了得網研究生_Python數據分析與實踐

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Python數據分析與實踐
該商品所屬分類：研究生 -> 工學
【市場價】	292-424元
【優惠價】	183-265元
【作者】	柳毅、毛峰、李藝
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材工學
【出版社】	清華大學出版社
【ISBN】	9787302515791
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝-膠訂

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787302515791

叢書名：大數據與人工智能技術叢書

作者：柳毅、毛峰、李藝

出版社：清華大學出版社

出版時間：2019年07月

產品特色

編輯推薦

本書一方面側重Python數據分析基礎知識的講解，另一方面側重利用Python數據處理方法的應用。本書適合可作為計算機程序設計的入門教材或Python愛好者的參考書。

內容簡介

Python是信息管理與信息繫統、電子商務等信息管理類本科學生進行數據分析所需要掌握的基礎性語言和分析工具，是未來學生掌握大數據分析技術的學習基礎。本書共分12章，著重講述Python語言和數據分析工具包的應用。
第1章主要介紹Python的發展歷史、特點、集成開發環境、內置模塊、幫助的使用等內容；第2章主要介紹Python語言的基礎知識；第3章主要介紹Python中的常用數據結構，包括序列、字典、集合等，以及函數的定義和調用等；第4章主要介紹Python中類、對像和方法的相關內容；第5章主要介紹Python進行數據分析常用的NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy和Scikitlearn等基礎庫內容；第6章主要介紹網絡數據獲取的HTML和XML兩種網頁組織形式，以及urllib和BeautifulSoup4兩個模塊內容；第7章主要介紹文件的操作；第8章主要介紹數據可視化，以及使用Python繪制圖表的知識；第9章主要介紹利用Python進行數據庫應用開發；第10、11章主要介紹Python機器學習的基本概念以及有監督、無監督學習算法的原理；第12章主要介紹Python在地理空間分析上的應用。本書中的代碼均在Python 3.5中測試通過。
本書一方面側重對Python數據分析基礎知識的講解，另一方面注重Python數據處理方法的應用。本書適合作為計算機科學與技術專業學生學習數據分析的入門教材，也適合作為Python愛好者的參考書。

