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互联网+创新创业实践系列教材Python数据分析实战

互联网+创新创业实践系列教材Python数据分析实战

出版社:清华大学出版社出版时间:2021-03-01
开本: 其他 页数: 352
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互联网+创新创业实践系列教材Python数据分析实战 版权信息

互联网+创新创业实践系列教材Python数据分析实战 内容简介

主要内容包括Python语法基础、Python程序结构、Python基本数据类型、函数与异常处理、常见标准库操作、文件操作、数据库操作、Numpy库、Pandas库、数据可视化等内容。本书内容充实、材料新颖、案例丰富、条理清晰,既可作为大学教材,又可供软件从业者作为数据分析的快速入门参考书。主要内容包括Python语法基础、Python程序结构、Python基本数据类型、函数与异常处理、常见标准库操作、文件操作、数据库操作、Numpy库、Pandas库、数据可视化等内容。本书内容充实、材料新颖、案例丰富、条理清晰,既可作为大学教材,又可供软件从业者作为数据分析的快速入门参考书。

互联网+创新创业实践系列教材Python数据分析实战 目录

目录


配套资源基础篇

第1章Python简介与环境搭建

1.1Python简介2

1.2Python开发环境搭建3

1.2.1Python下载3

1.2.2Python安装4

1.2.3命令行式运行Python代码6

1.3**个Python程序7

1.4集成开发工具9

1.5本章小结12

课后练习12


第2章语法基础

2.1输入输出函数14

2.1.1input()函数14

2.1.2print()函数14

2.2变量和注释15

2.2.1变量15

2.2.2注释18

2.3数据类型19

2.3.1整型19

2.3.2浮点型21

2.3.3布尔型22

2.3.4字符串类型23

2.4运算符26

2.4.1算术运算符26

2.4.2关系运算符27

2.4.3逻辑运算符29

2.4.4位运算符(进阶)31

2.4.5复合赋值运算符33

2.4.6成员运算符33

2.4.7身份运算符34

2.4.8运算符优先级35

2.5本章小结36

课后练习36


第3章流程控制

3.1条件结构39

3.1.1单向if语句39

3.1.2双向ifelse语句40

3.1.3多分支ifelifelse语句41

3.1.4简化版if语句43

3.2循环结构44

3.2.1while循环45

3.2.2for循环45

3.2.3循环嵌套48

3.3循环控制语句49

3.3.1循环控制语句50

3.3.2循环中的else语句50

3.4综合案例52

3.5本章小结53

课后练习54

Python数据分析实战目录

第4章常用数据结构

4.1列表58

4.1.1列表的定义、创建和删除58

4.1.2列表元素的访问59

4.1.3列表的切片操作60

4.1.4列表内容的修改操作61

4.1.5列表的常见方法62

4.1.6列表的常见操作67

4.1.7列表推导式69

4.2元组70

4.2.1元组的定义、创建和删除70

4.2.2元组和列表的联系与区别71

4.2.3生成器推导式(进阶)72

4.3字符串73

4.3.1字符串的定义和创建73

4.3.2字符串的常用方法74

4.3.3字符串应用举例76

4.3.4字符串的格式化输出78

4.4集合79

4.4.1集合的定义、创建和删除80

4.4.2集合的常见方法80

4.4.3集合运算83

4.4.4集合推导式86

4.5字典87

4.5.1字典的定义和创建87

4.5.2字典元素的访问87

4.5.3字典的常见方法88

4.5.4字典推导式91

4.5.5字典排序91

4.6本章小结93

课后练习93


第5章函数

5.1函数的定义与调用96

5.1.1函数的概念96

5.1.2定义函数97

5.1.3调用函数98

5.2参数类型与参数传递99

5.2.1形参和实参99

5.2.2位置参数100

5.2.3关键字参数100

5.2.4默认值参数101

5.2.5可变长度参数101

5.2.6序列解包参数(进阶)102

5.2.7多种类型参数混用(进阶)103

5.2.8函数参数传递106

5.3变量作用域与递归108

5.3.1变量作用域108

5.3.2函数的递归调用110

5.4特殊函数111

5.4.1匿名函数: lambda表达式111

5.4.2map()函数113

5.4.3filter()函数(进阶)114

5.5本章小结115

课后练习116


第6章异常处理

6.1错误和异常119

6.1.1错误119

6.1.2异常119

6.2异常处理机制120

6.2.1异常处理结构121

6.2.2抛出自定义异常125

6.3本章小结127

课后练习127


第7章常见库的操作

7.1模块130

7.1.1模块的导入130

7.1.2模块导入的常见问题131

7.2数学库math133

7.3随机数库random136

7.4时间库time137

7.5集合库collection(进阶)140

7.6本章小结144

课后练习144


第8章文件操作

8.1文本文件的读写147

8.2文件与文件夹的常见操作154

8.3Excel文件的读写157

8.3.1Excel文件读写模块的安装157

8.3.2Excel文件读取操作158

