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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)軟件與程序設(shè)計(jì)Python數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐

Python數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐

Python數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐

定 價(jià):¥59.00

作 者: 柳毅,毛峰,李藝 著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302515791 出版時(shí)間: 2019-07-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁(yè)數(shù): 327 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  Python是信息管理與信息系統(tǒng)、電子商務(wù)等信息管理類本科學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析所需要掌握的基礎(chǔ)性語(yǔ)言和分析工具,是未來(lái)學(xué)生掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。本書共分12章,著重講述Python語(yǔ)言和數(shù)據(jù)分析工具包的應(yīng)用。 第1章主要介紹Python的發(fā)展歷史、特點(diǎn)、集成開發(fā)環(huán)境、內(nèi)置模塊、幫助的使用等內(nèi)容; 第2章主要介紹Python語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí); 第3章主要介紹Python中的常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括序列、字典、集合等,以及函數(shù)的定義和調(diào)用等; 第4章主要介紹Python中類、對(duì)象和方法的相關(guān)內(nèi)容; 第5章主要介紹Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Scikitlearn等基礎(chǔ)庫(kù)內(nèi)容; 第6章主要介紹網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取的HTML和XML兩種網(wǎng)頁(yè)組織形式,以及urllib和BeautifulSoup4兩個(gè)模塊內(nèi)容; 第7章主要介紹文件的操作; 第8章主要介紹數(shù)據(jù)可視化,以及使用Python繪制圖表的知識(shí); 第9章主要介紹利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開發(fā); 第10、11章主要介紹Python機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念以及有監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的原理; 第12章主要介紹Python在地理空間分析上的應(yīng)用。本書中的代碼均在Python 3.5中測(cè)試通過(guò)。 本書一方面?zhèn)戎貙?duì)Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)的講解,另一方面注重Python數(shù)據(jù)處理方法的應(yīng)用。本書適合作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的入門教材,也適合作為Python愛好者的參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《Python數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄

第1章Python簡(jiǎn)介

1.1Python語(yǔ)言的發(fā)展史

1.1.1Python語(yǔ)言的特點(diǎn)

1.1.2Python 2與Python 3的區(qū)別

1.2Python的環(huán)境搭建

1.3開始使用Python IDLE

1.3.1交互方式

1.3.2Python的集成開發(fā)環(huán)境

1.4Eclipse+PyDev的安裝

1.5代碼風(fēng)格

1.6使用幫助

本章小結(jié)

習(xí)題

第2章Python語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)

2.1標(biāo)識(shí)符與變量

2.1.1標(biāo)識(shí)符

2.1.2變量

2.2數(shù)據(jù)類型及運(yùn)算

2.2.1數(shù)據(jù)類型

2.2.2運(yùn)算符和表達(dá)式

2.3分支結(jié)構(gòu)控制語(yǔ)句

2.3.1if語(yǔ)句

2.3.2ifelse語(yǔ)句

2.3.3ifelifelse語(yǔ)句

2.4循環(huán)語(yǔ)句

2.4.1循環(huán)結(jié)構(gòu)控制語(yǔ)句

2.4.2循環(huán)嵌套控制語(yǔ)句

2.4.3break語(yǔ)句和continue語(yǔ)句

2.4.4range()函數(shù)

2.5常見的Python函數(shù)

本章小結(jié)

習(xí)題

第3章數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與函數(shù)設(shè)計(jì)

3.1序列

3.1.1列表

3.1.2元組

3.1.3字符串

3.1.4列表與元組之間的轉(zhuǎn)換

3.2字典

3.2.1創(chuàng)建字典

3.2.2字典的方法

3.2.3列表、元組與字典之間的轉(zhuǎn)換

3.3集合

3.3.1集合的創(chuàng)建

3.3.2集合的運(yùn)算

3.3.3集合的方法

3.4函數(shù)的定義

3.4.1函數(shù)的調(diào)用

3.4.2形參與實(shí)參

3.4.3函數(shù)的返回

3.4.4位置參數(shù)

3.4.5默認(rèn)參數(shù)與關(guān)鍵字參數(shù)

3.4.6可變長(zhǎng)度參數(shù)

本章小結(jié)

習(xí)題

第4章類與對(duì)象

4.1面向?qū)ο?br />
4.1.1面向?qū)ο缶幊?br />
4.1.2類的抽象與封裝

4.2認(rèn)識(shí)Python中的類、對(duì)象和方法

4.2.1類的定義與創(chuàng)建

4.2.2構(gòu)造函數(shù)

4.3類的屬性

4.3.1類屬性和實(shí)例屬性

4.3.2公有屬性和私有屬性

4.4類的方法

4.4.1類方法的調(diào)用

4.4.2類方法的分類

4.4.3析構(gòu)函數(shù)

4.5類的繼承

4.5.1父類與子類

4.5.2繼承的語(yǔ)法

4.5.3多重繼承

4.5.4運(yùn)算符的重載

4.6類的組合

4.7類的異常處理

4.7.1異常

4.7.2Python中的異常類

4.7.3捕獲與處理異常

4.7.4自定義異常類

4.7.5with語(yǔ)句

4.7.6斷言

本章小結(jié)