目錄

第1章Python簡介

1.1Python語言的發展史

1.1.1Python語言的特點

1.1.2Python 2與Python 3的區別

1.2Python的環境搭建

1.3開始使用Python IDLE
目錄

第1章Python簡介

1.1Python語言的發展史

1.1.1Python語言的特點

1.1.2Python 2與Python 3的區別

1.2Python的環境搭建

1.3開始使用Python IDLE

1.3.1交互方式

1.3.2Python的集成開發環境

1.4Eclipse PyDev的安裝

1.5代碼風格

1.6使用幫助

本章小結

習題

第2章Python語言基礎知識

2.1標識符與變量

2.1.1標識符

2.1.2變量

2.2數據類型及運算

2.2.1數據類型

2.2.2運算符和表達式

2.3分支結構控制語句

2.3.1if語句

2.3.2ifelse語句

2.3.3ifelifelse語句

2.4循環語句

2.4.1循環結構控制語句

2.4.2循環嵌套控制語句

2.4.3break語句和continue語句

2.4.4range()函數

2.5常見的Python函數

本章小結

習題

第3章數據結構與函數設計

3.1序列

3.1.1列表

3.組

3.1.3字符串

3.1.4組之間的轉換

3.2字典

3.2.1創建字典

3.2.2字典的方法

3.2.3組與字典之間的轉換

3.3集合

3.3.1集合的創建

3.3.2集合的運算

3.3.3集合的方法

3.4函數的定義

3.4.1函數的調用

3.4.2形參與實參

3.4.3函數的返回

3.4.4位置參數

3.4.5默認參數與關鍵字參數

3.4.6可變長度參數

本章小結

習題

第4章類與對像

4.1面向對像

4.1.1面向對像編程

4.1.2類的抽像與封裝

4.2認識Python中的類、對像和方法

4.2.1類的定義與創建

4.2.2構造函數

4.3類的屬性

4.3.1類屬性和實例屬性

4.3.2公有屬性和私有屬性

4.4類的方法

4.4.1類方法的調用

4.4.2類方法的分類

4.4.3析構函數

4.5類的繼承

4.5.1父類與子類

4.5.2繼承的語法

4.5.3多重繼承

4.5.4運算符的重載

4.6類的組合

4.7類的異常處理

4.7.1異常

4.7.2Python中的異常類

4.7.3捕獲與處理異常

4.7.4自定義異常類

4.7.5with語句

4.7.6斷言

本章小結

習題

案例

第5章Python數據分析基礎庫

5.1NumPy

5.1.1ndarray的數據類型

5.1.2數組和標量之間的運算

5.1.3索引和切片

5.1.4數組轉置和軸對換

5.1.5利用數組進行數據處理

5.1.6數學和統計方法

5.2Pandas

5.2.1Pandas數據結構

5.2.2Pandas文件操作

5.2.3數據處理

5.2.4層次化索引

5.2.5分級順序

5.2.6使用DataFrame的列

5.3Matplotlib

5.3.1figure和subplot

5.3.2調整subplot周圍的間距

5.3.3顏色、標記和線型

5.3.4刻度標簽和圖例

5.3.5添加圖例

5.3.6將圖表保存到文件

5.4SciPy

5.5Scikitlearn

本章小結

習題

第6章網絡數據的獲取

6.1網頁數據的組織形式

6.1.1HTML

6.1.2H素

6.1.3HTML屬性

6.2XML

6.2.1XML的結構和語法

6.2.2素和屬性

6.3利用urllib處理HTTP

6.4利用BeautifulSoup4解析HTML文檔

6.4.1BeautifulSoup4中的對像

6.4.2遍歷文檔樹

6.4.3搜索文檔樹

本章小結

習題

第7章文件操作

7.1文件的打開和關閉

7.1.1打開文件

7.1.2關閉文件

7.2讀寫文件

7.2.1從文件讀取數據

7.2.2向文件寫入數據

7.3文件對話框

7.3.1基於win32ui構建文件對話框

7.3.2基於tkFileDialog構建文件對話框

7.4應用實例：文本文件的操作

本章小結

習題

第8章Python數據可視化

8.1數據可視化概念框架

8.1.1數據可視化簡介

8.1.2數據可視化常用圖表

8.1.3Python數據可視化環境準備

8.2繪制圖表

8.2.1Matplotlib API入門

8.2.2創建圖表

8.2.3圖表定制

8.2.4保存圖表

8.3更多高級圖表及定制

8.3.1樣式

8.3.2subplot子區

8.3.3圖表顏色和填充

8.3.4動畫

本章小結

習題

第9章數據庫應用開發

9.1Python與數據庫

9.1.1數據庫簡介

9.1.2Python數據庫工作環境

9.2本地數據庫SQLite

9.2.1SQLite簡介

9.2.2Python內置的sqlite3模塊

9.3關繫型數據庫

9.3.1關繫型數據庫基本操作與SQL

9.3.2操作MySQL

9.4非關繫型數據庫

9.4.1NoSQL介紹

9.4.2MongoDB

9.4.3PyMongo： MongoDB和Python

習題

第10章機器學習——有監督學習

10.1機器學習簡介

10.2Python機器學習庫Scikitlearn

10.3有監督學習

10.3.1線性回歸

10.3.2Logistic回歸分類器

10.3.3樸素貝葉斯分類器

10.3.4支持向量機

10.3.5KNN算法

10.3.6決策樹

