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PYTHON數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787560668345
- 條形碼：9787560668345 ; 978-7-5606-6834-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 本書特色
本書致力于培養(yǎng)學(xué)生掌握數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的基本思想及方法，具有如下特點(diǎn)： (1) 采用基于Python語(yǔ)言相關(guān)的科學(xué)分析庫(kù)，如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等，便于學(xué)生更快地掌握數(shù)據(jù)分析的基本思想和原理。 (2) 實(shí)踐是學(xué)習(xí)的*好方法，本書的所有程序都在Anaconda下進(jìn)行了調(diào)試和運(yùn)行。 (3) 本書配有源代碼、教學(xué)課件、語(yǔ)料集、教學(xué)大綱、程序安裝包等全套資料，可在西安電子科技大學(xué)出版社官方網(wǎng)站(https://www.xduph.com)下載使用。
PYTHON數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書分為基礎(chǔ)篇和應(yīng)用篇，共13章。其中，基礎(chǔ)篇包括Python編程概述、Python編程基礎(chǔ)、序列、流程控制、函數(shù)和模塊等5章；應(yīng)用篇包括Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Python與數(shù)據(jù)分析、NumPy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Seaborn和Sklearn 8章。 本書可作為高等院校本科層次Python程序設(shè)計(jì)課程的教材，也可供從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用開發(fā)的各類技術(shù)人員參考，亦可作為全國(guó)計(jì)算機(jī)等級(jí)考試、軟件技術(shù)資格與水平考試的參考資料。
PYTHON數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 目錄
第1章 Python編程概述 .............................................. 2
1.1 Python簡(jiǎn)介 .................................................. 2
1.2 Python解釋器 .............................................. 4
1.3 Python編輯器 .............................................. 6
1.4 代碼書寫規(guī)則 ........................................ 14
課后習(xí)題 ......................................................... 15
第2章 Python編程基礎(chǔ) ............................................ 16
2.1 Python對(duì)象 ................................................ 16
2.2 數(shù)據(jù)類型 ................................................ 17
2.3 運(yùn)算符 .................................................... 19
2.4 表達(dá)式 .................................................... 24
2.5 Python轉(zhuǎn)義字符 .......................................... 26
課后習(xí)題 ......................................................... 27
第3章 序列 ........................................................... 28
3.1 列表 ........................................................ 28
3.2 元組 ........................................................ 34
3.3 字符串 .................................................... 37
3.5 集合 ........................................................ 45
課后習(xí)題 ......................................................... 49
第4章 流程控制 ........................................................ 51
4.1 程序設(shè)計(jì)流程 ........................................ 51
4.2 順序結(jié)構(gòu) ................................................ 53
4.3 選擇結(jié)構(gòu) ................................................ 56
4.4 循環(huán)結(jié)構(gòu) ................................................ 61
4.5 while語(yǔ)句 .............................................. 62
4.6 for語(yǔ)句 ....................................................... 64
4.7 循環(huán)嵌套 ................................................ 65
4.8 轉(zhuǎn)移語(yǔ)句 ................................................ 66
課后習(xí)題 ......................................................... 68
第5章 函數(shù)和模塊 ............................................... 70
5.1 函數(shù)概述 ................................................ 70
5.2 參數(shù)傳遞 ................................................ 73
5.3 參數(shù)分類 ................................................ 75
5.4 兩類特殊函數(shù) ........................................ 77
5.5 模塊 ........................................................ 80
5.6 第三方庫(kù)的安裝 .................................... 81
課后習(xí)題 ......................................................... 82
應(yīng) 用 篇
第6章 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲 ................................... 84
6.1 爬蟲簡(jiǎn)介 ................................................ 84
6.2 requests庫(kù) .............................................. 84
6.3 正則表達(dá)式 ............................................ 85
6.4 BeautifulSoup庫(kù) .................................... 91
6.5 Selenium爬蟲 ........................................ 95
6.6 爬蟲框架Scrapy ..................................... 98
課后習(xí)題 ....................................................... 101
第7章 Python與數(shù)據(jù)分析 ................................. 102
7.1 數(shù)據(jù)分析概述 ...................................... 102
7.2 Python數(shù)據(jù)分析庫(kù) ................................. 103
7.3 數(shù)據(jù)分類 .............................................. 107
7.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量 .......................................... 107
7.5 數(shù)據(jù)可視化 .......................................... 108
7.6 數(shù)據(jù)分析流程 ...................................... 113
課后習(xí)題 ....................................................... 114
第8章 NumPy ................................................... 115
8.1 認(rèn)識(shí)NumPy .......................................... 115
8.2 ndarray對(duì)象 ......................................... 116
8.3 創(chuàng)建數(shù)組 .............................................. 119
8.4 數(shù)組變換 .............................................. 121
8.5 線性代數(shù) .............................................. 124
8.6 統(tǒng)計(jì)量 .................................................. 125
課后習(xí)題 ....................................................... 129
第9章 Matplotlib ................................................... 130
9.1 認(rèn)識(shí)Matplotlib ..................................... 130
9.2 Matplotlib圖的基本結(jié)構(gòu) .................... 130
9.3 子圖基本操作 ...................................... 133
9.4 二維圖 .................................................. 136
9.5 三維圖 .................................................. 142
9.6 動(dòng)態(tài)圖 .................................................. 144
9.7 概率分布 .............................................. 146
課后習(xí)題 ....................................................... 148
第10章 Pandas ................................................ 150
10.1 認(rèn)識(shí)Pandas ............................................. 150
10.2 Series ........................................................ 151
10.3 DataFrame .............................................. 154
10.4 Index .................................................... 159
10.5 可視化 ................................................ 164
10.6 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ............................................ 168
10.7 數(shù)據(jù)處理 ............................................ 171
課后習(xí)題 ......................................................... 173
第11章 SciPy ........................................................ 174
11.1 認(rèn)識(shí)SciPy ............................................... 174
11.2 稀疏矩陣 .............................................. 175
11.3 SciPy圖結(jié)構(gòu) ...................................... 177
11.4 線性代數(shù) ............................................ 187
11.5 數(shù)據(jù)優(yōu)化 ............................................ 188
11.6 概率分布 ............................................ 191
11.7 統(tǒng)計(jì)量 ................................................ 196
11.8 圖像處理 ............................................ 196
課后習(xí)題 ....................................................... 200
第12章 Seaborn ................................................... 201
12.1 認(rèn)識(shí)Seaborn ....................................... 201
12.2 繪圖設(shè)置 ............................................ 203
12.3 繪圖種類 ............................................ 206
課后習(xí)題 ....................................................... 212
第13章 Sklearn ................................................ 213
13.1 Sklearn簡(jiǎn)介 ....................................... 213
13.2 數(shù)據(jù)集 ................................................ 214
13.3 數(shù)據(jù)操作流程 .................................... 222
13.4 K近鄰算法 ........................................ 223
13.5 決策樹 ................................................ 225
13.6 線性模型 ............................................ 228
13.7 樸素貝葉斯 ........................................ 230
13.8 支持向量機(jī) ........................................ 231
13.9 K-means聚類 ..................................... 234
13.10 DBSCAN聚類 ................................. 236
課后習(xí)題 ....................................................... 238
參考文獻(xiàn) ............................................................... 239
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