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IPythonデータサイエンスクックブック 対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | オーム社 |
| 発売年月日 | 2015/12/26 |
| JAN | 9784873117485 |
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IPythonデータサイエンスクックブック
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商品レビュー
4
6件のお客様レビュー
- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
積読してた古い本だが、IPythonに限らず役に立つ記述が多かった 新しい類書で良い本がたくさん出ているので、必読とまでは言わないが読んで損のない内容
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メインWebページ（セコンドバージョン） https://github.com/ipython-books/cookbook-2nd-code てんこもりです 1章 IPythonによる対話的コンピューティング JupyterはPythonの実行環境であるがそれ以外にもいろ...
メインWebページ（セコンドバージョン） https://github.com/ipython-books/cookbook-2nd-code てんこもりです 1章 IPythonによる対話的コンピューティング JupyterはPythonの実行環境であるがそれ以外にもいろいろな 機能がある。マジックコマンド、MarkDown、数式も記述できる 画像もYouTube動画も表示できる pandasによるデータ分析のの解説、NumPyによる多次元配列 IPython自身の設定方法など 2章 対話的コンピューティングのベストプラクティス IPythonをGitで管理する方法を解説。Prtojectのフォルダ構成の お勧め例など。Pythonを書くときの推奨スタイル、テストツールの紹介 デバック、デバッガの紹介 3章 IPython notebookを使いこなす IPythonの表示をCSSを使って細かく制御する 4章 プロファイリングと最適化 マジックコマンド%timeit,%%timeitを使った実行時間の測定方法 cProfileとIPythonによるコードプロファイル、memory_profileを 使ったメモリ使用状況レポート。NumPyを効率よく操作するための テクニック。HDF5とPyTablesによる巨大配列の操作 5章 ハイパフォーマンスコンピューティング Pythonで高速で処理したい場合の手段が解説されている ・マルチプロセス ・Cythonを使う方法 ・Numbaを使う方法 ・Numexprを使う方法 ・cudaを使う方法 ・OpenCLを使う方法 ・IPythonのparallelを使う方法 最後にPythonではないJuliaを取り上げている 6章 先進的ビジュライゼーション matplotlibとその周辺の描画の話題 ・prettyplotlib ・seaborn ・Bokeh ・D3.js,NetworkXによるグラフネットワークの可視化 ・mpld3を使ったmatplotlibを図をD3.jsに変換 7章 統計データ解析 pandasとmatplotlibを使った探索的データ分析 統計的な話題、R言語をIPythonから実行する 8章 機械学習 scikit-learnを使った機械学習 9章 数値最適化 scipyを使った最適化 10章 信号処理 高速フーリエ変換 11章 画像処理と音声処理 画像処理（フィルタ、画像分割、特徴点の抽出） 12章 決定論的力学系 省略 13章 確率力学 省略 14章 グラフ、幾何学、地理情報システム NetworkXによるグラフ操作 Shapely,basemapによる地理情報 15章 記号処理と数値解析 SymPｙによる数式処理
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http://public-errata.appspot.com/errata/book/9784873117485/
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