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Python數據分析與實踐(浙江省普通高校十三五新形態教材)/大數據與人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:柳毅
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302515791
  • 出版日期：2019/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：327
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    Python是信息管理與信息系統、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、對象和方法的相關內容；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章主要介紹網路數據獲取的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繪製圖表的知識；第9章主要介紹利用Python進行資料庫應用開發；第10、11章主要介紹Python機器學習的基本概念以及有監督、無監督學習演算法的原理；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Python3。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。本書適合作為電腦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。
作者介紹
編者:柳毅
    柳毅，副教授，2007年獲上海理工大學管理科學與工程專業博士學位，2012年浙江大學控制理論與控制工程專業博土后出站，2015年至2016年獲國家留學基金委資助，為美國加州伯克利大學UCBerkeley訪問學者。2015年獲得浙江省「之江青年社科學者」。主要從事智能商務與數據分析、優化演算法研究。     參與在研國家自然科學基金1項，主持在研（完成）教育部人文社科項目、浙江省自然科學基金等省（部）級項目5項，在《系統管理學報》、《模式識別與人工智慧》、《電腦集成製造系統》等國內一級學術期刊上發表十多篇學術論文，出版學術專著2部，研究成果獲得多項國家發明專利和軟體著作權，2011年獲得浙江省高校科研成果三等獎，2014年獲得浙江省社科優秀成果三等獎等。
目錄
第1章  Python簡介
  1.1  Python語言的發展史
    1.1.1  Python語言的特點
    1.1.2  Python 2與Python 3的區別
  1.2  Python的環境搭建
  1.3  開始使用Python IDLE
    1.3.1  交互方式
    1.3.2  Python的集成開發環境
  1.4  Eclipse+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  標識符與變數
    2.1.1  標識符
    2.1.2  變數
  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
    2.3.1  if語句
    2.3.2  if-else語句
    2.3.3  if-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
    2.4.3  break語句和continue語句
    2.4.4  range()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
    3.1.2  元組
    3.1.3  字元串
    3.1.4  列表與元組之間的轉換
  3.2  字典
    3.2.1  創建字典
    3.2.2  字典的方法
    3.2.3  列表、元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  類與對象
  4.1  面向對象
    4.1.1  面向對象編程
    4.1.2  類的抽象與封裝
  4.2  認識Python中的類、對象和方法
    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
    4.7.2  Python中的異常類
    4.7.3  捕獲與處理異常
    4.7.4  自定義異常類
    4.7.5  with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
  5.1  NumPy
    5.1.1  ndarray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
  5.2  Pandas
    5.2.1  Pandas數據結構
    5.2.2  Pandas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

  5.3  Matplotlib
    5.3.1  figure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  刻度標籤和圖例
    5.3.5  添加圖例
    5.3.6  將圖表保存到文件
  5.4  SciPy
  5.5  Scikit-learn
  本章小結
  習題
第6章  網路數據的獲取
  6.1  網頁數據的組織形式
    6.1.1  HTML
    6.1.2  HTML元素
    6.1.3  HTML屬性
  6.2  XML
    6.2.1  XML的結構和語法
    6.2.2  XML元素和屬性
  6.3  利用urllib處理HTTP
  6.4  利用BeautifulSoup4解析HTML文檔
    6.4.1  BeautifulSoup4中的對象
    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
    8.1.3  Python數據可視化環境準備
  8.2  繪製圖表
    8.2.1  Matplotlib API入門
    8.2.2  創建圖表
    8.2.3  圖表定製
    8.2.4  保存圖表
  8.3  更多高級圖表及定製

    8.3.1  樣式
    8.3.2  subplot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  資料庫應用開發
  9.1  Python與資料庫
    9.1.1  資料庫簡介
    9.1.2  Python資料庫工作環境
  9.2  本地資料庫SQLite
    9.2.1  SQLite簡介
    9.2.2  Python內置的sqlite3模塊
  9.3  關係型資料庫
    9.3.1  關係型資料庫基本操作與SQL
    9.3.2  操作MySQL
  9.4  非關係型資料庫
    9.4.1  NoSQL介紹
    9.4.2  MongoDB
    9.4.3  PyMongo： 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
  10.2  Python機器學習庫Scikit-learn
  10.3  有監督學習
    10.3.1  線性回歸
    10.3.2  Logistic回歸分類器
    10.3.3  樸素貝葉斯分類器
    10.3.4  支持向量機
    10.3.5  KNN演算法
    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
    11.2.2  K-Means演算法
    11.2.3  DBSCAN演算法
  11.3  關聯規則
    11.3.1  關聯分析
    11.3.2  Apriori演算法
    11.3.3  FP-growth演算法
  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  數據特徵
    12.2.3  矢量數據
    12.2.4  柵格數據
  12.3  Python地理空間分析工具
    12.3.1  GeoJSON
    12.3.2  GDAL和OGR
    12.3.3  PyShp
    12.3.4  PIL
    12.3.5  GeoPandas
  12.4  Python分析矢量數據
    12.4.1  訪問矢量數據
    12.4.2  Shapefile文件操作
    12.4.3  空間查詢
    12.4.4  疊加分析
  12.5  Python與遙感
    12.5.1  訪問影像文件
    12.5.2  影像裁剪
    12.5.3  重採樣
    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

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