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PYTHON数据分析与应用 版权信息
- ISBN：9787560668345
- 条形码：9787560668345 ; 978-7-5606-6834-5
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
PYTHON数据分析与应用 本书特色
本书致力于培养学生掌握数据分析与应用的基本思想及方法，具有如下特点： (1) 采用基于Python语言相关的科学分析库，如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等，便于学生更快地掌握数据分析的基本思想和原理。 (2) 实践是学习的*好方法，本书的所有程序都在Anaconda下进行了调试和运行。 (3) 本书配有源代码、教学课件、语料集、教学大纲、程序安装包等全套资料，可在西安电子科技大学出版社官方网站(https://www.xduph.com)下载使用。
PYTHON数据分析与应用 内容简介
本书分为基础篇和应用篇，共13章。其中，基础篇包括Python编程概述、Python编程基础、序列、流程控制、函数和模块等5章；应用篇包括Python网络爬虫、Python与数据分析、NumPy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Seaborn和Sklearn 8章。 本书可作为高等院校本科层次Python程序设计课程的教材，也可供从事计算机应用开发的各类技术人员参考，亦可作为全国计算机等级考试、软件技术资格与水平考试的参考资料。
PYTHON数据分析与应用 目录
第1章 Python编程概述 .............................................. 2
1.1 Python简介 .................................................. 2
1.2 Python解释器 .............................................. 4
1.3 Python编辑器 .............................................. 6
1.4 代码书写规则 ........................................ 14
课后习题 ......................................................... 15
第2章 Python编程基础 ............................................ 16
2.1 Python对象 ................................................ 16
2.2 数据类型 ................................................ 17
2.3 运算符 .................................................... 19
2.4 表达式 .................................................... 24
2.5 Python转义字符 .......................................... 26
课后习题 ......................................................... 27
第3章 序列 ........................................................... 28
3.1 列表 ........................................................ 28
3.2 元组 ........................................................ 34
3.3 字符串 .................................................... 37
3.5 集合 ........................................................ 45
课后习题 ......................................................... 49
第4章 流程控制 ........................................................ 51
4.1 程序设计流程 ........................................ 51
4.2 顺序结构 ................................................ 53
4.3 选择结构 ................................................ 56
4.4 循环结构 ................................................ 61
4.5 while语句 .............................................. 62
4.6 for语句 ....................................................... 64
4.7 循环嵌套 ................................................ 65
4.8 转移语句 ................................................ 66
课后习题 ......................................................... 68
第5章 函数和模块 ............................................... 70
5.1 函数概述 ................................................ 70
5.2 参数传递 ................................................ 73
5.3 参数分类 ................................................ 75
5.4 两类特殊函数 ........................................ 77
5.5 模块 ........................................................ 80
5.6 第三方库的安装 .................................... 81
课后习题 ......................................................... 82
应 用 篇
第6章 Python网络爬虫 ................................... 84
6.1 爬虫简介 ................................................ 84
6.2 requests库 .............................................. 84
6.3 正则表达式 ............................................ 85
6.4 BeautifulSoup库 .................................... 91
6.5 Selenium爬虫 ........................................ 95
6.6 爬虫框架Scrapy ..................................... 98
课后习题 ....................................................... 101
第7章 Python与数据分析 ................................. 102
7.1 数据分析概述 ...................................... 102
7.2 Python数据分析库 ................................. 103
7.3 数据分类 .............................................. 107
7.4 数据统计量 .......................................... 107
7.5 数据可视化 .......................................... 108
7.6 数据分析流程 ...................................... 113
课后习题 ....................................................... 114
第8章 NumPy ................................................... 115
8.1 认识NumPy .......................................... 115
8.2 ndarray对象 ......................................... 116
8.3 创建数组 .............................................. 119
8.4 数组变换 .............................................. 121
8.5 线性代数 .............................................. 124
8.6 统计量 .................................................. 125
课后习题 ....................................................... 129
第9章 Matplotlib ................................................... 130
9.1 认识Matplotlib ..................................... 130
9.2 Matplotlib图的基本结构 .................... 130
9.3 子图基本操作 ...................................... 133
9.4 二维图 .................................................. 136
9.5 三维图 .................................................. 142
9.6 动态图 .................................................. 144
9.7 概率分布 .............................................. 146
课后习题 ....................................................... 148
第10章 Pandas ................................................ 150
10.1 认识Pandas ............................................. 150
10.2 Series ........................................................ 151
10.3 DataFrame .............................................. 154
10.4 Index .................................................... 159
10.5 可视化 ................................................ 164
10.6 数据转换 ............................................ 168
10.7 数据处理 ............................................ 171
课后习题 ......................................................... 173
第11章 SciPy ........................................................ 174
11.1 认识SciPy ............................................... 174
11.2 稀疏矩阵 .............................................. 175
11.3 SciPy图结构 ...................................... 177
11.4 线性代数 ............................................ 187
11.5 数据优化 ............................................ 188
11.6 概率分布 ............................................ 191
11.7 统计量 ................................................ 196
11.8 图像处理 ............................................ 196
课后习题 ....................................................... 200
第12章 Seaborn ................................................... 201
12.1 认识Seaborn ....................................... 201
12.2 绘图设置 ............................................ 203
12.3 绘图种类 ............................................ 206
课后习题 ....................................................... 212
第13章 Sklearn ................................................ 213
13.1 Sklearn简介 ....................................... 213
13.2 数据集 ................................................ 214
13.3 数据操作流程 .................................... 222
13.4 K近邻算法 ........................................ 223
13.5 决策树 ................................................ 225
13.6 线性模型 ............................................ 228
13.7 朴素贝叶斯 ........................................ 230
13.8 支持向量机 ........................................ 231
13.9 K-means聚类 ..................................... 234
13.10 DBSCAN聚类 ................................. 236
课后习题 ....................................................... 238
参考文献 ............................................................... 239
展开全部
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