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Python與數據分析及可視化(微課視頻版) 版權信息
- ISBN:9787302595960
- 條形碼:9787302595960 ; 978-7-302-59596-0
- 裝幀:70g膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
Python與數據分析及可視化(微課視頻版) 本書特色
教材各部分內容邏輯清晰,案例注重實踐,并提供全部內容的教學視頻及教學案例。讀者學習本書內容前無需任何編程基礎,只要沿著本書章節循序漸進地學習,可以較好地掌握Python語言基礎、數字與文本數據分析及可視化方法零編程基礎入門Python數據分析及可視化,全部內容均配套微課視頻
Python與數據分析及可視化(微課視頻版) 內容簡介
本書主要介紹Python語言基礎、數據分析和數據可視化等內容。全書共12章,分別為緒論、Python開發環境與工具、Python的基本概念、基本數據類型與運算符、程序流控制與異常處理、函數及其不錯應用、文件與輸入輸出、網站數據的獲取、文本數據的處理、NumPy與數學運算、Pandas數據分析和數據可視化。本書注重介紹核心概念與應用,相關內容通過圖表形式呈現給讀者,并配有多個示例,便于讀者學習與總結。 本書可以作為高校相關課程的教材或Python程序開發學習者的自學參考書,也很好適合作為機器學習實踐的先導課程的參考書。
Python與數據分析及可視化(微課視頻版) 目錄
目錄
第1章緒論
1.1Python語言簡介
1.2Python的“生態圈”
1.3Python語言的特色
1.3.1Python之“禪(Zen)”
1.3.2Python語言的特點
1.4Python語言的應用
1.5Python開發人才需求
1.6Python的學習建議
1.7本書的知識體系結構
1.8本章小結
1.9習題
第2章Python開發環境與工具
2.1Python的版本介紹
2.2Python系統的安裝
2.3Python幫助系統
2.3.1Python幫助文檔
2.3.2REPL下的help()函數
2.3.3基于HTTP服務的幫助系統
2.3.4Python案例代碼搜索引擎
2.4Python虛擬開發環境
2.4.1虛擬環境的創建
2.4.2虛擬環境的使用
2.5Python包管理工具pip
2.5.1顯示已安裝的模塊: pip list
2.5.2顯示特定模塊信息: pip show
2.5.3安裝第三方模塊: pip install
2.5.4卸載模塊: pip uninstall
2.5.5模塊信息收集: pip freeze
2.6Anaconda Python集成安裝工具
2.7Python集成開發環境
2.7.1Spyder
2.7.2Jupyter Notebook
2.7.3Jupyter Lab
2.7.4PyCharm
2.8本章小結
2.9習題
第3章Python的基本概念
3.1Python相關的文件
3.1.1Python的幾種文件類型
3.1.2Python源程序示例
3.1.3Python源程序編碼格式
3.1.4Python源程序的注釋與文檔字符串
3.1.5Python語言的代碼塊
3.2Python語言的關鍵字
3.3Python的標識符
3.4Python的內置常量
3.5Python的內置函數
3.6Python的名字空間
3.7Python的模塊
3.8Python的包
3.9本章小結
3.10習題
第4章基本數據類型與運算符
4.1Python基本數據類型
4.2數字類型
4.2.1int、float 類型
4.2.2相關運算符
4.2.3bool類型
4.2.4邏輯運算符
4.2.5數學模塊math
4.2.6隨機模塊random
4.2.7數字類型的擴充
4.3序列類型
4.3.1序列相關共性
4.3.2list
4.3.3range
4.3.4tuple
4.4文本序列類型 str
4.4.1字符與編碼
4.4.2字符串及相關函數
4.5二進制序列類型
4.5.1bytes類型
4.5.2bytearray類型
4.5.3memoryview類型
4.6集合類型
4.7映射類型
4.7.1字典的創建
4.7.2字典常見的函數
4.7.3zip()函數
4.8collections模塊
4.8.1namedtuple
4.8.2deque
4.8.3Counter
4.9itertools模塊
4.10本章小結
4.11習題
第5章程序流控制與異常處理
5.1Python程序控制流
5.2if條件語句
5.3Python循環語句
5.3.1while循環語句
5.3.2for…in循環語句
5.3.3break、continue、pass語句
5.4異常
5.4.1異常的處理
5.4.2異常的拋出
5.5斷言的用法
5.6with語句
5.7綜合案例
5.8本章小結
5.9習題
第6章函數及其高級應用
6.1函數
6.1.1函數的定義
6.1.2函數的docString
6.1.3函數的參數傳遞
6.1.4函數形參的默認參數值
6.1.5函數的關鍵字參數
6.1.6函數的可變參數
6.2變量的作用域
6.2.1局部變量
6.2.2全局變量
6.2.3nonlocal變量
6.3lambda表達式
