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  • 正版 Python数据分析与应用 赵志宏 王学军 王辉 面向新工科普通高等教育系列教材 9787111703648
  • 新商品上架
    • 作者: 无著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-04
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    • 作者: 无著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-04
    • ISBN:9782345910010
    • 版权提供:机械工业出版社

      商品基本信息

    商品名称:

      Python数据分析与应用

    作     者:

      赵志宏  王学军  王辉

    市 场 价:

      65.00元

    ISBN  号:

      9787111703648

    页     数:

      282

    出 版 社:

      机械工业出版社


     

      目录

      

    前言




    第1章Python简介


    11Python概要介绍


    111Python主要特点


    112Python不足


    113Python发展现状


    12Python发展历史


    121Python起源


    122Python各版本


    13Python常用工具包


    14Python常见问题


    141Python安装


    142Python IDE安装


    143Python和其他语言接口


    144工具包的安装


    145工具包的导入


    15Python在国内的发展 


    151国内镜像


    152中小学教育


    153国内使用Python情况


    习题和作业


    第2章Python语法


    21Python常用数据结构


    211列表


    212元组


    213集合


    214字典


    22分支与循环


    221分支


    222循环


    223三目表达式


    23函数、类和模块


    231函数


    232类


    233模块


    24Python语言与其他语言比较


    习题和作业


    第3章Python科学计算


    31Python基本计算


    311算术运算


    312比较运算


    313赋值运算


    314逻辑运算


    315成员运算符


    316计算实例


    32利用NumPy科学计算


    321多维数组


    322广播特性




    323遍历轴


    324数组操作


    325矩阵运算


    326应用案例——图像压缩


    33Scipy包


    331Scipy简单介绍


    332基本操作


    333图像处理


    334快速傅里叶变换


    335函数插值


    336优化


    34NumPy与Python的性能比较


    习题和作业


    第4章Python数据分析


    41Pandas包


    411读入csv文件


    412截取数据与描述数据


    413数据显示


    414数据处理


    42Scikit-learn包


    421特征降维


    422聚类


    423分类


    43其他Python分析包


    431频谱分析


    432时频分析


    433动力学分析


    习题和作业





    第5章Python数据处理


    51数据清洗


    52数据预处理


    53统计分析


    54网络数据采集


    541网络爬虫


    542网页解析


    55案例应用


    习题和作业


    第6章Python数据可视化


    61可视化的基本概念


    62利用Matplotlib进行可视化


    621绘制Matplotlib的图表组成元素


    622图表的美化和修饰


    63绘制统计图形


    64案例应用


    641气温数据可视化分析


    642交通线路图可视化


    习题和作业


    第7章Python图像分析


    71图像分析简介


    72卷积神经网络组成


    721卷积层



    722激活函数层


    723池化层


    724Dropout层


    725Batch Normalization(BN)层


    726全连接层


    73经典卷积网络架构


    731LeNet-5


    732Alexlvet




    733VGGNet





    734ResNet


    74案例应用


    741MNIST手写数字识别


    742Kaggle猫狗大战


    75深度学习框架


    习题和作业


    第8章Python视觉分析


    81基于OpenCV的视频操作


    82目标检测简介


    83R-CNN系列发展历程


    84Faster R-CNN详解


    85YOLO系列发展历程


    86YOLOv4详解




    87案例应用


    871Faster R-CNN目标检测


    872YOLOv4目标检测


    88国内视觉分析研究


    881工业界


    882学术界


    习题和作业


    第9章Python时序分析


    91时序分析介绍


    92循环神经网络


    921记忆单元


    922输入输出序列


    923LSTM单元


    924GRU单元


    93案例应用


    931LSTM预测JetRail高铁乘客


    932GRU预测飞机乘客


    933LSTM预测温度


    习题和作业


    第10章综合案例


    101人脸识别系统


    1011人脸数据收集


    1012训练人脸分类器


    1013人脸识别实现


    102PM25预测系统


    1021数据导入


    1022建立数据集


    1023构造预测模型


    1024模型训练与测试


    参考文献


      内容简介

    本书共10章,内容包括Python基本语法、Python科学计算、数据分析、数据处理、数据可视化等,通过图像分析、视觉分析、时序分析等方面的例子指导读者进行数据分析方面的工作。

    本书与数据分析应用紧密结合,语言通俗易懂、案例实用性强,能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。除综合案例外,本书每章后面附有习题和作业,便于读者了解自己对内容的掌握程度。

    本书可作为计算机科学与技术、人工智能、大数据、统计学及相关专业的本科生、研究生教材,也可以作为从事人工智能、大数据相关研究的科研人员的参考书。


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