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  • 正版新书]Python与数据科学葛东旭王纪萍谢芳9787302599968
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    • 作者: 葛东旭王纪萍谢芳著 | 葛东旭王纪萍谢芳编 | 葛东旭王纪萍谢芳译 | 葛东旭王纪萍谢芳绘
    • 出版社: 清华大学音像出版社
    • 出版时间:2022-01-01
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    • 作者: 葛东旭王纪萍谢芳著| 葛东旭王纪萍谢芳编| 葛东旭王纪萍谢芳译| 葛东旭王纪萍谢芳绘
    • 出版社:清华大学音像出版社
    • 出版时间:2022-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:504000
    • 页数:340
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302599968
    • 版权提供:清华大学音像出版社
    • 作者:葛东旭王纪萍谢芳
    • 著:葛东旭王纪萍谢芳
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:59.9
    • ISBN:9787302599968
    • 出版社:清华大学
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-01-01
    • 页数:340
    • 外部编号:码头附近108290
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章Python介绍及安装1

    1.1Python发展史1

    1.2Python的特2

    1.3安装Python开源软件3

    1.3.1下载并安装3

    1.3.2设置环境变量4

    1.3.3运行Python4

    1.3.4运行Python脚本文件6

    1.4安装实用工具包7

    1.4.1setuptools7

    1.4.2easy_install7

    1.4.3pip9

    1.5安装基础模块库13

    1.6安装集成开发环境13

    1.6.1LE13

    1.6.2Spyder15

    1.6.3PyCharm15

    1.6.4PythonWin18

    练习118

    参考文献19

    第2章Python语言基础20

    2.1Python语句书写20

    2.1.1语句书写规则20

    2.1.2语句书写格式20

    2.2基本数据类型24

    2.2.1数值类型24

    2.2.2字符串类型24

    2..布尔类型25

    2.2.4“空”类型25

    .标识符与变量25

    ..1标识符与变量的命名25

    ..2变量的赋值及变量值传递26

    2.4运算及运算符27

    2.4.1算术运算符27

    2.4.2赋值运算符28

    2.4.3位运算符28

    2.4.4比较运算符29

    2.4.5逻辑运算符29

    2.4.6字符串运算符30

    2.4.7成员运算符30

    2.4.8身份运算符30

    2.4.9运算符的优先级31

    2.4.10运算中数据类型的转换31

    Python与数据科学 目录 2.5程序结构32

    2.5.1选择结构32

    2.5.2循环结构34

    2.5.3异常处理结构try…except语句36

    2.6面向对象37

    2.6.1类的定义与使用37

    2.6.2方法与属3

    2.7常用内置函数38

    2.7.1数学运算38

    2.7.2类型转换40

    2.7.3序列操作44

    2.7.4对象操作46

    2.7.5反操作49

    2.7.6变量操作51

    2.7.7交互操作52

    2.7.8文件操作53

    2.7.9编译执行53

    2.7.10装饰器54

    2.8函数55

    2.8.1声明函数56

    2.8.2变量作用域56

    2.8.3递归函数57

    2.9数据结构58

    2.9.1字符串59

    2.9.2列表65

    2.9.3元组71

    2.9.4集合72

    2.9.5映(字典)75

    2.9.6数组78

    2.9.7矩阵85

    2.9.8Series89

    2.9.9DataFrame92

    练习2104

    参考文献107

    第3章系统与文件操作108

    3.1系统操作108

    3.1.1获取操作系统环境变量108

    3.1.2获取操作系统信息109

    3.2文件系统操作110

    3.3文本文件读写114

    3.3.1标准I/O读写114

    3.3.2结构化文件读写119

    3.4CSV文件读写121

    3.4.1csv模块库121

    3.4.2pandas模块库122

    3.5MS Word文档读写124

    3.5.1创建Word文档124

    3.5.2读取Word文档128

    3.6MS Excel文档读写131

