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Python數據分析與應用(面向新工科普通高等教育系列教材)

  • 作者：編者:趙志宏//王學軍//王輝|責編:郝建偉//王斌
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111703648
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：243
人民幣：RMB 65 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共10章，內容包括Python基本語法、Python科學計算、數據分析、數據處理、數據可視化等，通過圖像分析、視覺分析、時序分析等方面的例子指導讀者進行數據分析方面的工作。
    本書與數據分析應用緊密結合，語言通俗易懂、案例實用性強，能夠使讀者對Python數據分析有一個較為全面的認識。除綜合案例外，本書每章後面附有習題和作業，便於讀者了解自己對內容的掌握程度。
    本書可作為電腦科學與技術、人工智慧、大數據、統計學及相關專業的本科生、研究生教材，也可以作為從事人工智慧、大數據相關研究的科研人員的參考書。
    本書配有授課電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費註冊，審核通過後下載，或聯繫編輯索取（微信：15910938545，電話：010-88379739）。
作者介紹
編者:趙志宏//王學軍//王輝|責編:郝建偉//王斌
目錄
前言
第1章  Python簡介
  1.1  Python概要介紹
    1.1.1  Python主要特點
    1.1.2  Python不足
    1.1.3  Python發展現狀
  1.2  Python發展歷史
    1.2.1  Python起源
    1.2.2  Python各版本
  1.3  Python常用工具包
  1.4  Python常見問題
    1.4.1  Python安裝
    1.4.2  Python IDE安裝
    1.4.3  Python和其他語言介面
    1.4.4  工具包的安裝
    1.4.5  工具包的導入
  1.5  Python在國內的發展
    1.5.1  國內鏡像
    1.5.2  中小學教育
    1.5.3  國內使用Python情況
  習題和作業
第2章  Python語法
  2.1  Python常用數據結構
    2.1.1  列表
    2.1.2  元組
    2.1.3  集合
    2.1.4  字典
  2.2  分支與循環
    2.2.1  分支
    2.2.2  循環
    2.2.3  三目表達式
  2.3  函數、類和模塊
    2.3.1  函數
    2.3.2  類
    2.3.3  模塊
  2.4  Python語言與其他語言比較
  習題和作業
第3章  Python科學計算
  3.1  Python基本計算
    3.1.1  算術運算
    3.1.2  比較運算
    3.1.3  賦值運算
    3.1.4  邏輯運算
    3.1.5  成員運算符
    3.1.6  計算實例
  3.2  利用NumPy科學計算
    3.2.1  多維數組
    3.2.2  廣播特性
    3.2.3  遍歷軸
    3.2.4  數組操作

    3.2.5  矩陣運算
    3.2.6  應用案例——圖像壓縮
  3.3  Scipy包
    3.3.1  Scipy簡單介紹
    3.3.2  基本操作
    3.3.3  圖像處理
    3.3.4  快速傅里葉變換
    3.3.5  函數插值
    3.3.6  優化
  3.4  NumPy與Python的性能比較
  習題和作業
第4章  Python數據分析
  4.1  Pandas包
    4.1.1  讀入csv文件
    4.1.2  截取數據與描述數據
    4.1.3  數據顯示
    4.1.4  數據處理
  4.2  Scikit-learn包
    4.2.1  特徵降維
    4.2.2  聚類
    4.2.3  分類
  4.3  其他Python分析包
    4.3.1  頻譜分析
    4.3.2  時頻分析
    4.3.3  動力學分析
  習題和作業
第5章  Python數據處理
  5.1  數據清洗
  5.2  數據預處理
  5.3  統計分析
  5.4  網路數據採集
    5.4.1  網路爬蟲
    5.4.2  網頁解析
  5.5  案例應用
  習題和作業
第6章  Python數據可視化
  6.1  可視化的基本概念
  6.2  利用Matplotlib進行可視化
    6.2.1  繪製Matplotlib的圖表組成元素
    6.2.2  圖表的美化和修飾
  6.3  繪製統計圖形
  6.4  案例應用
    6.4.1  氣溫數據可視化分析
    6.4.2  交通線路圖可視化
  習題和作業
第7章  Python圖像分析
  7.1  圖像分析簡介
  7.2  卷積神經網路組成
    7.2.1  卷積層
    7.2.2  激活函數層

    7.2.3  池化層
    7.2.4  Dropout層
    7.2.5  Batch Normalization(BN)層
    7.2.6  全連接層
  7.3  經典卷積網路架構
    7.3.1  LeNet-5
    7.3.2  Alexlvet
    7.3.3  VGGNet
    7.3.4  ResNet
  7.4  案例應用
    7.4.1  MNIST手寫數字識別
    7.4.2  Kaggle貓狗大戰
  7.5  深度學習框架
  習題和作業
第8章  Python視覺分析
  8.1  基於OpenCV的視頻操作
  8.2  目標檢測簡介
  8.3  R-CNN系列發展歷程
  8.4  Faster R-CNN詳解
  8.5  YOLO系列發展歷程
  8.6  YOLOv4詳解
  8.7  案例應用
    8.7.1  Faster R-CNN目標檢測
    8.7.2  YOLOv4目標檢測
  8.8  國內視覺分析研究
    8.8.1  工業界
    8.8.2  學術界
  習題和作業
第9章  Python時序分析
  9.1  時序分析介紹
  9.2  循環神經網路
    9.2.1  記憶單元
    9.2.2  輸入輸出序列
    9.2.3  LSTM單元
    9.2.4  GRU單元
  9.3  案例應用
    9.3.1  LSTM預測JetRail高鐵乘客
    9.3.2  GRU預測飛機乘客
    9.3.3  LSTM預測溫度
  習題和作業
第10章  綜合案例
  10.1  人臉識別系統
    10.1.1  人臉數據收集
    10.1.2  訓練人臉分類器
    10.1.3  人臉識別實現
  10.2  PM2.5預測系統
    10.2.1  數據導入
    10.2.2  建立數據集
    10.2.3  構造預測模型
    10.2.4  模型訓練與測試

參考文獻

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