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Python數據分析與應用

包郵 Python數據分析與應用

出版社:西安電子科技大學出版社出版時間:2020-05-01
開本: 26cm 頁數: 216頁
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Python數據分析與應用 版權信息

  • ISBN:9787560656335
  • 條形碼:9787560656335 ; 978-7-5606-5633-5
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

Python數據分析與應用 內容簡介

本書主要講述Python數據分析基礎, 主要內容包括Python概述與編程基礎、Python數據采集基礎、基于Python Pandas的數據分析基礎、基于Python Sklearn的機器學習基礎等。

Python數據分析與應用 目錄

項目1 Python程序設計基礎 1 任務1.1 認識Python 1 1.1.1 Python簡介 1 1.1.2 Python與數據分析 2 任務1.2 搭建開發環境 2 1.2.1 Python的安裝 2 1.2.2 Python IDE簡介 3 1.2.3 編寫Python程序 4 任務1.3 程序基本結構 6 1.3.1 標識符變量與保留字符 6 1.3.2 縮進和多行語句 8 1.3.3 引號與注釋 8 1.3.4 輸出與中文編碼 9 任務1.4 數據類型 10 1.4.1 常用數據類型 10 1.4.2 運算符 10 1.4.3 成員與身份運算符 12 1.4.4 格式化輸出 13 任務1.5 條件分支語句 15 1.5.1 條件語句 15 1.5.2 復雜條件語句 17 任務1.6 while循環 19 1.6.1 while循環語句 19 1.6.2 循環的退出 21 任務1.7 for循環 24 1.7.1 for循環語句 24 1.7.2 for循環的退出 25 1.7.3 for循環注意事項 26 1.7.4 嵌套結構 27 任務1.8 異常處理 30 1.8.1 異常情況 30 1.8.2 異常語句 31 1.8.3 拋出異常 32 1.8.4 簡單異常語句 33 綜合任務 打印萬年日歷 34 一、項目背景 34 二、項目設計 35 三、程序代碼 36 練習 37 項目2 Python程序設計進階 38 任務2.1 Python函數 38 2.1.1 函數定義 38 2.1.2 變量范圍 41 2.1.3 函數默認參數 43 2.1.4 匿名函數 45 任務2.2 Python模塊 45 2.2.1 Python模塊 45 2.2.2 math模塊 46 2.2.3 時間和日期模塊 47 2.2.4 random模塊 49 任務2.3 字符串類型 49 2.3.1 字符串類型 49 2.3.2 字符串函數 51 任務2.4 列表與元組類型 57 2.4.1 列表類型 57 2.4.2 列表常用操作函數 60 2.4.3 列表與函數 62 2.4.4 元組類型 63 任務2.5 字典類型 65 2.5.1 字典類型 65 2.5.2 字典操作 65 2.5.3 字典與函數 69 2.5.4 字典參數 70 任務2.6 集合類型 71 2.6.1 認識集合 71 2.6.2 集合操作 72 任務2.7 文件操作 74 2.7.1 讀寫文本文件 74 2.7.2 讀寫二進制文件 76 綜合任務 學生記錄管理 79 一、項目背景 79 二、項目設計 80 三、程序代碼 80 練習 84 項目3 Python數據采集基礎 86 任務3.1 Flask Web網站 86 3.1.1 Flask創建網站 86 3.1.2 Flask顯示靜態網頁 88 任務3.2 訪問Web網站 89 3.2.1 創建Web網站 89 3.2.2 urlib庫 90 3.2.3 requests庫 91 任務3.3 正則表達式 92 3.3.1 匹配模式 92 3.3.2 re模塊與字符基礎匹配 92 3.3.3 re模塊與字符高級匹配 96 3.3.4 re模塊的綜合應用 97 任務3.4 Python網絡爬蟲基礎 99 3.4.1 BeautifulSoup爬取數據 99 3.4.2 BeautifulSoup爬蟲程序 105 綜合任務 爬取城市天氣預報 105 一、項目背景 105 二、項目實現 106 三、程序代碼 110 練習 111 項目4 Python數據分析基礎 113 任務4.1 NumPy科學計算包 113 4.1.1 NumPy簡介與安裝 113 4.1.2 NumPy數組及其操作 114 4.1.3 NumPy數值計算 123 任務4.2 Pandas數據分析包 131 4.2.1 Pandas安裝 131 4.2.2 Series結構及操作 131 4.2.3 DataFrame結構及基本操作 140 4.2.4 DataFrame高級操作 148 任務4.3 Matplotlib數據可視化包 165 4.3.1 Matplotlib安裝 165 4.3.2 線圖 165 4.3.3 子圖 168 4.3.4 餅圖 170 4.3.5 散點圖 171 4.3.6 柱狀圖 172 4.3.7 DataFrame繪圖 174 綜合任務 學生成績分析 179 一、項目背景 179 二、項目實現 179 三、程序代碼 184 練習 186 項目5 Python機器學習基礎 188 任務5.1 機器學習簡介 188 5.1.1 機器學習概述 188 5.1.2 K-means聚類算法簡介 189 5.1.3 KNN分類算法簡介 195 5.1.4 線性回歸算法簡介 198 任務5.2 機器學習庫sklearn的應用 201 5.2.1 sklearn的安裝 201 5.2.2 K-means算法的應用 201 5.2.3 KNN算法的應用 204 5.2.4 線性回歸算法的應用 207 綜合任務 城市房價的預測 210 一、項目背景 210 二、項目實現 211 三、程序代碼 213 練習 214 參考文獻 216
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