    3.6.1pandas模块库131

    3.6.2xlsxwriter模块库134

    3.6.3xlwt模块库(创建文件)135

    3.6.4xlrd模块库(读取文件)136

    3.6.5OpenPyxl模块库137

    3.7MS PPT文档读写138

    练习3143

    参考文献145

    第4章数据可视化146

    4.1matplotlib模块库绘图146

    4.1.1Figure147

    4.1.2Axes149

    4.1.3散点图154

    4.1.4折线图158

    4.1.5饼图161

    4.1.6柱形图163

    4.1.7箱线图166

    4.1.8茎叶图168

    4.1.9矩阵图170

    4.1.10等高线图171

    4.1.11三维图形173

    4.1.12图形装饰176

    4.2pyecharts模块库绘图178

    4.3NetworkX绘图182

    4.4绘制动态图184

    练习4185

    参考文献189

    第5章科学计算190

    5.1数值计算190

    5.1.1积分190

    5.1.2卷积192

    5.2线代数194

    5.2.1求逆矩阵194

    5.2.2求矩阵积194

    5..点积195

    5.2.4内积196

    5.2.5外积197

    5.2.6叉乘197

    5.2.7计算行列式198

    5.2.8计算特征值和特征向量198

    5.2.9奇异值分解199

    5.2.10小二乘法200

    5.2.11求解线方程201

    5.3规划问题求解202

    5.3.1SciPy模块库求解202

    5.3.2cvxpy模块库求解206

    5.4非线方程计算和求解210

    5.4.1一元多次方程210

    5.4.2非线方程212

    5.5信号处理214

    5.5.1傅里叶变换214

    5.5.2滤波216

    练习5217

    参考文献219

    第6章图像处理220

    6.1SKImage模块库220

    6.1.1载入内置图片221

    6.1.2图像读入、显示和保存222

    6.1.3图像数据类型及颜色空间转换2

    6.1.4图像像素访问与裁剪226

    6.1.5图像缩放228

    6.1.6图像旋转1

    6.1.7对比度与亮度调整1

    6.1.8制阶图4

    6.1.9直方图均衡化

    6.2OpenCV模块库

    6.2.1图像读入、显示和保存

    6.2.2通道的拆分/合并处理240

    6..图像颜色空间转换240

    6.2.4缩放、平移、旋转242

    6.2.5仿变换244

    6.2.6图像滤波246

    6.2.7图像添加边框246

    练习6247

    参考文献248

    第7章数据生成249

    7.1数据生成和载入249

    7.1.1生成数据序列249

    7.1.2生成随机数据251

    7.1.3载入sklearn实验数据集253

    7.2数据库访问255

    7.2.1访问MySL数据库255

    7.2.2访问SL Server数据库256

    练习7258

    参考文献259

    第8章数据分析260

    8.1统计分析260

    8.1.1描述统计260

    8.1.2汇总统计264

    8.1.3参数估计与设检验272

    8.1.4词云278

    8.1.5相关分析282

    8.2数据解析284

    8.2.1主成分分析(PCA)284

    8.2.2因子分析(FA)285

    8..独立成分分析(ICA)288

    8.2.4特征选择290

    8.3回归分析294

    8.3.1线回归295

    8.3.2非线回归303

    8.4时间序列分析306

    8.4.1序列检验和分析306

    8.4.2趋势、周期和残留分析312

    8.4.3移动平均(MA)313

    8.4.4自回归模型(AR)314

    练习83

    参考文献326

    "葛东旭,男,55岁,硕士,高级。工作单位:南京审计大学金审学院,教师;
    近期出版:《数据挖掘原理与应用》(2020年)
    《传感器检测与应用》(2012年)
    《Microsoft Office高级应用教程 》(2020年);
    研究方向:数据挖掘、数据分析、信息管理、信息系统等;
    讲授课程:数据挖掘、Python与数据科学、信息资源管理导论、运筹与决策、计算机组成原理、信息系统项目管理等;"

    "1.从实际教学中总结而来,从内容选取、引入和展开的编排上更为适合学习和理解;
    2.图表、示例丰富,使内容更容易理解和掌握,学习过程更加生动;
    3.合理配置Python基础与数据科学计算和分析处理内容的篇幅,方便读者学习、使用;
    4.组织、列举多种数据科学范畴的处理方法和内容,便于读者采用多种方法完成数据分析和处理,并进行比较选择;
    5.提供示例、实验代码和素材,便于完成实践,掌握知识和技能。
    "

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