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數據分析與可視化(高等學校新工科電腦類專業系列教材)

  • 作者：編者:閆博|責編:吳禎娥
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560675886
  • 出版日期：2025/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：293
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹數據分析與可視化技術，書中通過大量實例，深入淺出地介紹了數據分析與可視化中常用的技術及使用方法。全書共7章，主要內容包括緒論、NumPy數值計算、Pandas數據分析、SciPy科學計算、Matplotlib數據可視化、ECharts數據可視化、Pyecharts數據可視化。
    本書配套有微課視頻，可掃描書中提供的二維碼進行觀看。本書還配套有電子課件、實例源文件、教學大綱等資源，可在西安電子科技大學出版社官網下載。
    本書內容翔實，通俗易懂，可作為高等學校新工科數據科學與大數據等相關專業的教材，也可作為數據分析與可視化開發人員的參考書。
作者介紹
編者:閆博|責編:吳禎娥
目錄
第1章  緒論
  1.1  數據分析與可視化
    1.1.1  數據分析
    1.1.2  數據可視化
  1.2  數據分析與可視化常用工具
  1.3  Python數據分析與可視化常用類庫
  1.4  華育興業教學實驗系統
第2章  NumPy數值計算
  2.1  數組對象 (ndarray)
    2.1.1  多維數組
    2.1.2  構造數組
    2.1.3  數組屬性
    2.1.4  數據類型
    2.1.5  切片和索引
    2.1.6  迭代數組
  2.2  常量
  2.3  變換數組形態
    2.3.1  數組重塑
    2.3.2  數組合併
    2.3.3  數組分割
  2.4  通函數
    2.4.1  可用ufunc
    2.4.2  廣播
  2.5  字元串函數
  2.6  文件讀寫
  2.7  統計與分析
    2.7.1  排序
    2.7.2  去重與重複數據
    2.7.3  常用統計函數
  2.8  矩陣
    2.8.1  構造矩陣
    2.8.2  矩陣屬性
    2.8.3  矩陣運算
第3章  Pandas數據分析
  3.1  數據結構
    3.1.1  Series
    3.1.2  DataFrame
  3.2  索引
    3.2.1  索引對象
    3.2.2  重置索引
    3.2.3  重命名索引
    3.2.4  Series的索引操作
    3.2.5  DataFrame的索引操作
  3.3  數據變更
    3.3.1  Series數據變更
    3.3.2  DataFrame數據變更
  3.4  數據運算
    3.4.1  算術運算與對齊
    3.4.2  函數應用與映射
    3.4.3  排序

    3.4.4  統計
  3.5  時間序列
    3.5.1  Timestamp類型
    3.5.2  DatetimeIndex對象
    3.5.3  PeriodIndex對象
    3.5.4  Timedelta對象
  3.6  數據讀寫
    3.6.1  CSV文件讀寫
    3.6.2  Excel文件讀寫
    3.6.3  資料庫數據讀寫
  3.7  數據分組與聚合
    3.7.1  數據分組
    3.7.2  數據聚合
  3.8  透視表與交叉表
    3.8.1  透視表
    3.8.2  交叉表
  3.9  數據合併
    3.9.1  堆疊合併數據
    3.9.2  主鍵合併數據
    3.9.3  重疊合併數據
  3.10  數據清洗
    3.10.1  檢測與處理重複值
    3.10.2  檢測與處理缺失值
    3.10.3  檢測與處理異常值
  3.11  數據標準化
    3.11.1  離差標準化數據
    3.11.2  標準差標準化數據
    3.11.3  小數定標標準化數據
  3.12  數據轉換
    3.12.1  啞變數處理類別數據
    3.12.2  離散化連續型數據
第4章  SciPy科學計算
  4.1  SciPy主命名空間
  4.2  SciPy常數和單位
  4.3  SciPy線性代數
    4.3.1  矩陣的基本運算
    4.3.2  特徵值計算
    4.3.3  矩陣分解
    4.3.4  線性方程組求解
    4.3.5  特殊矩陣
  4.4  SciPy聚類分析
    4.4.1  scipy.cluster.vq
    4.4.2  scipy.cluster.hierarchy
  4.5  SciPy插值
  4.6  SciPy數值優化
    4.6.1  優化問題
    4.6.2  最小二乘法和曲線擬合
    4.6.3  線性規劃
  4.7  SciPy統計函數
    4.7.1  匯總統計

    4.7.2  相關性檢驗
    4.7.3  樣本檢驗
第5章  Matplotlib數據可視化
  5.1  Matplotlib基礎
    5.1.1  Matplotlib簡介及安裝
    5.1.2  Matplotlib繪圖流程
  5.2  Pyplot的rc參數
    5.2.1  rc參數
    5.2.2  參數設置方式
    5.2.3  中文設置
    5.2.4  線條常用的rc參數
    5.2.5  rc參數設置示例
  5.3  常用圖形繪製
    5.3.1  柱狀圖
    5.3.2  折線圖
    5.3.3  餅圖
    5.3.4  直方圖
  5.4  文本與顏色設置
    5.4.1  文本設置
    5.4.2  顏色設置
  5.5  詞雲圖的生成
  5.6  Matplotlib在Django項目中的應用
第6章  ECharts數據可視化
  6.1  ECharts基礎
    6.1.1  ECharts的安裝
    6.1.2  ECharts繪圖流程
    6.1.3  ECharts常見圖表類型
    6.1.4  ECharts配置項
  6.2  常用圖形繪製
    6.2.1  柱狀圖
    6.2.2  折線圖
    6.2.3  餅圖
    6.2.4  散點圖
  6.3  ECharts在Django項目中的應用
第7章  Pyecharts數據可視化
  7.1  Pyecharts基礎
    7.1.1  Pyecharts的特性及安裝
    7.1.2  Pyecharts繪圖流程
    7.1.3  Pyecharts常見圖表類型
    7.1.4  Pyecharts配置項
  7.2  常用圖形繪製
    7.2.1  柱狀圖
    7.2.2  折線圖
    7.2.3  餅圖
  7.3  Pyecharts在Django項目中的應用
參考文獻

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