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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 大型本 – 2015/12/25

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商品の説明

内容紹介

本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。
Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。
取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。
PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。

内容(「BOOK」データベースより)

本書はPythonの対話型環境IPython notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。Pythonは、豊富な科学技術計算用のライブラリを簡単に使いこなせるため、科学計算やデータサイエンスの分野で人気を集めています。取り上げる話題は、近年注目度の高い統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に広範囲に及び、実際のデータを分析して可視化するという作業を通して、Pythonの使い方をマスターします。PythonそしてIPython notebookの可能性を体感できる一冊です。

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登録情報

  • 大型本: 508ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2015/12/25)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873117488
  • ISBN-13: 978-4873117485
  • 発売日: 2015/12/25
  • 商品パッケージの寸法: 24 x 19 x 3 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 5.0 1 件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 15,078位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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息を呑むほどに素晴らしい内容のクックブックである。 ここまで明瞭で論理的且つ実用的なレシピ集は滅多にお目にかかれない。

本書では IPython Notebook (Jupyter) が Python 開発インターフェースとして使用されているが、紹介されている99%以上のコード――即ち IPython Notebook 特殊コマンドが用いられていない箇所――は普通の Python (CPythonインタープレタ) でそのまま実行できるので、特に IPython というツールに拘る必要もそれが必須というわけでもない。

基本的な骨組みだが、各章に数個以上のレシピが並ぶ形をとっており、各レシピの構成は、例示するが、以下の通りである (13章「確率力学系」最初のレシピより):

| レシピ13.1 離散時間のマルコフ連鎖のシミュレーション
|
|  離散時間マルコフ連鎖は、...
|
|  手順
|   1. NumPy と Matplotlib を ...
|   ...
|   8. 人口の変化を...
|
|  解説
|   数学的には、...
|
|  応用
|   1つのマルコフ連鎖の..
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