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PYTHON數據分析 版權信息
- ISBN：9787121451775
- 條形碼：9787121451775 ; 978-7-121-45177-5
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON數據分析 本書特色
本書基于Python 3.10.0，以項目教學的方式，循序漸進地講解Python 數據分析的基本原理和具體應用的方法與技巧。 全書分為6個項目，具體內容為Python數據分析基礎、Python數據分析開發環境、數組計算庫NumPy、數據分析庫Pandas、數據可視化庫Matplotlib、數據分析庫SciPy。 R 實例豐富。 本書的實例不管是數量還是種類，都非常豐富。從數量上來說，本書結合大量的Python數據分析實例，詳細講解Python數據分析原理與應用知識要點，讓讀者在學習的過程中潛移默化地掌握Python數據分析的應用技巧。 R 突出提升技能。 本書從全面提升Python數據分析實際應用能力的角度出發，結合大量實例來講解如何使用Python進行數據分析，使讀者了解Python數據分析的基本原理并能夠獨立完成各種Python數據分析應用操作。 本書中有很多實例本身就是Python數據分析項目案例，經過編者的精心提煉和改編，不但保證讀者能夠學好知識點，而且能夠幫助讀者掌握實際的操作技能，同時培養讀者對Python數據分析的實踐操作能力。 R 技能與思政教育緊密結合。 本書以黨的二十大精神為指引，充分發揮教材的鑄魂育人功能，深入貫徹實施黨的二十大報告提出的產教融合理念，由職業院校教師和企業高級工程師傾力合作打造，為深入實施“科教興國戰略，強化現代化建設人才支撐”貢獻力量。 在講解Python數據分析專業知識的同時，緊密結合思政教育主旋律，從專業知識角度，觸類旁通地引導讀者相關思政品質的提升。 R 項目式教學，實操性強。 本書的編者都是在高校從事Python數據分析教學研究多年的一線人員，具有豐富的教學實踐經驗與教材編寫經驗，多年的教學工作使他們能夠準確地把握學生的心理與實際需求，本書是編者總結多年的開發經驗及教學的心得體會，歷時多年的精心準備，力求全面、細致地展現Python數據分析應用領域的各種功能和使用方法。
PYTHON數據分析 內容簡介
本書基于Python 3.10.0，以項目教學的方式，循序漸進地講解Python 數據分析的基本原理和具體應用的方法與技巧。全書分為6個項目，具體內容為Python數據分析基礎、Python數據分析開發環境、數組計算庫NumPy、數據分析庫Pandas、數據可視化庫Matplotlib、數據分析庫SciPy。本書實例豐富、內容翔實、操作方法簡單易學，不僅適合作為職業院校計算機與軟件工程相關專業的教材，還可供從事數據分析相關工作的專業人士參考。
PYTHON數據分析 目錄
項目一?Python數據分析基礎 1
任務一?數據分析基礎 2
一、數據分析方法 2
二、數據分析的分類 3
三、數據分析過程 4
四、數據分析工具 5
五、數據結果呈現 6
任務二?Python基礎 7
一、Python簡介 7
二、安裝Python 8
三、Python內置函數 12
四、集成庫Anaconda 16
五、安裝Python庫 19
項目總結 23
項目二?Python數據分析開發環境 24
任務一?集成開發環境PyCharm 25
一、安裝PyCharm 25
二、配置PyCharm 27
三、PyCharm編輯環境 29
四、加載模塊 32
五、模塊導入 35
任務二?Python數據類型 37
一、數據類型 37
二、常量與變量 41
三、數值類型 45
四、數據迭代輸出 46
五、數據類型轉換 47
任務三?程序結構 50
一、表達式語句 50
二、順序結構 52
三、選擇結構 52
四、循環結構 55
五、條件表達式 57
六、程序的流程控制 57
七、程序調試 59
項目總結 60
項目實戰 61
項目三?數組計算庫NumPy 63
任務一?數組的創建 64
一、數組數據類型 64
二、創建數組的具體方法 66
三、創建新數組 71
四、數組的屬性 73
任務二?特殊數組 74
一、數值數組 74
二、隨機數組 76
三、單位數組 78
四、概率分布數組 80
任務三?數組運算 82
一、數組的數學運算 82
二、數組元素運算 90
任務四?矩陣操作 95
一、創建矩陣 95
二、向量運算 96
三、統計函數 98
項目總結 99
項目實戰 100
項目四?數據分析庫Pandas 104
任務一?Pandas數據結構 105
一、一維數組Series 106
二、二維數組DataFrame 110
任務二?導入數據 114
一、讀取Excel文件 114
二、寫入Excel文件 118
任務三?數據處理 120
一、數據清洗 120
二、數據轉換 130
三、數據合并 132
任務四?數據統計 134
一、數據提取 134
二、數據分類 137
三、數據排序 138
四、統計分組 142
任務五?數據統計分析 146
一、集中趨勢分析 146
二、離散程度分析 147
三、頻數分析 149
項目總結 150
項目實戰 150
項目五?數據可視化庫Matplotlib 155