習(xí)題

案例

第5章Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)庫(kù)

5.1NumPy

5.1.1ndarray的數(shù)據(jù)類型

5.1.2數(shù)組和標(biāo)量之間的運(yùn)算

5.1.3索引和切片

5.1.4數(shù)組轉(zhuǎn)置和軸對(duì)換

5.1.5利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

5.1.6數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法

5.2Pandas

5.2.1Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

5.2.2Pandas文件操作

5.2.3數(shù)據(jù)處理

5.2.4層次化索引

5.2.5分級(jí)順序

5.2.6使用DataFrame的列

5.3Matplotlib

5.3.1figure和subplot

5.3.2調(diào)整subplot周圍的間距

5.3.3顏色、標(biāo)記和線型

5.3.4刻度標(biāo)簽和圖例

5.3.5添加圖例

5.3.6將圖表保存到文件

5.4SciPy

5.5Scikitlearn

本章小結(jié)

習(xí)題

第6章網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的獲取

6.1網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的組織形式

6.1.1HTML

6.1.2HTML元素

6.1.3HTML屬性

6.2XML

6.2.1XML的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)法

6.2.2XML元素和屬性

6.3利用urllib處理HTTP

6.4利用BeautifulSoup4解析HTML文檔

6.4.1BeautifulSoup4中的對(duì)象

6.4.2遍歷文檔樹

6.4.3搜索文檔樹

本章小結(jié)

習(xí)題

第7章文件操作

7.1文件的打開和關(guān)閉

7.1.1打開文件

7.1.2關(guān)閉文件

7.2讀寫文件

7.2.1從文件讀取數(shù)據(jù)

7.2.2向文件寫入數(shù)據(jù)

7.3文件對(duì)話框

7.3.1基于win32ui構(gòu)建文件對(duì)話框

7.3.2基于tkFileDialog構(gòu)建文件對(duì)話框

7.4應(yīng)用實(shí)例: 文本文件的操作

本章小結(jié)

習(xí)題

第8章Python數(shù)據(jù)可視化

8.1數(shù)據(jù)可視化概念框架

8.1.1數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介

8.1.2數(shù)據(jù)可視化常用圖表

8.1.3Python數(shù)據(jù)可視化環(huán)境準(zhǔn)備

8.2繪制圖表

8.2.1Matplotlib API入門

8.2.2創(chuàng)建圖表

8.2.3圖表定制

8.2.4保存圖表

8.3更多高級(jí)圖表及定制

8.3.1樣式

8.3.2subplot子區(qū)

8.3.3圖表顏色和填充

8.3.4動(dòng)畫

本章小結(jié)

習(xí)題

第9章數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用開發(fā)

9.1Python與數(shù)據(jù)庫(kù)

9.1.1數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介

9.1.2Python數(shù)據(jù)庫(kù)工作環(huán)境

9.2本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)SQLite

9.2.1SQLite簡(jiǎn)介

9.2.2Python內(nèi)置的sqlite3模塊

9.3關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

9.3.1關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)基本操作與SQL

9.3.2操作MySQL

9.4非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

9.4.1NoSQL介紹

9.4.2MongoDB

9.4.3PyMongo: MongoDB和Python

習(xí)題

第10章機(jī)器學(xué)習(xí)——有監(jiān)督學(xué)習(xí)

10.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

10.2Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikitlearn

10.3有監(jiān)督學(xué)習(xí)

10.3.1線性回歸

10.3.2Logistic回歸分類器

10.3.3樸素貝葉斯分類器

10.3.4支持向量機(jī)

10.3.5KNN算法

10.3.6決策樹

本章小結(jié)

習(xí)題

第11章機(jī)器學(xué)習(xí)——無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

11.1無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

11.2聚類

11.2.1相異度

11.2.2KMeans算法

11.2.3DBSCAN算法

11.3關(guān)聯(lián)規(guī)則

11.3.1關(guān)聯(lián)分析

11.3.2Apriori算法

11.3.3FPgrowth算法

本章小結(jié)

習(xí)題

第12章Python地理空間分析

12.1地理空間分析簡(jiǎn)介

12.1.1地理空間分析的基本概念

12.1.2地理空間分析與Python

12.2地理空間數(shù)據(jù)

12.2.1數(shù)據(jù)格式概覽

12.2.2數(shù)據(jù)特征

12.2.3矢量數(shù)據(jù)

12.2.4柵格數(shù)據(jù)

12.3Python地理空間分析工具

12.3.1GeoJSON

12.3.2GDAL和OGR

12.3.3PyShp

12.3.4PIL

12.3.5GeoPandas

12.4Python分析矢量數(shù)據(jù)

12.4.1訪問(wèn)矢量數(shù)據(jù)

12.4.2Shapefile文件操作

12.4.3空間查詢

12.4.4疊加分析

12.5Python與遙感

12.5.1訪問(wèn)影像文件

12.5.2影像裁剪

12.5.3重采樣

12.5.4影像分類

12.6“五水共治”資源地理空間分析綜合應(yīng)用

本章小結(jié)

習(xí)題

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