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计算机教材

Python数据分析与应用(面向新工科普通高等教育系列教材)

作者：赵志宏王学军王辉主编

出版社：机械工业出版社出版时间：2022-06-01

开本： 16开 页数： 243

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

Python数据分析与应用(面向新工科普通高等教育系列教材) 版权信息

ISBN：9787111703648
条形码：9787111703648 ; 978-7-111-70364-8
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机教材

Python数据分析与应用(面向新工科普通高等教育系列教材) 本书特色

适读人群：高校计算机、人工智能、大数据、统计学及相关专业的学生配套资源：电子课件、习题答案、源代码、教学大纲本书特色：本书与数据分析应用紧密结合，语言通俗易懂、案例实用性强，能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。本书与当前人工智能*新技术相结合，介绍了Python用于深度学习的工具包，以及卷积神经网络、Faster R-CNN网络模型、YOLO网络模型、LSTM网络以及GRU网络等深度神经网络模型。除综合案例外，本书每章后附有习题和作业，并且附有课外阅读材料供读者拓展知识面。

Python数据分析与应用(面向新工科普通高等教育系列教材) 内容简介

本书共10章，内容包括Python基本语法、Python科学计算、数据分析、数据处理、数据可视化等，通过图像分析、视觉分析、时序分析等方面的例子指导读者进行数据分析方面的工作。本书与数据分析应用紧密结合，语言通俗易懂、案例实用性强，能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。除综合案例外，本书每章后面附有习题和作业，便于读者了解自己对内容的掌握程度。本书可作为计算机科学与技术、人工智能、大数据、统计学及相关专业的本科生、研究生教材，也可以作为从事人工智能、大数据相关研究的科研人员的参考书。本书配有授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545，电话：010-88379739）。

Python数据分析与应用(面向新工科普通高等教育系列教材) 目录

前言

第1章Python简介

11Python概要介绍

111Python主要特点

112Python不足

113Python发展现状

12Python发展历史

121Python起源

122Python各版本

13Python常用工具包

14Python常见问题

141Python安装

142Python IDE安装

143Python和其他语言接口

144工具包的安装

145工具包的导入

15Python在国内的发展

151国内镜像

152中小学教育

153国内使用Python情况

习题和作业

第2章Python语法

21Python常用数据结构

211列表

212元组

213集合

214字典

22分支与循环

221分支

222循环

223三目表达式

23函数、类和模块

231函数

232类

233模块

24Python语言与其他语言比较

习题和作业

第3章Python科学计算

31Python基本计算

311算术运算

312比较运算

313赋值运算

314逻辑运算

315成员运算符

316计算实例

32利用NumPy科学计算

321多维数组

322广播特性

323遍历轴

324数组操作

325矩阵运算

326应用案例——图像压缩

33Scipy包

331Scipy简单介绍

332基本操作

333图像处理

334快速傅里叶变换

335函数插值

336优化

34NumPy与Python的性能比较

习题和作业

第4章Python数据分析

41Pandas包

411读入csv文件

412截取数据与描述数据

413数据显示

414数据处理

42Scikit-learn包

421特征降维

422聚类

423分类

43其他Python分析包

431频谱分析

432时频分析

433动力学分析

习题和作业

第5章Python数据处理

51数据清洗

52数据预处理

53统计分析

54网络数据采集

541网络爬虫

542网页解析

55案例应用

习题和作业

第6章Python数据可视化

61可视化的基本概念

62利用Matplotlib进行可视化

621绘制Matplotlib的图表组成元素

622图表的美化和修饰

63绘制统计图形

64案例应用

641气温数据可视化分析

642交通线路图可视化

习题和作业

第7章Python图像分析

71图像分析简介

72卷积神经网络组成

721卷积层

722激活函数层

723池化层

724Dropout层

725Batch Normalization(BN)层

726全连接层

73经典卷积网络架构

731LeNet-5

732Alexlvet

733VGGNet

734ResNet

74案例应用

741MNIST手写数字识别

742Kaggle猫狗大战

75深度学习框架

习题和作业

第8章Python视觉分析

81基于OpenCV的视频操作

82目标检测简介

83R-CNN系列发展历程

84Faster R-CNN详解

85YOLO系列发展历程

86YOLOv4详解

87案例应用

871Faster R-CNN目标检测

872YOLOv4目标检测

88国内视觉分析研究

881工业界

882学术界

习题和作业

第9章Python时序分析

91时序分析介绍

92循环神经网络

921记忆单元

922输入输出序列

923LSTM单元

924GRU单元

93案例应用

931LSTM预测JetRail高铁乘客

932GRU预测飞机乘客

933LSTM预测温度

习题和作业

第10章综合案例

101人脸识别系统

1011人脸数据收集

1012训练人脸分类器

1013人脸识别实现

102PM25预测系统

1021数据导入

1022建立数据集

1023构造预测模型

1024模型训练与测试

参考文献

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