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Python數據科學基礎

作者：(美)肯尼迪·貝爾曼|責編:郭泳澤|譯者:張雲翼
出版社：人民郵電
ISBN：9787115609267

出版日期：2024/01/01
裝幀：平裝
頁數：194

人民幣：RMB 69.8 元售價：元

內容大鋼

本書首先介紹Python和Jupyter筆記本的基礎知識，然後逐一介紹豐富的、與數據科學相關的Python庫，並舉例說明如何在實際工作中運用Python。本書將Python和數據科學融合起來，幫助讀者快速入門Python並使用Python完成數據分析相關任務，是實用的快速上手教程。書中代碼使用與Jupyter筆記本兼容的Colab創建，方便讀者配置和使用。
本書適合希望在工作中使用Python的讀者閱讀，也適合想要利用數據科學原理完成各類項目的讀者參考。

作者介紹

(美)肯尼迪·貝爾曼|責編:郭泳澤|譯者:張雲翼
肯尼迪·貝爾曼是一位經驗豐富的軟體工程師。他最初使用Python管理影視特效方面的數字資產，後來更廣泛地應用Python。他撰寫了許多關於Python教育的書籍，還發起了很多相關培訓項目。目前他是Envestnet的高級數據工程師。

第Ⅰ部分  在筆記本環境中學習Python
  第1章  筆記本簡介
    1.1  運行Python語句
    1.2  Jupyter筆記本
    1.3  GoogleColab
      1.3.1  Colab文本單元
      1.3.2  LaTeX
      1.3.3  Colab代碼單元
      1.3.4  Colab文件
      1.3.5  管理Colab文檔
      1.3.6  Colab代碼片段
      1.3.7  現有資料集
      1.3.8  系統別名
      1.3.9  魔法函數
    1.4  本章小結
    1.5  問題
  第2章  Python基礎
    2.1  Python的基本類型
      2.1.1  高級語言與低級語言
      2.1.2  語句
    2.2  執行基礎數學運算
    2.3  用點號訪問類和對象
    2.4  本章小結
    2.5  問題
  第3章  序列
    3.1  通用的操作
      3.1.1  檢測成員關係
      3.1.2  索引
      3.1.3  切片
      3.1.4  查看信息
      3.1.5  數學運算
    3.2  列表和元組
      3.2.1  創建列表和元組
      3.2.2  添加和刪除列表元素
      3.2.3  拆包
      3.2.4  列表排序
    3.3  字元串
    3.4  range對象
    3.5  本章小結
    3.6  問題
  第4章  其他數據結構
    4.1  字典
      4.1.1  創建字典
      4.1.2  利用鍵訪問、追加、更新字典
      4.1.3  從字典中移除項目
      4.1.4  字典視圖
      4.1.5  判斷字典是否包含某個鍵
      4.1.6  get方法
      4.1.7  合法的鍵類型
      4.1.8  哈希方法

    4.2  集合
      4.2.1  集合的運算
      4.2.2  原封集合
    4.3  本章小結
    4.4  問題
  第5章  執行控制
    5.1  複合語句
      5.1.1  複合語句的結構
      5.1.2  判斷True與False
    5.2  if語句
    5.3  while循環
    5.4  for循環
    5.5  break和continue語句
    5.6  本章小結
    5.7  問題
  第6章  函數
    6.1  定義函數
      6.1.1  控制語句
      6.1.2  文檔字元串
      6.1.3  參數
      6.1.4  返回語句
    6.2  函數的作用域
    6.3  裝飾器
    6.4  匿名函數
    6.5  本章小結
    6.6  問題
第Ⅱ部分  數據科學庫
  第7章  NumPy
    7.1  安裝並引入NumPy
    7.2  創建數組
    7.3  索引與切片
    7.4  逐元素運算
    7.5  過濾值
    7.6  視圖與拷貝
    7.7  數組的一些方法
    7.8  廣播
    7.9  NumPy代數
    7.10  本章小結
    7.11  問題
  第8章  SciPy
    8.1  SciPy簡介
    8.2  scipy.misc子模塊
    8.3  scipy.special子模塊
    8.4  scipy.stats子模塊
      8.4.1  離散分佈
      8.4.2  連續分佈
    8.5  本章小結
    8.6  問題
  第9章  pandas
    9.1  關於數據框

    9.2  創建數據框
      9.2.1  通過字典創建數據框
      9.2.2  根據列表的列表創建數據框
      9.2.3  利用文件創建數據框
    9.3  與數據框中的數據交互
      9.3.1  首尾
      9.3.2  描述統計學
      9.3.3  訪問數據
      9.3.4  方括弧語法
      9.3.5  利用標籤優化數據訪問
      9.3.6  利用索引優化數據訪問
      9.3.7  遮罩與過濾
      9.3.8  pandas布爾運算
    9.4  操縱數據框
    9.5  操縱數據
    9.6  互動式顯示
    9.7  本章小結
    9.8  問題
  第10章  可視化庫
    10.1  Matplotlib
      10.1.1  調整樣式
      10.1.2  帶標籤的數據
      10.1.3  繪製多組數據
      10.1.4  面向對象的樣式
    10.2  seaborn
    10.3  Plotly
    10.4  Bokeh
    10.5  其他可視化庫
    10.6  本章小結
    10.7  問題
  第11章  機器學習庫
    11.1  常用機器學習庫
    11.2  機器學習如何工作
      11.2.1  轉換
      11.2.2  劃分測試與訓練數據
      11.2.3  訓練與測試
    11.3  進一步學習scikit-learn
    11.4  本章小結
    11.5  問題
  第12章  自然語言工具箱
    12.1  NLTK示例文本
    12.2  頻度分佈
    12.3  文本對象
    12.4  文本分類
    12.5  本章小結
    12.6  習題
第Ⅲ部分  Python中級知識
  第13章  函數式編程
    13.1  函數式編程簡介
      13.1.1  作用域與狀態

      13.1.2  依賴全局狀態
      13.1.3  改變狀態
      13.1.4  修改可變數據
      13.1.5  函數式編程中的函數
    13.2  列表推導式
      13.2.1  列表推導式的基本語法
      13.2.2  替代map和filter
      13.2.3  多變數
      13.2.4  字典推導式
    13.3  生成器
      13.3.1  生成器表達式
      13.3.2  生成器函數
    13.4  本章小結
    13.5  問題
  第14章  面向對象編程
    14.1  將狀態與函數編組
      14.1.1  類與實例
      14.1.2  私有方法和變數
      14.1.3  類變數
    14.2  特殊方法
      14.2.1  表示方法
      14.2.2  富比較方法
      14.2.3  數學運算方法
    14.3  繼承
    14.4  本章小結
    14.5  問題
  第15章  其他主題
    15.1  排序
    15.2  讀寫文件
    15.3  datetime對象
    15.4  正則表達式
      15.4.1  字符集
      15.4.2  字元類
      15.4.3  分組
      15.4.4  帶名分組
      15.4.5  搜索所有匹配
      15.4.6  搜索迭代器
      15.4.7  替換
      15.4.8  使用帶名分組替換
      15.4.9  編譯正則表達式
    15.5  本章小結
    15.6  問題
附錄A  章末問題答案
附錄B  圖片版權

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