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  • 正版新书]Python与大数据分析应用朱荣 编9787302571346
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    • 作者: 朱荣 编著 | 朱荣 编编 | 朱荣 编译 | 朱荣 编绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2021-05-01
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    • 作者: 朱荣 编著| 朱荣 编编| 朱荣 编译| 朱荣 编绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2021-05-01
    • 版次:309
    • 印次:1
    • 字数:460000
    • 页数:309
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302571346
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:朱荣 编
    • 著:朱荣 编
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:56
    • ISBN:9787302571346
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-05-01
    • 页数:309
    • 外部编号:码头附近96326
    • 版次:309
    • 成品尺寸:暂无

    章 初识Python
    1.1 Python是什么
    1.2 图解Windows操作系统下安装Python的步骤
    1.2.1 下载Python安装程序
    1.2.2 安装Python环境
    1.3 个Python程序
    1.4 安装Anaconda
    1.5 Anaconda初体验
    1.5.1 Anaconda Prompt
    1.5.2 集成开发环境Spyder的使用
    1.5.3 管理虚拟环境
    习题
    第2章 Python基础
    2.1 变量、常量、数据类型与运算符
    2.1.1 变量与常量
    2.1.2 数据类型
    2.1.3 运算符
    2.2 Python常用的内置函数
    2.2.1 数学函数
    2.2.2 类型转换函数
    2.. 字符串函数
    . 列表
    ..1 创建列表
    ..2 添加列表元素
    .. 删减列表元素
    ..4 列表切片
    ..5 列表之间的运算
    .. 列表常用的操作函数
    .. 二维列表
    2.4 元组
    2.4.1 创建元组
    2.4.2 删除元组
    2.4.3 访问元组
    2.4.4 元组常用的操作函数
    2.5 字典
    2.5.1 创建字典
    2.5.2 访问字典里的值
    2.5.3 删除字典与删除字典元素
    2.5.4 修改字典
    2.6 控制流
    2.6.1 输出语句
    2.6.2 顺序结构
    2.6.3 分支结构
    2.6.4 循环结构
    习题
    第3章 函数与模块
    3.1 函数
    3.1.1 自定义函数
    3.1.2 实参与形参
    3.1.3 变量的作用域
    3.1.4 lambda表达式
    3.1.5 案例精选
    3.2 模块
    3.2.1 导入模块的方法
    3.2.2 常用的几个内置模块
    3.. 创建自己的模块
    3.3 数值计算模块numpy
    3.3.1 创建ndarray数组
    3.3.2 数组的基本索引和切片
    3.3.3 数组的转置
    3.3.4 常用的统计方法
    3.3.5 数组的去重及集合运算
    3.3.6 生成随机数
    3.3.7 改变数组形态
    3.3.8 数组的组合和分割
    3.3.9 创建矩阵
    3.3.10 矩阵乘法
    3.3.11 矩阵的转置和逆
    3.3.12 方阵的迹
    3.3.13 计算矩阵的秩
    3.3.14 计算矩阵的特征值和特征向量
    3.4 类的定义与使用
    习题
    第4章 数据处理基础
    4.1 获取数据
    4.1.1 爬虫简介
    4.1.2 数据抓取实践
    4.2 pandas模块
    4.2.1 Series类型
    4.2.2 DataFrame类型
    4.3 导入外部数据
    4.3.1 导入.csv 文件
    4.3.2 导入.xls 文件
    4.3.3 导入.txt 文件
    4.3.4 利用head 预览前几行
    4.4 数据预处理
    4.4.1 查看缺失值
    4.4.2 删除缺失值
    4.4.3 填充缺失值
    4.4.4 重复值处理
    4.4.5 合并数据
    4.4.6 数据统计
    4.4.7 保存数据到本地
    4.5 sklearn提供的自带的数据集
    习题
    第5章 Python绘图及数据可视化
    5.1 matplotlib库基础
    5.1.1 创建画布
    5.1.2 绘制图形函数
    5.1.3 保存图形
    5.2 plt.plot()绘图
    5.3 划分子图
    5.4 条形图
    5.4.1 简单条形图
    5.4.2 多组条形图
    5.4.3 叠加条形图
    5.4.4 给条形图添加图例
    5.4.5 在条形图柱上显示数值
    5.5 散点图
    5.6 饼图
    5.7 直方图
    5.8 箱线图
    5.8.1 简单箱线图
    5.8.2 并列绘制多个箱线图
    5.8.3 对数据框中每列绘制箱线图
    5.9 小提琴图
    5.10 热力图
    5.11 词云图
    5.12 利用可视化结果分析大数据应用实例
    习题
    第6章 Python的聚类分析方法
    6.1 机器学习库sklearn简介
    6.2 KMeans聚类算法
    6.2.1 sklearn.cluster中的KMeans用法
    6.2.2 使用make_blobs()方法生成测试数据
    6.. 使用CalinskiHarabasz指数评价聚类结果
    6.3 层次聚类
    6.3.1 利用sklearn中的AgglomerativeClustering类实现层次聚类
    6.3.2 利用scipy中的hierarchy绘制层次聚类树
    6.4 基于密度的聚类方法
    6.5 谱聚类算法
    6.6 Birch聚类算法
    6.7 调参
    6.8 使用sklearn构建聚类模型综合实例
    6.8.1 划分数据集
    6.8.2 数据预处理
    6.8.3 数据降维
    6.8.4 对预处理后的数据进行聚类分析
    习题
    第7章 Python的分类算法
    7.1 K近邻分类器
    7.2 支持向量机分类器
    7.2.1 SVC
    7.2.2 非线SVM——NuSVC
    7.. 线SVM——LinearSVC
    7.3 朴素贝叶斯分类器
    7.3.1 GaussianNB
    7.3.2 MultinomialNB
    7.3.3 BernoulliNB
    7.4 分类模型评估
    7.5 分类器应用实例——文本分类的实现
    习题
    第8章 Python的回归算法
    8.1 二乘线回归
    8.2 Lasso模型
    8.3 岭回归
    8.4 逻辑回归
    8.5 回归模型评估
    习题
    第9章 Python决策树
    9.1 分类决策树
    9.2 导出决策树数据并绘制决策树图形
    9.3 回归决策树
    9.4 随机森林的实现
    9.4.1 RandomForestClassifier
    9.4.2 特征


    Python语言语法简单、实践强,提供了大量用于处理大数据的库,使得处理任何类型的数据都很好方便,是大数据处理应用的优选语言。本书介绍了一些大数据分析常用的算法,并给出一些应用实例。本书不是仅侧重于理论讲解,主要侧重于编程操作的Python实现,强化了Python教材的实践。可以使学习者快速的入手使用python去进行大数据分析.

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