Python 僅僅是一種編程語言, 但對於編程的初學者來說, 卻是一個良好的開端.
關於Python 和R 的比較, 一些人說Python 比R 好學, 而另一些人正相反, 覺得R更易掌握. 其實, 對於熟悉編程語言的人來說, 學哪一個都很快. 它們的區彆大體如下: 由於有統一的誌願團隊管理, R 的語法相對比較一緻, 安裝程序包很簡單, 而且很容易找到幫助和支持, 但由於R 主要用於數據分析, 所以一些對於統計內容不那麼熟悉的人可能覺得對象太專業瞭. Python 則是一款通用軟件, 比C++ 容易學, 功能並不差, 基於Python 改進的諸如Cython 那樣的改進或包裝版軟件運行速度也非常快. 但是, Python 沒有統一的團隊管理, 針對不同Python 版本的模塊非常多. 因此對於不同的計算機操作係統、不同版本的Python、不同的模塊, 首先遇到的就是安裝問題, 語法習慣也不盡相同. 另外, R 軟件的基本語言(即下載R 之後所裝的基本程序包) 本身就可以應付相當復雜的統計運算, 而相比之下Python 的統計模型沒有那麼多, 做一些統計分析不如R 那麼方便, 但從其基本語法所産生的成韆上萬的模塊使它幾乎可以做任何想做的事情.
學習自然語言必須依靠實踐, 而不能從背單詞和學習語法入手. 學習計算機語言也是一樣, 本書不采用詳盡的使用手冊式教學, 而是讓讀者通過實踐來學會編程語言. 當需要查找某些特定的定義或語法細節時, 網絡查詢則是最好的途徑.

吳喜之

Python：統計人的視角/統計數據分析與應用叢書 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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很實際的描述和應用。。。

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吳喜之老師新齣的書，看一看

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比較實用。

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該書視角獨特，值得買來一讀。

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薄薄一本書，還沒仔細看

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統計人必讀

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