本記事では、NumPyの勉強におすすめの参考書を紹介しています。
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表紙がイラストをたくさん使っているから、内容も初心者向けだろうと思い購入してみたら、図解での説明が少なく文字で埋め尽くされている参考書だった。。なんてこともありますので。
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リーダブルコード
メリット
- 美しいコードが書けるが自然と書けるようになる
- 他の開発者が理解しやすいコードになる
著:Dustin Boswell, 著:Trevor Foucher, 解説:須藤 功平, 翻訳:角 征典
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目次
Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
| 出版社 | オライリージャパン |
| 著者 | Wes McKinney |
| 発売日 | 2018/7/26 |
| ページ数 | 596ページ |
本書の構成
- Pythonの基礎、IPythonとJupyter Notebook
- Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
- NumPyの基礎：配列とベクトル演算
- pandas入門
- データの読み込み、書き出しとファイル形式
- データのクリーニングと前処理
- データラングリング：連結、結合、変形
- プロットと可視化
- データの集約とグループ演算
- 時系列データ
- pandas：応用編
- Pythonにおけるモデリングライブラリ入門
- データ分析の実例
- NumPy：応用編
- IPythonシステム上級編
Pythonの基礎から入り、データ分析の実践までを網羅的に学ぶことができる。
引用元：Amazon
とりわけNumpyとPandasにページを割いていることもあり、データサイエンスの基礎中の基礎からしっかりと学ぶことができる。
これからデータサイエンスに取り組みたい人は一通り頭からやってみることを強くおすすめします。
Pythonではじめる機械学習を読んでpandasなどのライブラリの知識の不足を感じて購入しました。
引用元：Amazon
データセットを読み込ませることが出来ないこともありましたが一読出来ました。
pandas, NunPyについて理解を深められました。
これからも辞書的に使えそうです。
ポチップ
現場で使える! NumPyデータ処理入門 機械学習・データサイエンスで役立つ高速処理手法
| 出版社 | 翔泳社 |
| 著者 | 吉田 拓真 / 尾原 颯 |
| 発売日 | 2018/11/19 |
| ページ数 | 536ページ |
本書の構成
- NumPyの基本
- NumPy配列を操作する関数を知る
- NumPyの数学関数を使う
- NumPyで機械学習を実装する
Numpyに関してはこの書籍が最も分かりやすく丁寧に書かれていると思う。
引用元：Amazon
Pythonでデータ分析といえばPandasが主流。しかし、Pandasをより深く理解して活用したいならNumpyの知識はあった方が良い。
Numpyを理解するのに役立ちました。専門家には物足りないかもしれません。
引用元：Amazon
初めて購入するのには良いかと。
ポチップ
NumPyによるデータ分析入門 ―配列操作、線形代数、機械学習のためのPythonプログラミング
| 出版社 | オライリージャパン |
| 著者 | Umit Mert Cakmak / Mert Cuhadaroglu |
| 発売日 | 2019/9/27 |
| ページ数 | 248ページ |
本書の構成
- NumPy配列を操作する
- NumPyの線形代数
- NumPyの統計関数で行う探索的データ分析：ボストン市の住宅価格データセット
- 線形回帰を用いて住宅価格を予測する
- NumPyで卸売業者の顧客をクラスタ分析する
- NumPyとSciPy、pandas、scikit-learnを併用する
- NumPy上級編
- 高性能計算ライブラリの手引き
- ベンチマークテストで行う性能評価
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