6.4行函數
6.5序列相關函數
6.5.1filter()函數
6.5.2map()函數
6.5.3reduce()函數
6.6函數的高級應用
6.6.1函數的裝飾器
6.6.2函數的閉包
6.6.3迭代器
6.6.4生成器
6.7eval()函數
6.8exec()函數
6.9本章小結
6.10習題
第7章文件與輸入輸出
7.1Python的輸入輸出
7.2Python文件的操作
7.2.1文件的打開與關閉
7.2.2文件操作異常捕獲與處理
7.2.3文件操作函數
7.2.4文件操作案例
7.3shelve對象數據的存取
7.4pickle對象數據的存取
7.4.1pickle.dumps()
7.4.2pickle.loads()
7.4.3pickle.dump()
7.4.4pickle.load()
7.5JSON對象數據的存取
7.5.1json.dumps()
7.5.2json.loads()
7.5.3json.dump()
7.5.4json.load()
7.6操作系統相關文件操作
7.7本章小結
7.8習題
第8章網站數據的獲取
8.1RequestsHTML簡介
8.1.1網頁的獲取
8.1.2網頁的解析與元素查找
8.2網頁爬蟲案例
8.2.1爬取網頁特定內容
8.2.2爬取百度熱搜榜
8.2.3爬取有規律的系列數據
8.3本章小結
8.4習題
第9章文本數據的處理
9.1正則表達式簡介
9.2正則表達式的組成
9.3Python正則表達式
9.3.1Pattern對象相關函數
9.3.2Match對象相關函數
9.3.3re模塊相關函數
9.4文本數據處理
9.4.1中文文本分詞
9.4.2詞云
9.5中文情感分析
9.6本章小結
9.7習題
第10章NumPy與數學運算
10.1為什么要用NumPy
10.2NumPy簡介
10.3NumPy的核心內容
10.4ndarray對象
10.4.1ndarray對象中的元素數據類型
10.4.2ndarray對象的創建
10.4.3特殊ndarray對象的創建
10.5ndarray、array的區別與聯系
10.6ndarray對象的輸入輸出
10.6.1ndarray對象以*.npy或*.npz 格式存儲與讀取
10.6.2ndarray對象以文本方式存儲與讀取
10.7ndarray對象的屬性
10.8ndarray對象的結構變形
10.9ndarray對象元素的操作
10.9.1ndarray對象元素的切片和索引
10.9.2ndarray元素的遍歷
10.10ndarray對象的運算
10.11ndarray對象相關通用函數
10.12本章小結
10.13習題
第11章Pandas數據分析
11.1為什么需要學習Pandas
11.2Pandas介紹
11.3Series
11.3.1Series對象的創建
11.3.2Series的屬性
11.3.3Series對象的輸入輸出
11.3.4Series內的遍歷
11.3.5Series數據清洗
11.3.6Series數據統計分析
11.3.7Series數據的定位與選取
11.3.8Series的數據處理
11.3.9Series索引的操作
11.3.10Series數據可視化
11.4DataFrame
11.4.1DataFrame對象的創建
11.4.2DataFrame的屬性
11.4.3DataFrame數據的定位與切片
11.4.4DataFrame數據的遍歷
11.4.5DataFrame數據的修改
11.4.6數據的向量垂直化計算
11.4.7DataFrame索引相關操作
11.4.8DataFrame數據統計與分析
11.4.9數據采樣
11.4.10數據整合
11.4.11DataFrame的數據可視化
11.5本章小結
11.6習題
第12章數據可視化
12.1為什么要數據可視化
12.2數據可視化揭示的幾類數據特征關系
12.3Seaborn簡介
12.4繪圖準備工作
12.5數據準備工作
12.6一維數據的分布可視化
12.6.1distplot()
12.6.2kdeplot()
12.6.3rugplot()
12.7二維數據的分布可視化
12.7.1jointplot()
12.7.2pairplot()
12.8數據關系可視化
12.8.1散點圖scatterplot()
12.8.2折線圖replot()
12.9用分類對比數據可視化
12.9.1分類散點圖
12.9.2分類分布圖
12.9.3類別內的觀測分布
12.10回歸模型可視化
12.10.1regplot()
12.10.2lmplot()
12.10.3regplot()與lmplot()的區別
12.11本章小結
12.12習題
參考資料及課外閱讀
Python與數據分析及可視化(微課視頻版) 作者簡介
李魯群,博士,上海師范大學教授,碩士點學科帶頭人。近年來,獲得上海市教學成果二等獎1項,上海師范大學教學成果1等2等獎各一項,主持完成上海市教委重點課程建設項目4項、教育部產學合作協同育人項目8項,先后完成了《Python與TensorFlow機器學習實踐》、《Python與數據分析》、《Python與機器學習實踐》等教學項目。并指導學生參加相關比賽獲獎30人次以上。
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