Python与MongoDB数据科学基础教程
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更新于2024-07-17
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"《数据科学基础：Python与MongoDB》是一本经典教材，由David Paper撰写，专为那些希望在数据科学领域运用Python语言和技术与MongoDB数据库的读者设计。本书以清晰的语言和结构化的方式介绍了数据科学的基本概念和实践，适合初学者和有一定经验的开发者深入了解这两者之间的结合。
本书详细涵盖了以下几个核心知识点：
1. Python基础知识：章节首先介绍了Python编程语言的基础，包括语法、数据类型、控制流、函数、模块和库的使用，这些都是数据科学项目中的基石。
2. 数据处理与清洗：作者讲解了如何使用Pandas等Python库对数据进行加载、清洗、转换和分析，确保数据质量和一致性，这对于数据科学家来说至关重要。
3. 数据可视化：书中展示了如何使用Matplotlib、Seaborn等工具创建交互式图表和图形，帮助理解和传达数据分析结果。
4. MongoDB简介：作为NoSQL数据库，MongoDB的特点、文档模型以及如何在Python中进行连接和查询是本书的重点内容，有助于读者理解非关系型数据库的优势。
5. 大数据处理：针对大数据集，作者介绍如何利用Python和MongoDB处理和存储海量数据，以及并行计算和分布式系统的基础知识。
6. 机器学习入门：虽然不是深度学习教程，但本书也涉及了一些基础的统计学和机器学习算法，如线性回归、决策树等，并演示如何在Python中实现。
7. 实战项目：书中包含实际项目示例，通过实际操作帮助读者巩固理论知识，提升问题解决能力。
8. 版权与许可：强调版权法，告知读者关于版权保护的信息，以及合理使用和引用商标、版权材料的规定。
《数据科学基础：Python与MongoDB》是一本既适合初学者系统学习，又适合作为经验丰富的数据科学家日常参考的实用指南，它将帮助读者掌握Python在数据科学领域的核心技能，同时熟悉MongoDB在处理现代数据挑战中的角色。"
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Lists, Tuples, andDictionaries
Lists are ordered collections with comma-separated values between
square brackets. Indices start at 0 (zero). List items need not be of the
same type and can be sliced, concatenated, and manipulated in many
ways.
The following code example creates a list, manipulates and slices it,
creates a new list and adds elements to it from another list, and creates a
matrix from two lists:
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
ls = ['orange', 'banana', 10, 'leaf', 77.009, 'tree', 'cat']
print ('list length:', len(ls), 'items')
print ('cat count:', ls.count('cat'), ',', 'cat index:',
ls.index('cat'))
print ('\nmanipulate list:')
cat = ls.pop(6)
print ('cat:', cat, ', list:', ls)
ls.insert(0, 'cat')
ls.append(99)
print (ls)
ls[7] = '11'
print (ls)
ls.pop(1)
print (ls)
Chapter 1 IntroduCtIon
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