8.3.3Excel文件写入操作160

8.4本章小结164

课后练习164

进阶篇

第9章面向对象编程

9.1类和对象167

9.1.1类的定义167

9.1.2创建类对象168

9.2类的属性169

9.2.1实例属性169

9.2.2类属性170

9.2.3装饰器(进阶)171

9.3类的方法172

9.3.1实例方法173

9.3.2类方法173

9.3.3静态方法(进阶)174

9.3.4构造方法和初始化方法175

9.4类的继承176

9.4.1类的继承方式176

9.4.2object类176

9.4.3类方法重写177

9.4.4多重继承时的调用顺序178

9.4.5对象的复制180

9.5本章小结182

课后练习182


第10章数据库操作

10.1数据库基础187

10.1.1数据库管理系统187

10.1.2数据库类型187

10.1.3关系型数据库188

10.1.4SQLite 数据库188

10.2结构化查询语言SQL189

10.2.1数据库表的基本语句189

10.2.2数据库的进阶语句192

10.3操作数据库核心API196

10.3.1Python DBAPI核心类和方法196

10.3.2Python操作数据库SQLite197

10.4数据库操作案例198

10.4.1案例一198

10.4.2案例二201

10.5本章小结203

课后练习203


第11章NumPy入门与实践

11.1NumPy简介206

11.2数组对象ndarray206

11.2.1ndarray对象的创建方法207

11.2.2ndarray对象的属性213

11.2.3ndarray对象的形状与重构214

11.3索引和切片220

11.3.1ndarray对象的索引220

11.3.2ndarray对象的切片221

11.3.3ndarray对象的索引和切片的实例225

11.3.4ndarray对象的高级索引227

11.4NumPy的通用函数230

11.4.1NumPy的数学函数230

11.4.2NumPy生成随机数233

11.4.3NumPy的统计方法235

11.4.4NumPy的其他常用方法236

11.5ndarray的数组运算239

11.5.1NumPy的广播机制239

11.5.2ndarray数组的四则运算240

11.5.3ndarray数组的集合运算242

11.5.4ndarray数组的连接与分割243

11.6本章小结247

课后练习248


第12章数据分析之pandas入门与实践

12.1Series和Index介绍250

12.1.1Series的定义和创建250

12.1.2Index对象252

12.2Series的数据访问和常用方法254

12.2.1Series的数据访问254

12.2.2Series的常用方法256

12.3DataFrame的创建与数据访问259

12.3.1DataFrame的创建259

12.3.2DataFrame的数据访问260

12.4DataFrame中的属性和方法263

12.4.1DataFrame的常用属性263

12.4.2DataFrame的常见方法264

12.5DataFrame的数据合并267

12.6pandas加载数据和缺失值处理269

12.6.1pandas加载数据269

12.6.2pandas的缺失值处理273

12.7pandas的分组操作276

12.8pandas的数据合并操作278

12.8.1merge()方法279

12.8.2contact()方法280

12.9pandas综合案例282

12.10本章小结286

课后练习287


第13章数据可视化之matplotlib

13.1pyplot绘图基础290

13.2绘制线形图294

13.2.1线形图示例297

13.2.2绘制正弦曲线、余弦曲线示例298

13.3绘制直方图299

13.4绘制条形图301

13.5绘制饼图303

13.6绘制散点图305

13.7生成词云图307

13.7.1wordcloud库307

13.7.2jieba库309

13.8本章小结311

课后练习311


第14章人工智能之scikitlearn入门与实践

14.1机器学习基础314

14.1.1机器学习概述314

14.1.2机器学习分类及其应用场景315

14.1.3机器学习常见算法316

14.1.4机器学习流程316

14.1.5常见的机器学习库316

14.2鸢尾花分类318

14.2.1案例概述318

14.2.2数据提取与预处理318

14.2.3简单数据可视化320

14.2.4K近邻算法322

14.3波士顿房价预测327

14.3.1案例概述327

14.3.2线性回归算法329

14.3.3数据分析330

14.4手写数字识别333

14.4.1案例概述333

14.4.2多层感知机算法334

14.4.3案例实现336

14.5本章小结338

课后练习338


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互联网+创新创业实践系列教材Python数据分析实战 作者简介

朱文强,江西财经大学讲师,工学博士,参编教材《Android编程》和《移动电子商务》,参与国家自然科学基金等课题多项,出版学术专著1部,在国内外重要期刊发表论文十多篇,长期从事计算机教学与科研工作。

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