書(shū)馨卡幫你省薪 2024個(gè)人購(gòu)書(shū)報(bào)告 2024中圖網(wǎng)年度報(bào)告
歡迎光臨中圖網(wǎng) 請(qǐng) | 注冊(cè)
> >>
Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐指南

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐指南

作者：紀(jì)路
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2017-05-01
開(kāi)本： 32開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 241
中 圖 價(jià):¥47.2(8.0折) 定價(jià)  ¥59.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
加入購(gòu)物車(chē) 收藏
運(yùn)費(fèi)6元，滿(mǎn)39元免運(yùn)費(fèi)
?新疆、西藏除外
本類(lèi)五星書(shū)更多>
買(mǎi)過(guò)本商品的人還買(mǎi)了

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐指南 版權(quán)信息

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐指南 本書(shū)特色

本書(shū)分為三大部分，其中第1~4章是Python基礎(chǔ)，這個(gè)部分會(huì)介紹閱讀本書(shū)所必須掌握的Python知識(shí)。第5~7章是講解Python直接提供的數(shù)據(jù)處理工具，這些工具包括一些易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方工具。第8~12章是一些實(shí)際的案例，將會(huì)涉及Python主要擅長(zhǎng)的幾個(gè)領(lǐng)域。后的三個(gè)附錄分別介紹了關(guān)于Python的一些擴(kuò)展知識(shí)。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐指南 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)分為三大部分，其中第1~4章是Python基礎(chǔ)，這個(gè)部分會(huì)介紹閱讀本書(shū)所必須掌握的Python知識(shí)。第5~7章是講解Python直接提供的數(shù)據(jù)處理工具，這些工具包括一些易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方工具。第8~12章是一些實(shí)際的案例，將會(huì)涉及Python主要擅長(zhǎng)的幾個(gè)領(lǐng)域。后的三個(gè)附錄分別介紹了關(guān)于Python的一些擴(kuò)展知識(shí)。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐指南 目錄

