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醉染图书Python数据分析与实践9787302515791
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章Python简介1.1Python语言的发展史1.1.1Python语言的特点1.1.2Python 2与Python 3的区别1.2Python的环境搭建1.3开始使用Python LE1.3.1交互方式1.3.2Python的集成开发环境1.4Eclipse PyDev的安装1.5代码风格1.6使用帮本章小结习题第2章Python语言基础知识2.1标识符与变量2.1.1标识符2.1.2变量2.2数据类型及运算2.2.1数据类型2.2.2运算符和表达式.分支结构控制语句..1if语句..2ifelse语句..ifelifelse语句2.4循环语句2.4.1循环结构控制语句2.4.2循环嵌套控制语句2.4.3break语句和continue语句2.4.4range()函数2.5常见的Python函数本章小结习题第3章数据结构与函数设计3.1序列3.1.1列表3.1.2元组3.1.3字符串3.1.4列表与元组之间的转换3.2字典3.2.1创建字典3.2.2字典的方法3..列表、元组与字典之间的转换3.3集合3.3.1集合的创建3.3.2集合的运算3.3.3集合的方法3.4函数的定义3.4.1函数的调用3.4.2形参与实参3.4.3函数的返回3.4.4位置参数3.4.5默认参数与关键字参数3.4.6可变长度参数本章小结习题第4章类与对象4.1面向对象4.1.1面向对象编程4.1.2类的抽象与封装4.2认识Python中的类、对象和方法4.2.1类的定义与创建4.2.2构造函数4.3类的属4.3.1类属和实例属4.3.2公有属和私有属4.4类的方法4.4.1类方法的调用4.4.2类方法的分类4.4.3析构函数4.5类的继承4.5.1父类与子类4.5.2继承的语法4.5.3多重继承4.5.4运算符的重载4.6类的组合4.7类的异常处理4.7.1异常4.7.2Python中的异常类4.7.3捕获与处理异常4.7.4自定义异常类4.7.5with语句4.7.6断言本章小结习题案例第5章Python数据分析基础库5.1NumPy5.1.1ndarray的数据类型5.1.2数组和标量之间的运算5.1.3索引和切片5.1.4数组转置和轴对换5.1.5利用数组进行数据处理5.1.6数学和统计方法5.2Pandas5.2.1Pandas数据结构5.2.2Pandas文件作5..数据处理5.2.4层次化索引5.2.5分级顺序5.2.6使用DataFrame的列5.3Matplotlib5.3.1figure和subplot5.3.2调整subplot周围的间距5.3.3颜色、标记和线型5.3.4刻度标签和图例5.3.5添加图例5.3.6将图表保存到文件5.4SciPy5.5Scikitlearn本章小结习题第6章网络数据的获取6.1网页数据的组织形式6.1.1HTML6.1.2HTML元素6.1.3HTML属6.2XML6.2.1XML的结构和语法6.2.2XML元素和属6.3利用urllib处理HTTP6.4利用BeautifulSoup4解析HTML文档6.4.1BeautifulSoup4中的对象6.4.2遍历文档树6.4.3搜索文档树本章小结习题第7章文件作7.1文件的打开和关闭7.1.1打开文件7.1.2关闭文件7.2读写文件7.2.1从文件读取数据7.2.2向文件写入数据7.3文件对话框7.3.1基于win32ui构建文件对话框7.3.2基于tkFileDialog构建文件对话框7.4应用实例: 文本文件的作本章小结习题第8章Python数据可视化8.1数据可视化概念框架8.1.1数据可视化简介8.1.2数据可视化常用图表8.1.3Python数据可视化环境准备8.2绘制图表8.2.1Matplotlib API入门8.2.2创建图表8..图表定制8.2.4保存图表8.3更多高级图表及定制8.3.1样式8.3.2subplot子区8.3.3图表颜色和填充8.3.4动画本章小结习题第9章数据库应用开发9.1Python与数据库9.1.1数据库简介9.1.2Python数据库工作环境9.2本地数据库SLite9.2.1SLite简介9.2.2Python内置的sqlite3模块9.3关系型数据库9.3.1关系型数据库基本操作与SL9.3.2操作MySL9.4非关系型数据库9.4.1NoSL介绍9.4.2MongoDB9.4.3PyMongo: MongoDB和Python习题0章机器学习——有监督学习10.1机器学习简介10.2Python机器学习库Scikitlearn10.3有监督学习10.3.1线回归10.3.2Logistic回归分类器10.3.3朴素贝叶斯分类器10.3.4支持向量机10.3.5KNN算法10.3.6决策树本章小结习题1章机器学习——无监督学习11.1无监督学习11.2聚类11.2.1相异度11.2.2KMeans算法11..DBSCAN算法11.3关联规则11.3.1关联分析11.3.2Apriori算法11.3.3FPgrowth算法本章小结习题2章Python地理空间分析12.1地理空间分析简介12.1.1地理空间分析的基本概念12.1.2地理空间分析与Python12.2地理空间数据12.2.1数据格式概览12.2.2数据特征12..矢量数据12.2.4栅格数据1.Python地理空间分析工具1..1GeoJSON1..2GDAL和OGR1..PyShp1..4PIL1..5GeoPandas12.4Python分析矢量数据12.4.1访问矢量数据12.4.2Shapefile文件作12.4.3空间查询12.4.4叠加分析12.5Python与遥感12.5.1访问影像文件12.5.2影像裁剪12.5.3重采样12.5.4影像分类12.6“五水共治”资源地理空间分析综合应用本章小结习题【前言】
本书一方面侧重Python数据分析基础知识的讲解,另一方面侧重利用Python数据处理方法的应用。本书适合可作为计算机程序设计的入门教材或Python爱好者的参考书。【内容简介】
Python是信息管理与信息系统、商务等信息管理类进行分析所需要掌握的基础语言和分析工具,是未来学生掌握大数据分析技术的学习基础。本书共分12章,着重讲述Python语言和数据分析工具包的应用。 章主要介绍Python的发展历史、特点、集成开发环境、内置模块、帮的使用等内容; 第2章主要介绍Python语言的基础知识; 第3章主要介绍Python中的常用数据结构,包括序列、字典、集合等,以及函数的定义和调用等; 第4章主要介绍Python中类、对象和方法的相关内容; 第5章主要介绍Python进行数据分析常用的NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Scikitlearn等基础库内容; 第6章主要介绍网络数据获取的HTML和XML两种网页组织形式,以及urllib和BeautifulSoup4两个模块内容; 第7章主要介绍文件的操作; 第8章主要介绍数据可视化,以及使用Python绘制图表的知识; 第9章主要介绍利用Python进行数据库应用开发; 0、11章主要介绍Python机器学习的基本概念以及有监督、无监督学习算法的原理; 2章主要介绍Python在地理空间分析上的应用。本书中的代码均在Python 3.5中测试通过。 本书一方面侧重对Python数据分析基础知识的讲解,另一方面注重Python数据处理方法的应用。本书适合作为计算机科学与技术专业学习分析的入门教材,也适合作为Python爱好者的参考书。
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