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Python程序设计与数据分析 版权信息
- ISBN:9787522118987
- 条形码:9787522118987 ; 978-7-5221-1898-7
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
Python程序设计与数据分析 内容简介
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析,主要内容包括:Python基础、函数与模块、面向对象基础、异常与调试、Matplotlib绘图、NumPy基础、Pandas使用入门、随机过程与概率分布、条件概率与贝叶斯统计、线性回归、分类方法、机器学习等。
Python程序设计与数据分析 目录
第1章绪论1.1 Python 语言的1.2 Python编程环境的搭建1.3 Python数据分析的工具1.4 Hello World1.5软件开发流程第2章 Python基础2.1输出和输入2.2常量2.3变量2.4运算符和表达式2.5数据结构2.6控制流第3章函数与模块3.1函数概述3.2函数的声明和调用3.3参数的传递3.4函数的返回值3.5变量的作用域3.6模块第4章 面向对象基础4.1面向对象编程4.2类的定义和使用4.3类的属和方法4.4类的继承4.5重载第5章异常与调试5.1异常处理5.2断言5.3程序的基本调试方法第6章 Matplotlib绘图6.1 Matplotlib概述6.2 Matplotlib 导入·6.3简易线形图、散点图、直方图6.4 Seaborn6.5案例:醉汉游走问题及模拟第7章NumPy基础·7.1 NumPy 数组基础7.2NumPy数组的计算:通用函数7.3案例1:矩阵计算·7.4案例2:小行星运行轨道计算问题·7.5实例3:手写数字识别第8章Pandas使用入门·8.1Pandas对象简介8.2Pandas数值运算方法8.3处理缺失值8.4合并数据集8.5案例1:统据及可视化·8.6实例2:美国各州的统据·第9章过程与概率分布9.1过程9.2统计推断9.3分布9.4案例:双骰子游戏第10章条件概率与贝叶斯统计10.1条件概率10.2朴素贝叶斯分类10.3贝叶斯更新10.4案例:贝叶斯估计典型案例第11章 线回归11.1 Scikit-Learm简介11.2简单线回归11.3 正则化11.4案例:自行车流量预测第12章分类方法12.1分类器评价12.2逻辑回归12.3 K近邻12.4使用线回归建立分类器12.5案例:生存预测第13章机器学13.1机器学计学差异13.2特征向量13.3 距离度量13.4SVM在人脸识别中的应用参考文献
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