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Python数据分析与可视化-微课视频版
作者:魏伟一、李晓红
定价:49元
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。
more >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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