任務一?數據可視化 156
一、數據可視化的作用 156
二、數據分析圖表 157
三、圖表結構 158
四、圖表類型 159
任務二?圖表的基本設置 162
一、創建圖形窗口 162
二、繪制折線圖 164
三、創建子圖 167
四、圖表屬性參數 169
任務三?圖形修飾處理 171
一、坐標系設置 171
二、圖形標注 174
任務四?常用圖表的繪制 184
一、繪制柱形圖 184
二、繪制直方圖 187
三、繪制餅圖 189
四、繪制散點圖 191
五、繪制面積圖 193
六、繪制箱形圖 194
七、繪制雷達圖 195
項目總結 197
項目實戰 197
項目六?數據分析庫SciPy 202
任務一?SciPy簡介 203
一、linalg模塊 203
二、stats模塊 205
任務二?相關性分析 208
一、圖表相關性分析 209
二、相關系數分析 213
任務三?假設檢驗 217
一、正態性檢驗 218
二、方差齊性檢驗 222
三、卡方檢驗 223
任務四?t檢驗 225
一、單樣本t檢驗 225
二、獨立樣本t檢驗 227
三、配對樣本t檢驗 228
任務五?方差分析 230
一、單因素方差分析 230
二、多因素方差分析 232
項目總結 233
項目實戰 233
任務一?數據分析基礎 2
一、數據分析方法 2
二、數據分析的分類 3
三、數據分析過程 4
四、數據分析工具 5
五、數據結果呈現 6
任務二?Python基礎 7
一、Python簡介 7
二、安裝Python 8
三、Python內置函數 12
四、集成庫Anaconda 16
五、安裝Python庫 19
項目總結 23
項目二?Python數據分析開發環境 24
任務一?集成開發環境PyCharm 25
一、安裝PyCharm 25
二、配置PyCharm 27
三、PyCharm編輯環境 29
四、加載模塊 32
五、模塊導入 35
任務二?Python數據類型 37
一、數據類型 37
二、常量與變量 41
三、數值類型 45
四、數據迭代輸出 46
五、數據類型轉換 47
任務三?程序結構 50
一、表達式語句 50
二、順序結構 52
三、選擇結構 52
四、循環結構 55
五、條件表達式 57
六、程序的流程控制 57
七、程序調試 59
項目總結 60
項目實戰 61
項目三?數組計算庫NumPy 63
任務一?數組的創建 64
一、數組數據類型 64
二、創建數組的具體方法 66
三、創建新數組 71
四、數組的屬性 73
任務二?特殊數組 74
一、數值數組 74
二、隨機數組 76
三、單位數組 78
四、概率分布數組 80
任務三?數組運算 82
一、數組的數學運算 82
二、數組元素運算 90
任務四?矩陣操作 95
一、創建矩陣 95
二、向量運算 96
三、統計函數 98
項目總結 99
項目實戰 100
項目四?數據分析庫Pandas 104
任務一?Pandas數據結構 105
一、一維數組Series 106
二、二維數組DataFrame 110
任務二?導入數據 114
一、讀取Excel文件 114
二、寫入Excel文件 118
任務三?數據處理 120
一、數據清洗 120
二、數據轉換 130
三、數據合并 132
任務四?數據統計 134
一、數據提取 134
二、數據分類 137
三、數據排序 138
四、統計分組 142
任務五?數據統計分析 146
一、集中趨勢分析 146
二、離散程度分析 147
三、頻數分析 149
項目總結 150
項目實戰 150
項目五?數據可視化庫Matplotlib 155
任務一?數據可視化 156
一、數據可視化的作用 156
二、數據分析圖表 157
三、圖表結構 158
四、圖表類型 159
任務二?圖表的基本設置 162
一、創建圖形窗口 162
二、繪制折線圖 164
三、創建子圖 167
四、圖表屬性參數 169
任務三?圖形修飾處理 171
一、坐標系設置 171
二、圖形標注 174
任務四?常用圖表的繪制 184
一、繪制柱形圖 184
二、繪制直方圖 187
三、繪制餅圖 189
四、繪制散點圖 191
五、繪制面積圖 193
六、繪制箱形圖 194
七、繪制雷達圖 195
項目總結 197
項目實戰 197
項目六?數據分析庫SciPy 202
任務一?SciPy簡介 203
一、linalg模塊 203
二、stats模塊 205
任務二?相關性分析 208
一、圖表相關性分析 209
二、相關系數分析 213
任務三?假設檢驗 217
一、正態性檢驗 218
二、方差齊性檢驗 222
三、卡方檢驗 223
任務四?t檢驗 225
一、單樣本t檢驗 225
二、獨立樣本t檢驗 227
三、配對樣本t檢驗 228
任務五?方差分析 230
一、單因素方差分析 230
二、多因素方差分析 232
項目總結 233
項目實戰 233
展開全部
PYTHON數據分析 作者簡介
任靖福老師目前是Autodesk中國認證考試中心首席專家，全面負責Autodesk中國官方認證考試大綱制定、題庫建設、技術咨詢和師資力量培訓工作。其創作的很多教材成為國內具有引導性的旗幟作品，在國內相關專業方向圖書創作領域具有舉足輕重的地位。
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