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跟老齊學PYTHON:數(shù)據(jù)分析 版權信息
- ISBN：9787121340031
- 條形碼：9787121340031 ; 978-7-121-34003-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
跟老齊學PYTHON:數(shù)據(jù)分析 本書特色
《跟老齊學Python》系列后續(xù)。讀者在本書中可以學習到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等與數(shù)據(jù)分析相關的庫，掌握其所定義的數(shù)據(jù)對象以及常用的屬性和方法等，并通過各種類型的應用舉例將所學基本知識給予綜合應用。
跟老齊學PYTHON:數(shù)據(jù)分析 內容簡介
《跟老齊學Python》系列后續(xù)。讀者在本書中可以學習到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等與數(shù)據(jù)分析相關的庫，掌握其所定義的數(shù)據(jù)對象以及常用的屬性和方法等，并通過各種類型的應用舉例將所學基本知識給予綜合應用。
跟老齊學PYTHON:數(shù)據(jù)分析 目錄
第0章 數(shù)據(jù)分析概述 1
0.1 與數(shù)據(jù)相關的概念 1
0.2 數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展 3
0.3 開發(fā)環(huán)境配置 5
第1章 NumPy基礎和應用 9
1.1 數(shù)組對象基礎 9
1.2 數(shù)組的索引和切片 25
1.3 針對數(shù)組的操作 36
1.4 運算和通用函數(shù) 46
1.5 簡單統(tǒng)計應用 53
1.6 矩陣 57
1.7 矢量運算 60
1.8 綜合應用示例 68
第2章 Pandas基礎和應用 75
2.1 常用數(shù)據(jù)對象 75
2.2 索引對象 88
2.3 數(shù)據(jù)索引和切片 95
2.4 文件讀寫操作 107
2.5 處理缺失數(shù)據(jù) 116
2.6 規(guī)整數(shù)據(jù) 121
2.7 分組運算 141
2.8 矢量化字符串 158
2.9 與時間相關的操作 161
2.10 簡單的應用示例 174
第3章 數(shù)據(jù)可視化 179
3.1 Matplotlib概覽 179
3.2 設置坐標系 186
3.3 繪制圖像 197
3.4 常用統(tǒng)計圖 211
3.5 繪制三維圖像 225
3.6 Seaborn掠影 231
第4章 綜合應用 235
4.1 分析股票數(shù)據(jù) 235
4.2 分析文胸評論數(shù)據(jù) 245
4.3 分析電影票房數(shù)據(jù) 249
4.4 可視化城市人口數(shù)據(jù) 253
4.5 分析希臘葡萄酒數(shù)據(jù) 259
4.6 應用本福特定律 273
4.7 制作詞云 278
第5章 機器學習 283
5.1 線性回歸 283
5.2 線性回歸示例 299
5.3 Logistic回歸 304
5.4 貝葉斯方法 314
跋 324
0.1 與數(shù)據(jù)相關的概念 1
0.2 數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展 3
0.3 開發(fā)環(huán)境配置 5
第1章 NumPy基礎和應用 9
1.1 數(shù)組對象基礎 9
1.2 數(shù)組的索引和切片 25
1.3 針對數(shù)組的操作 36
1.4 運算和通用函數(shù) 46
1.5 簡單統(tǒng)計應用 53
1.6 矩陣 57
1.7 矢量運算 60
1.8 綜合應用示例 68
第2章 Pandas基礎和應用 75
2.1 常用數(shù)據(jù)對象 75
2.2 索引對象 88
2.3 數(shù)據(jù)索引和切片 95
2.4 文件讀寫操作 107
2.5 處理缺失數(shù)據(jù) 116
2.6 規(guī)整數(shù)據(jù) 121
2.7 分組運算 141
2.8 矢量化字符串 158
2.9 與時間相關的操作 161
2.10 簡單的應用示例 174
第3章 數(shù)據(jù)可視化 179
3.1 Matplotlib概覽 179
3.2 設置坐標系 186
3.3 繪制圖像 197
3.4 常用統(tǒng)計圖 211
3.5 繪制三維圖像 225
3.6 Seaborn掠影 231
第4章 綜合應用 235
4.1 分析股票數(shù)據(jù) 235
4.2 分析文胸評論數(shù)據(jù) 245
4.3 分析電影票房數(shù)據(jù) 249
4.4 可視化城市人口數(shù)據(jù) 253
4.5 分析希臘葡萄酒數(shù)據(jù) 259
4.6 應用本福特定律 273
4.7 制作詞云 278
第5章 機器學習 283
5.1 線性回歸 283
5.2 線性回歸示例 299
5.3 Logistic回歸 304
5.4 貝葉斯方法 314
跋 324
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跟老齊學PYTHON:數(shù)據(jù)分析 作者簡介
江湖名號：老齊。Github名稱是qiwsir，個人網(wǎng)頁www.itdiffer.com。喜歡Python語言，不僅將它用于工作中，還愿意幫助更多人學習Python。
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