目錄　Contents
前言
第0章　發(fā)現(xiàn)、出發(fā)1
0.1　何謂數(shù)據(jù)科學(xué)1
0.1.1　海量的數(shù)據(jù)與科學(xué)的方法2
0.1.2　數(shù)據(jù)科學(xué)并不是新概念3
0.1.3　數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)系統(tǒng)工程3
0.2　如何成為數(shù)據(jù)科學(xué)家4
0.3　為什么是Python6
0.4　一個(gè)簡(jiǎn)單的例子8
第1章　Python介紹9
1.1　Python的版本之爭(zhēng)10
1.2　Python解釋器11
1.2.1　Mac OS X系統(tǒng)11
1.2.2　Linux系統(tǒng)11
1.2.3　Windows系統(tǒng)12
1.3　**段Python程序14
1.4　使用Python shell調(diào)試程序15
第2章　Python基礎(chǔ)知識(shí)19
2.1　應(yīng)當(dāng)掌握的基礎(chǔ)知識(shí)19
2.1.1　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類(lèi)型19
2.1.2　變量和賦值21
2.1.3　操作符及表達(dá)式22
2.1.4　文本編輯器23
2.2　字符串27
2.3　獲取鍵盤(pán)輸入29
2.4　流程控制30
2.4.1　條件判斷30
2.4.2　循環(huán)31
2.4.3　縮進(jìn)、空白和注釋33
第3章　函數(shù)及異常處理35
3.1　函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)36
3.1.1　定義函數(shù)37
3.1.2　關(guān)鍵字參數(shù)和默認(rèn)參數(shù)38
3.1.3　可變數(shù)量的參數(shù)39
3.1.4　遞歸40
3.2　閉包41
3.3　異常和斷言44
第4章　高級(jí)字符串處理47
4.1　字符集和字符編碼47
4.1.1　ASCII字符集和編碼48
4.1.2　Unicode字符集及UTF-8編碼49
4.2　字符串操作和格式化51
4.2.1　字符串的基本操作51
4.2.2　字符串分割52
4.2.3　字符串格式化52
4.3　正則表達(dá)式53
4.3.1　正則表達(dá)式入門(mén)54
4.3.2　在Python中使用正則表達(dá)式57
第5章　容器和collections60
5.1　元組60
5.2　列表62
5.2.1　引用傳遞64
5.2.2　列表解析式65
5.3　字典66
5.4　collections69
5.4.1　namedtuple69
5.4.2　Counter70
5.4.3　defaultdict71
5.4.4　OrderedDict71
第6章　Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)簡(jiǎn)介73
6.1　math模塊73
6.1.1　常見(jiàn)常量73
6.1.2　無(wú)窮74
6.1.3　整數(shù)轉(zhuǎn)換75
6.1.4　絕對(duì)值和符號(hào)76
6.1.5　常用計(jì)算77
6.1.6　指數(shù)和對(duì)數(shù)77
6.2　time79
6.3　random82
6.3.1　隨機(jī)數(shù)生成器82
6.3.2　取樣84
6.4　glob和fileinput85
6.5　bz2和gzip87
6.6　pprint88
6.7　traceback90
6.8　JSON91
第7章　用Python讀寫(xiě)外部數(shù)據(jù)93
7.1　CSV文件的讀寫(xiě)94
7.1.1　讀取CSV文件94
7.1.2　創(chuàng)建CSV文件95
7.1.3　處理方言96
7.1.4　將讀取的結(jié)果轉(zhuǎn)換成字典97
7.2　Excel文件的讀寫(xiě)98
7.2.1　讀取Excel文件98
7.2.2　寫(xiě)Excel文件99
7.3　MySQL的讀寫(xiě)101
7.3.1　寫(xiě)入MySQL103
7.3.2　讀取MySQL105
第8章　統(tǒng)計(jì)編程106
8.1　描述性統(tǒng)計(jì)106
8.1.1　人口普查數(shù)據(jù)106
8.1.2　均值和中位數(shù)110
8.1.3　方差和標(biāo)準(zhǔn)差111
8.1.4　分布113
8.2　數(shù)據(jù)可視化入門(mén)116
8.2.1　pyplot基礎(chǔ)116
8.2.2　柱狀圖和餅圖119
8.3　概率122
第9章　爬蟲(chóng)入門(mén)124
9.1　網(wǎng)絡(luò)資源及爬蟲(chóng)的基本原理124
9.2　使用request模塊獲取HTML內(nèi)容127
9.2.1　關(guān)于HTTP協(xié)議127
9.2.2　使用requests的get方法獲取HTML內(nèi)容129
9.3　使用Xpath解析HTML中的內(nèi)容133
9.3.1　HTML的層級(jí)和Xpath的基本概念134
9.3.2　使用谷歌瀏覽器快速創(chuàng)建Xpath路徑137
9.3.3　使用谷歌瀏覽器復(fù)制需要JS渲染的HTML頁(yè)面138
9.4　實(shí)戰(zhàn)：爬取京東商品品類(lèi)及品牌列表144
第10章　數(shù)據(jù)科學(xué)的第三方庫(kù)介紹149
10.1　Numpy入門(mén)和實(shí)戰(zhàn)149
10.1.1　Numpy基礎(chǔ)150
10.1.2　Numpy基本運(yùn)算153
10.1.3　Numpy高級(jí)特性159
10.1.4　kNN實(shí)戰(zhàn)162
10.2　Pandas的入門(mén)和實(shí)戰(zhàn)167
10.2.1　Pandas基礎(chǔ)168
10.2.2　泰坦尼克號(hào)生存率分析實(shí)戰(zhàn)176
10.3　Scikit-learn入門(mén)和實(shí)戰(zhàn)180
10.3.1　機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)181
10.3.2　Scikit-learn基礎(chǔ)183
10.3.2　實(shí)戰(zhàn)186
第11章　利用Python進(jìn)行圖數(shù)據(jù)分析193
11.1　圖基礎(chǔ)193
11.2　NetworkX入門(mén)194
11.2.1　基本操作194
11.2.2　為圖中的元素添加屬性196
11.2.3　有向圖及節(jié)點(diǎn)的度數(shù)197
11.2.4　構(gòu)建圖及圖的操作197
11.3　使用NetworkX進(jìn)行圖分析199
11.3.1　利用聯(lián)通子圖發(fā)現(xiàn)社區(qū)199
11.3.2　通過(guò)三角計(jì)算強(qiáng)化社區(qū)發(fā)現(xiàn)201
11.3.3　利用PageRank發(fā)現(xiàn)影響力中心202
第12章　大數(shù)據(jù)工具入門(mén)204
12.1　Hadoop204
12.1.1　Hadoop的計(jì)算原理205
12.1.2　在Hadoop上運(yùn)行Python程序208
12.2　Spark211
12.2.1　為什么需要Spark211
12.2.2　如何學(xué)習(xí)Spark212
12.3　大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)的區(qū)別215
附錄A　編寫(xiě)Python 2與Python 3兼容的代碼217
附錄B　安裝完整的Python開(kāi)發(fā)環(huán)境225
附錄C　常用的Python技巧235
展開(kāi)全部
暫無(wú)評(píng)論……
書(shū)友推薦
本類(lèi)暢銷(xiāo)
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服