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  • 从0到1 Python数据分析 莫振杰 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 莫振杰著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2022-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 莫振杰著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2022-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-06-01
    • 字数:717000
    • 页数:419
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115585868
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    从0到1 Python数据分析

    作  者:莫振杰 著
    定  价:89.9
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2022年06月01日
    页  数:436
    装  帧:平装
    ISBN:9787115585868
    主编推荐

    ·源自绿叶学习网Python教程 ·内容丰富,详细教程,非理工科专业也能看得懂 ·此系列教程被众多院校与机构选作核心教材 ·讲透NumPy,Pandas,Matplotlib三大数据分析利器 ·通俗易懂,风趣幽默,适合零基础初学人士,无痛掌握新知识 ·丰富资源:课件PPT+配套网站+源码素材+配套练习+技术问答

    内容简介

    作者根据自己多年的前后端开发经验,站在接近零基础读者的角度,详尽介绍了Pytho数据分析的基础知识,以及大量的开发技巧,全书围绕着“数据分析三剑客(NumPy、Pandas、Matplotlib)”进行细致的介绍。这三款工具的知识点非常多,本书尽量系统细致地介绍最精华的知识点,以便为读者构建一个完善的知识体系,并且为后续的工作打下坚实的基础。每一章后面的实战题以及练习题,经过精心设计,可以锻炼读者的数据分析实战能力,对于巩固基础以及锻炼技术是非常有帮助的。本书适用对象为数据分析零基础的初学者,想要系统学习的Python工程师,大中专院校相关专业的老师和学生。

    作者简介

    莫振杰,毕业于暨南大学信科院计算机科学与技术专业,从事前后端开发4年多,开发过绿叶学习网、广州智能工程研究会网站、大量在线应用工具及其他各种类型网站,著有多本编程书且销量过万, 现为绿叶学习网的站长,该网站用于分享其在前后端开发中的一些经验,其制作的前后端开发在线教程在互联网引起广泛关注,每一个教程广受网友称赞与推崇。

    精彩内容

    目录
    第一部分 NumPy篇
    第1章 数据分析概述
    1.1 数据分析简介
    1.1.1 数据科学是什么?
    1.1.2 数据分析是什么?
    1.1.3 应该学些什么?
    1.2 课程介绍
    1.2.1 课程说明
    1.2.2 常见问题
    1.3 使用VSCode
    1.3.1 安装VSCode
    1.3.2 安装插件
    1.3.3 运行代码
    第2章 NumPy基础
    2.1 NumPy是什么?
    2.2 创建数组
    2.2.1 基本方法
    2.2.2 随机数组
    2.2.3 数组与列表的区别
    2.3 数组属性
    2.4 元素操作
    2.4.1 访问元素
    2.4.2 修改元素
    2.4.3 添加元素
    2.4.4 删除元素
    2.4.5 切片
    2.5 数组操作
    2.5.1 修改形状
    2.5.2 修改维度
    2.5.3 翻转数组
    2.5.4 数组去重
    2.5.5 合并数组
    2.5.6 分割数组
    2.6 各种运算
    2.6.1 基本运算
    2.6.2 比较运算
    2.6.3 标量运算
    2.6.4 数学函数
    2.6.5 统计函数
    2.7 遍历数组
    2.8 大小排序
    2.9 本章练习
    第3章 NumPy进阶
    3.1 浅拷贝和深拷贝
    3.1.1 浅拷贝
    3.1.2 深拷贝
    3.2 axis的值
    3.3 广播机制
    3.3.1 维数不同
    3.3.2 维数相同
    3.3.3 标量运算
    3.4 读写文件
    3.4.1 读取文件
    3.4.2 写入文件
    3.5 矩阵简介
    3.5.1 全0矩阵
    3.5.2 全1矩阵
    3.5.3 单位矩阵
    ……
    第二部分 Pandas篇
    第三部分 Matplotlib篇
    第四部分 工具篇
    第五部分 附录

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