赞助文章
Fast Python for Data Science是您优化基于Python的数据分析过程的每一部分的指南，从您编写的纯Python代码到管理现代硬件和GPU的资源。你将学会重写低效的数据结构，用多线程技术改进表现不佳的代码，并在不牺牲准确性的情况下简化你的数据集。
快速、准确的系统对于处理现代数据科学中常见的巨大数据集和复杂的分析算法至关重要。Python程序员需要通过编写更快的纯Python程序来提高性能，优化库的使用，并利用现代多处理器硬件；《数据科学的快速Python》告诉你如何做。
本书是为有经验的从业者编写的，直接深入到提高计算和存储效率的实际解决方案中。你将尝试一些有趣的例子，比如用低级别的Cython重写游戏，以及从头开始实现一个MapReduce框架。最后，你将深入了解Python的GPU计算，并学习现代硬件如何恢复一些以前的反模式，并使反直觉的想法成为最有效的工作方式。
"如果你需要提高你的Python代码的性能，你需要阅读这本书！"
-Lorenzo DeLeon
掌握有效的技术，减少成本和运行时间，处理巨大的数据集，并在Python中有效地实现复杂的机器学习应用。
Tiago Antao撰写的《数据科学的快速Python》是一本关于编写Python代码的实践指南，可以用更少的资源更快地处理更多的数据。它对Python的性能采取了一种全面的方法，向你展示了你的代码、库和计算架构是如何相互作用的，并可以一起优化。
Fast Python for Data Science》可从其出版商Manning和亚马逊处预购。
我们的35%折扣代码（适用于我们所有格式的产品）：nlkdnuggets21
Fast Python for Data Science的一个免费电子书代码：fpkdnrf-21C0