本章小結

習題

第11章機器學習——無監督學習

11.1無監督學習

11.2聚類

11.2.1相異度

11.2.2KMeans算法

11.2.3DBSCAN算法

11.3關聯規則

11.3.1關聯分析

11.3.2Apriori算法

11.3.3FPgrowth算法

本章小結

習題

第12章Python地理空間分析

12.1地理空間分析簡介

12.1.1地理空間分析的基本概念

12.1.2地理空間分析與Python

12.2地理空間數據

12.2.1數據格式概覽

12.2.2數據特征

12.2.3矢量數據

12.2.4柵格數據

12.3Python地理空間分析工具

12.3.1GeoJSON

12.3.2GDAL和OGR

12.3.3PyShp

12.3.4PIL

12.3.5GeoPandas

12.4Python分析矢量數據

12.4.1訪問矢量數據

12.4.2Shapefile文件操作

12.4.3空間查詢

12.4.4疊加分析

12.5Python與遙感

12.5.1訪問影像文件

12.5.2影像裁剪

12.5.3重采樣

12.5.4影像分類

12.6“五水共治”資源地理空間分析綜合應用

本章小結

習題

前言

前言
Python是大數據時代非常受歡迎的數據分析編程語言，近年來隨著機器學習、雲計算、人工智能等技術的發展，Python的流行趨勢扶搖直上，已經成為數據分析和數據科學事實上的標準語言和標準平臺之一。
本書針對數據分析人員和Python編程學習者進行內容編排和章節講述，Python數據分析整個學習路線圖計劃分成16周，120天左右。本書主要內容包括以下五大部分。
（1） Python工作環境及基礎語法知識：認識Python程序運行方式，使用Python 3.5開發集成環境與工具；學習Python程序基本結構，理解Python的面向對像定義和類、對像的操作方法，以及Python異常處理機制。本部分為基礎內容，建議學習時間為4周。
（2） Python數據分析相關知識： Python生態繫統為數據分析師和數據科學家提供了各種程序庫，例如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib，使其在數據分析領域也有廣泛的應用。Python數據分析的學習主要是對相關庫的使用，例如數據整理需要用到NumPy庫，數據描述與分析則主要用到Pandas庫。由於有前面的學習基礎，本部分學習時間建議為3周。前言
Python是大數據時代非常受歡迎的數據分析編程語言，近年來隨著機器學習、雲計算、人工智能等技術的發展，Python的流行趨勢扶搖直上，已經成為數據分析和數據科學事實上的標準語言和標準平臺之一。
本書針對數據分析人員和Python編程學習者進行內容編排和章節講述，Python數據分析整個學習路線圖計劃分成16周，120天左右。本書主要內容包括以下五大部分。
（1） Python工作環境及基礎語法知識：認識Python程序運行方式，使用Python 3.5開發集成環境與工具；學習Python程序基本結構，理解Python的面向對像定義和類、對像的操作方法，以及Python異常處理機制。本部分為基礎內容，建議學習時間為4周。
（2） Python數據分析相關知識： Python生態繫統為數據分析師和數據科學家提供了各種程序庫，例如NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib，使其在數據分析領域也有廣泛的應用。Python數據分析的學習主要是對相關庫的使用，例如數據整理需要用到NumPy庫，數據描述與分析則主要用到Pandas庫。由於有前面的學習基礎，本部分學習時間建議為3周。
（3） Python數據可視化： Python數據可視化的過程就是學習Matplotlib庫的過程，Matplotlib庫包含豐富的數據可視化資源，地圖、3D等都有涉及，基於前面兩部分的學習經驗，這部分內容在兩周內基本可以完成。
（4） Python機器學習： Scikitlearn是本書所使用的核心程序庫，依托於上述幾種工具包，封裝了大量的經典以及的機器學習模型。通過介紹有監督和無監督機器學習原理，學習有監督學習的線性回歸、Logistic回歸、樸素貝葉斯、SVM、KNN和決策樹等幾個常用算法，以及無監督學習的KMeans聚類算法。在前面三部分學習的基礎上，本部分內容建議學習時間在4周左右。
（5） Python地理空間數據分析應用：向讀者介紹地理空間分析的基本概念和常用的地理空間數據，然後介紹Python中與地理數據處理和地理分析相關的工具，後以Python處理和分析矢量數據與柵格數據的方法，對浙江省實施的“五水共治”行動中劣五類水體在地理空間模型上分布的衛星圖像數據進行可視化數據分析的綜合應用，本部分內容建議學習時間為3周。
本書編寫人員具有豐富的Python數據分析實踐經驗和多年的信息管理教學能力，第1~3章由瀋陽工業大學李藝老師編寫；第4~7、10章由杭州電子科技大學柳毅老師編寫；第8、9、11、12章由杭州電子科技大學毛峰老師編寫；王健、陸佳渙等碩士研究生參與了本書相關章節內容和程序代碼的完善工作；浙江工業大學計算機科學與技術學院院長、國家教學名師王萬良教授對本書進行了認真的審閱，並提出許多寶貴的建設性意見，使本書內容日臻完善，在此對他們所付出的辛勤勞動表示誠摯的感謝。
本書結合大數據管理與應用的發展，針對計算機科學與技術、信息管理與信息繫統、電子商務等經管類本科教學特點進行撰寫。本書提供教學課件、教學大綱、電子教案、習題答案和程序源碼，讀者可以掃描封底的課件二維碼下載。本書還提供400分鐘的視頻講解，掃描書中的二維碼，可以在線觀看。
由於編者水平所限，書中難免有疏漏之處，敬請讀者批評指正。

