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  • Python数据分析入门 何塞·安平科 Python 数据分析 编程 数组操作 数据处理 可视化 实践 理论
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    • 作者: 何塞·安平科著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-06
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    • 作者: 何塞·安平科著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-06
    • 开本:169mm×239mm开
    • ISBN:9780035968727
    • 版权提供:机械工业出版社


    商品名称:

    Python数据分析入门

    作 者:

    (英) 何塞·安平科著 ;安 翔,刘强译

    市 场 价:

    99.00 元

    ISBN 号:

    978-7-111-78202-5

    出版日期:

    2025年6月第1版第1次印刷

    开 本:

    169mm×239mm·16印张·272千字

    出 版 社:

    机械工业出版社

    译者序

    前言

    致谢

    第1 章 基本编程 1

    1.1 基础语言  1

    1.1.1 入门  2

    1.1.2 保留关键字  3

    1.1.3 数字  3

    1.1.4 复数  4

    1.1.5 字符串  5

    1.1.6 基本数据结构  9

    1.1.7 循环和条件  16

    1.1.8 函数  20

    1.1.9 文件输入/ 输出  32

    1.1.10 处理错误  34

    1.1.11 掌握Python 的强大功能  37

    1.1.12 生成器  40

    1.1.13 装饰器  45

    1.1.14 迭代  49

    1.1.15 使用Python 断言进行预调试  57

    1.1.16 使用sys.settrace 进行堆栈追踪  58

    1.1.17 使用IPython 进行调试  59

    1.1.18 从Python 中进行日志记录  59

    第2 章 面向对象编程  62

    2.1 属性  62

    2.2 方法  64

    2.3 继承  65

    2.4 类变量  67

    2.5 类函数  68

    2.6 静态方法  70

    2.7 哈希对子变量隐藏父变量  70

    2.8 委托函数  71

    2.9 使用super 进行委托  71

    2.10 元编程:猴子补丁  73

    2.11 抽象基类  74

    2.12 描述符  76

    2.13 具名元组和数据类  79

    2.14 泛型函数  82

    2.15 设计模式  84

    2.15.1 模板  85

    2.15.2 单列模式  85

    2.15.3 观察者  86

    2.15.4 适配器  87

    参考文献  87

    第3 章 使用模块  88

    3.1 标准库  88

    3.2 编写和使用自己的模块  90

    3.2.1 将目录用作模块  91

    3.3 动态导入  91

    3.4 从Web 中获取模块  92

    3.5 Conda 包管理  92

    参考文献  94

    第4 章 Numpy  95

    4.1 Dtypes  95

    4.2 多维数组  96

    4.3 重塑和堆叠Numpy 数组  97

    4.4 复制Numpy 数组  98

    4.5 切片、逻辑数组操作  99

    4.6 Numpy 数组和内存  100

    4.7 Numpy 内存数据结构  103

    4.8 数组元素操作  105

    4.9 通用函数  106

    4.10 Numpy 数据输入/ 输出  107

    4.11 线性代数  107

    4.12 广播  108

    4.13 掩码数组  112

    4.14 浮点数  113

    4.15 高级Numpy dtypes  116

    参考文献  117

    第5 章 Pandas 118

    5.1 使用Series  118

    5.2 使用数据帧  121

    5.3 重新索引  125

    5.4 删除项目  127

    5.5 高级索引  127

    5.6 广播和数据对齐  128

    5.7 分类和合并  131

    5.8 内存使用和数据类型dtypes  133

    5.9 常见的操作  136

    5.10 显示DataFrame  137

    5.11 分层索引  139

    5.12 Pipes  142

    5.13 数据文件和数据库  142

    5.14 自定义Pandas  143

    5.15 滚动和填充操作  144

    第6 章 可视化数据 146

    6.1 Matplotlib  147

    6.1.1 设置默认值  149

    6.1.2 图例  149

    6.1.3 子图  149

    6.1.4 Spines  150

    6.1.5 共享轴  151

    6.1.6 三维曲面  152

    6.1.7 使用patch  153

    6.1.8 3d 中的patches  153

    6.1.9 使用transformation  155

    6.1.10 使用文本注释  158

    6.1.11 使用箭头注释  158

    6.1.12 嵌入可缩放/ 不可缩放的子图  161

    6.1.13 动画  163

    6.1.14 直接使用路径  164

    6.1.15 使用滑块与绘图交互  167

    6.1.16 色彩图  168

    6.1.17 使用setp 和getp  169

    6.1.18 与Matplotlib 图形交互  170

    6.1.19 键盘事件  170

    6.1.20 鼠标事件  172

    6.2 Seaborn  173

    6.2.1 自动聚合  176

    6.2.2 多个绘图  180

    6.2.3 分布图  181

    6.3 Bokeh  190

    6.3.1 使用Bokeh 基元  190

    6.3.2 Bokeh 布局  192

    6.3.3 Bokeh 组件  194

    6.4 Altair  199

    6.4.1 Altair 细节化  201

    6.4.2 聚合和转换  203

    6.4.3 Altair 交互  207

    6.5 Holoviews  210

    6.5.1 数据集  214

    6.5.2 图像数据  216

    6.5.3 表格数据  217

    6.5.4 自定义交互  219

    6.5.5 流  220

    6.5.6 Pandas 与hvplot 集成  221

    6.5.7 网络图  226

    6.5.8 Holoviz Panel  231

    6.6 Plotly  234

    参考文献  242


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