醉染图书Python数据分析实战97873025750

配套资源基础篇
章Python简介与环境搭建<<<1
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..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<<<13
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
.数据类型19
..1整型19
..2浮点型21
..布尔型22
..4字符串类型
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5章函数<<<95
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..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<<<118
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<<<129
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randm36
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<<<146
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<<<166
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169
9.2.1实例属169
9.2.2类属170
9..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

0章数据库操作<<<186
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
10.1.4SLite 数据库188
10.2结构化查询语言SL89
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SLite197
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

1章NumPy入门与实践<<<205
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213
11..ndarray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0
11.4.1NumPy的数学函数0
11.4.2NumPy生成随机数
11.4.3NumPy的统计方法5
11.4.4NumPy的常用方法
11.5ndarray的数组运算
11.5.1NumPy的广播机制
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

2章数据分析之pandas入门与实践<<<249
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
1.DataFrame的创建与数据访问259
1..1DataFrame的创建259
1..2DataFrame的数据访问260
12.4DataFrame中的属和方法263
12.4.1DataFrame的常用属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

3章数据可视化之matplotlib<<<289
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

4章人工智能之scikitlearn入门与实践<<<313
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..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

朱文强，江西财经大学讲师，工学博士，参编教材《Android编程》和《移动商务》，参与自然科学等课题多项，出版学术专著1部，在国内外重要期刊发表十多篇，长期从事计算机教学与科研工作。

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。

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