編者2019年3月

在線試讀

第3章數據結構與函數設計

本章學習目標：
 熟練掌握序列的基本概念
 熟練掌握組、字典、字符串的概念和各種用法
 熟練掌握各種序列類型之間的轉化
 了解集合的基本概念和用法
 熟練掌握自定義函數的設計和使用
 深入了解各類參數以及傳遞過程
本章主要介紹兩方面內容，一是常用的數據結構，二是函數設計。在數據結構方面，先介紹序列的基本概念，然後介紹各種序列類型，包括組、字符串和字典，後講解集合的概念和用法；在函數設計方面，先介紹函數的定義，接著對函數的返回值和形參、實參、默認參數、關鍵參數、可變長度參數、序列參數等各類參數進行介紹，由此完成對函數的比較細致、全面的講解。
3.1序列
在Python中，基本的數據結構是序列(sequence)。序列中素被分配一個序素的位置，也稱為索引。第1個索引是0，第2個是1，以此類推。序列
中的素標記為-1，倒數素為-2，以此類推。
Python中包含6種內建的序列，即組、字符串、Unicode字符串、buffer對像和xrange對像。本章重點討論組，組的主要區別在於列表可以修組不能。
所有序列類型都可以進行某些特定的操作，這些操作包括索引(indexing)、分片(sliceing)、加(adding)、乘(multiplying)以及檢素是否屬於序列的成員(成員資格)。除此之外，Python還有計算序列長度素的內建函數。第3章數據結構與函數設計

本章學習目標：
 熟練掌握序列的基本概念
 熟練掌握組、字典、字符串的概念和各種用法
 熟練掌握各種序列類型之間的轉化
 了解集合的基本概念和用法
 熟練掌握自定義函數的設計和使用
 深入了解各類參數以及傳遞過程
本章主要介紹兩方面內容，一是常用的數據結構，二是函數設計。在數據結構方面，先介紹序列的基本概念，然後介紹各種序列類型，包括組、字符串和字典，後講解集合的概念和用法；在函數設計方面，先介紹函數的定義，接著對函數的返回值和形參、實參、默認參數、關鍵參數、可變長度參數、序列參數等各類參數進行介紹，由此完成對函數的比較細致、全面的講解。
3.1序列
在Python中，基本的數據結構是序列(sequence)。序列中素被分配一個序素的位置，也稱為索引。第1個索引是0，第2個是1，以此類推。序列
中的素標記為-1，倒數素為-2，以此類推。
Python中包含6種內建的序列，即組、字符串、Unicode字符串、buffer對像和xrange對像。本章重點討論組，組的主要區別在於列表可以修組不能。
所有序列類型都可以進行某些特定的操作，這些操作包括索引(indexing)、分片(sliceing)、加(adding)、乘(multiplying)以及檢素是否屬於序列的成員(成員資格)。除此之外，Python還有計算序列長度素的內建函數。
視頻講解

3.1.1列表
列表由一繫列按特定順序素組成。用戶可以創建包含字母表中所有字母、數字0～9或所有家庭成員姓名的列表；也可以將任何內容加入到列表中，素之間可以沒有任何關繫。鋻於列表通常包素，給列表指定一個表示復數的名稱(例如letters、digits或names)是個不錯的主意。在Python中，用方括號(［］)來表示列表，並用逗號來分隔素。下面是一個簡單的列表示例，這個列表包含幾種自行車。
【例31】列表實例。

bicycles.py

bicycles=［'trek', 'cannondale', 'redline', 'specialized'］

print(bicycles)

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