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Python数据分析与可视化-微课视频版

本书已经出版第2版,第2版书号:9787302577584

作者:魏伟一、李晓红
定价:49
印次:1-6
ISBN:9787302546665
出版日期:2020.03.01
印刷日期:2021.03.15

本书使用Python语言,通过大量示例代码,讲解了各种数据分析库的使用方法和技巧,并对各类数 据图表的绘制方法进行了详细的阐述。同时,本书还提供了多个案例,让读者理解数据分析方法在实践中的应用,从而体会数据分析及可视化的乐趣。 本书共13章,主要内容包括数据分析与可视化概述、 Python编程基础、NumPy数值计算基础、 Pandas统计分析基础、Pandas数据载入与预 处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、 pyecharts可视化、时间序列数据分析、 SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例等。 本书可作为各类高等院校计算机科学与技术、软件工程及大数据技术等专业的本科生教材,也可 作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。

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前言 随着互联网的飞速发展,人们在互联网上的行为产生了海量数据,对这些数据存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中,数据挖掘和分析技术可以帮助人们对庞大的数据进行相关分析,找到有价值的信息和规律,使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据分析领域,Python语言简单易用,第三方库强大,并提供了完整的数据分析框架,因此深受数据分析人员的青睐,Python已经当仁不让地成为数据分析人员的一把利器。 因此,本书从Python数据分析的基础知识入手,结合大量的数据分析示例,系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法,带领读者一步步掌握Python数据分析的相关知识,提高读者解决实际问题的能力。 本书特色 (1) 内容全面,讲解系统。 (2) 给出了数据分析环境的安装和配置步骤。 (3) 详细介绍了使用Python进行数据分析与可视化的方法。 (4) 提供了多个有较高应用价值的项目案例,有很强的实用性。 (5) 提供丰富的配套资源。 本书内容 第1章数据分析与可视化概述,主要介绍数据分析与可视化的基本内容,数据、数据分析和数据挖掘的关系,数据分析与可视化的常用工具,Python数据分析与可视化的主要库以及Jupyter Notebook的基本使用方法。 第2章Python编程基础,主要介绍Python语言的基本语法、内建数据结构、函数以及文件操作。 第3章NumPy数值计算基础,主要介绍数组及其索引、数组运算、数组读/写及常用的统计与分析方法。 第4章Pandas统计分析基础,主要介绍Pandas数据结构、索引操作、数据运算、分组汇总聚合、透视表以及Pandas的常用绘图。 第5章Pandas数据载入与预处理,主要针对数据预处理阶段的需求,介绍使用Pandas载入数据、合并数据、数据清洗、数据标准化及数据转换的典型方法。 第6章Matplotlib数据可视化基础,主要介绍Pyplot绘图的基本语法、常用参数,各类常用图形的绘制及词云的简单用法。 第7章Seaborn可视化,主要介绍Seaborn可视化中的风格与主题设置及常见绘图的基本用法。 第8章pyecharts可视化,主要介绍pyecharts的安装与导入、绘图主要过程以及柱状图、饼图、漏斗图、散点图、K线图、仪表盘、词云、地图及组合图表的绘制方法。 第9章时间序列数据分析,主要介绍时间序列数据分析的基本方法,包括Pandas中的日期型数据、日期的范围、频率及日期的操作。 第10章SciPy科学计算,主要介绍SciPy中的常数和特殊函数、线性代数运算、优化、稀疏矩阵处理及简单的图像处理等内容。 第11章统计与机器学习,主要介绍sklearn库的基本功能、典型分类、聚类算法以及主成分分析方法及应用。 第12章图像数据分析,主要介绍OpenCV的导入、图像的基本操作、SIFT和SURF特征点的提取及图像的降噪。 第13章综合案例,介绍两个综合案例,针对职业人群体检数据和股票数据,结合前面章节介绍的数据分析和数据可视化技术,实现数据分析与可视化。 本书配套资源  教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表,扫描封底的课件二维码可以下载。  420分钟的视频讲解,扫描书中相应位置的二维码可以在线观看、学习。 本书由魏伟一、李晓红编写。由于编者水平有限,书中难免存在疏漏和不足之处,敬请读者批评指正。 编者2019年10月

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    第1章数据分析与可视化概述

    1.1数据分析

    1.2数据可视化

    1.3数据分析与可视化常用工具

    1.4为何选用Python进行数据分析与可视化

    1.5Python数据分析与可视化常用类库

    1.6Jupyter Notebook的使用

    1.7本章小结

    第2章Python编程基础

    2.1Python语言基本语法

    2.1.1基础数据类型

    2.1.2变量和赋值

    2.1.3运算符和表达式

    2.1.4字符串

    2.1.5流程控制

    2.2内置数据类型

    2.2.1列表

    2.2.2元组

    2.2.3字典

    2.2.4集合

    2.3函数

    2.3.1函数的定义

    2.3.2lambda函数

    2.4文件操作

    2.4.1文件处理过程

    2.4.2数据的读取方法

    2.4.3读取CSV文件

    2.4.4文件写入与关闭

    2.5本章小结

    本章实训

    第3章NumPy数值计算基础

    3.1NumPy多维数组

    3.1.1创建数组对象

    3.1.2ndarray对象属性和数据转换

    3.1.3生成随机数

    3.1.4数组变换

    3.2数组的索引和切片

    3.2.1一维数组的索引

    3.2.2多维数组的索引

    3.3数组的运算

    3.3.1数组和标量间的运算

    3.3.2ufunc函数

    3.3.3条件逻辑运算

    3.4数组读/写

    3.4.1读/写二进制文件

    3.4....

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