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  • [正版] python书籍 基于Python的大数据分析基础及实战 python基础教程 编程入门 计算机编程基础
  • 配套视频教程
    • 作者: 无著 | 裔隽编
    • 出版社: 科学技术文献出版社
    • 出版时间:1
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    • 作者: 无著| 裔隽编
    • 出版社:科学技术文献出版社
    • 出版时间:1
    • ISBN:9784194081561
    • 版权提供:科学技术文献出版社

            铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货)。

      关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

     

     

     
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    基于Python的大数据分析基础及实战
                定价 69.80
    出版社 中国水利水电出版社
    版次 1
    出版时间 2018年07月
    开本 16
    作者 余本国
    装帧  
    页数 380
    字数 375000
    ISBN编码 9787517064992



    dy 部分  基  础  篇

    dy 章

    Python语言基础    /2

    1.0  引子    /2

    1.1  工欲善其事, 先利其器(安装Python)    /3

    1.2  学跑得先学走(语法基础)    /9

    1.3  程序结构    /11

    1.3.1  Hello World !    /11

    1.3.2  运算符介绍    /12

    1.3.3  顺序结构    /14

    1.3.4  判断结构    /17

    1.3.5  循环结构    /18

    1.3.6  异常    /20

    1.4  函数    /24

    1.4.1  基本函数结构    /24

    1.4.2  参数结构    /25

    1.4.3  回调函数    /28

    1.4.4  函数的递归与嵌套    /28

    1.4.5  闭包    /31

    1.4.6  匿名函数lambda    /32

    1.4.7  关键字yield    /32

    1.5  数据结构    /35

    1.5.1  列表(list)    /35

    1.5.2  元组(tuple)    /38

    1.5.3  集合(set)    /39

    1.5.4  字典(dict)    /40

    1.5.5  集合的操作    /41

    1.5.6  学以致用    /45

    1.6  3个函数(map、filter、reduce)    /47

    1.6.1  遍历函数(map)    /47

    1.6.2  筛选函数(filter)    /48

    1.6.3  累计函数(reduce)    /48

    1.7  面向对象编程基础    /50

    1.7.1  类    /50

    1.7.2  类和实例    /51

    1.7.3  数据封装    /52

    1.7.4  私有变量与私有方法    /53

    本章小结    /54

    第2章

    数据处理    /60

    2.1  Anaconda简介    /60

    2.2  Numpy简介    /66

    2.3  关于Pandas    /68

    2.3.1  什么是Pandas    /68

    2.3.2  Pandas中的数据结构    /68

    2.4  数据准备    /68

    2.4.1  数据类型    /68

    2.4.2  数据结构    /69

    2.4.3  数据导入    /79

    2.4.4  数据导出    /86

    2.5  数据处理    /88

    2.5.1  数据清洗    /89

    2.5.2  数据抽取    /97

    2.5.3  插入记录    /114

    2.5.4  修改记录    /117

    2.5.5  交换行或列    /120

    2.5.6  排名索引    /122

    2.5.7  数据合并    /131

    2.5.8  数据计算    /137

    2.5.9  数据分组    /141

    2.5.10  日期处理    /143

    带你飞(数据处理案例)    /148

    本章小结    /160

    第3章

    数据分析    /165

    3.1  基本统计分析    /165

    3.2  分组分析    /169

    3.3  分布分析    /171

    3.4  交叉分析    /173

    3.5  结构分析    /174

    3.6  相关分析    /176

    小试牛刀(相关分析案例:电商数据分析)    /178

    本章小结    /180

    第4章

    数据可视化    /181

    4.1  使用Python对数据进行可视化处理    /181

    4.1.1  准备工作    /181

    4.1.2  Matplotlib绘图示例    /186

    4.1.3  Seabon中的图例    /198

    4.1.4  pandas的一些可视化功能    /212

    4.1.5  文本数据可视化    /217

    4.1.6  networkx网络图    /218

    4.1.7  folium绘制地图    /220

    4.2  Python图像处理基础    /221

    4.2.1  PIL图库    /221

    4.2.2  OpenCV图库    /224

    本章小结    /226

    第5章

    字符串处理与网络爬虫    /228

    5.1  字符串处理    /228

    5.1.1  字符串处理函数    /228

    5.1.2  正则表达式    /230

    5.1.3  编码处理    /237

    5.2  网络爬虫    /240

    5.2.1  获取网页源码    /240

    5.2.2  从源码中提取信息    /241

    5.2.3  数据存储    /246

    5.2.4  网络爬虫从这里开始    /248

    本章小结    /260



    第2部分  实战案例篇

    第6章

    词云    /262

    6.1  安装文件包    /263

    6.2  jieba功能用法    /264

    6.2.1  cut用法    /264

    6.2.2  词频与分词字典    /265

    6.3  文本词云图    /269

    6.4  背景轮廓词云图的制作    /271

    6.4.1  数据准备    /271

    6.4.2  分词    /272

    6.4.3  构建词云    /273

    本章小结    /278

    第7章

    航空客户分类    /279

    7.1  问题的提出    /279

    7.2  聚类分析相关概念    /280

    7.3  模型的建立    /281

    7.4  Python实现代码    /281

    7.5  分类结果展示与分析    /284

    本章小结    /287

    第8章

    《红楼梦》文本分析    /288

    8.1  准备工作    /289

    8.2  分词    /291

    8.2.1  读取数据    /291

    8.2.2  数据预处理    /293

    8.2.3  对红楼梦进行分词    /301

    8.2.4  制作词云    /303

    8.3  文本聚类分析    /312

    8.3.1  构建分词TF-IDF矩阵    /312

    8.3.2  使用TF-IDF矩阵对章节进行聚类    /314

    8.4  LDA主题模型    /322

    8.5  人物社交网络分析    /328

    本章小结    /334



    第3部分  拓展与延伸

    第9章

    Python字符串格式化    /336

    9.1  使用%符号进行格式化    /336

    9.2  使用format()方法进行格式化    /339

    9.3  使用f方法进行格式化    /341

    本章小结    /342

    dy 0章

    在Python中操作MySQL数据库    /343

    10.1  对MySQL的连接与访问    /344

    10.2  对MySQL的增、删、改、查操作    /345

    10.2.1  查询操作    /345

    10.2.2  插入操作    /346

    10.2.3  更新操作    /347

    10.2.4  删除操作    /347

    10.3  创建数据库表    /348

    本章小结    /349

    dy 1章

    fractal(分形)库的发布    /350

    11.1  用Python绘制分形    /351

    11.1.1  分形简介    /351

    11.1.2  先睹为快    /351

    11.1.3  绘制方法简介    /352

    11.2  第三方库发布到PyPi    /364

    本章小结    /369

    参考文献    /370





    《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括:Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化,以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。

    《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分:dy 部分为基础知识,第2部分为实战案例,第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富,讲解通俗易懂,非常适合本科生、研究生,以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。




    余本国,博士,硕士研究生导师。于中北大学理学系任教,主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。



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