消息 首页 搜索 举报
  • Python数据处理与挖掘 吴振宇 李春忠 李建锋 人民邮电出版社 9787115539786 正版旧书
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

Python数据处理与挖掘 吴振宇 李春忠 李建锋 人民邮电出版社 9787115539786 正版旧书

正版旧书 里面部分笔记 内容完好 可正常使用 旧书不附带光盘

￥ 5.8 九五品

库存30件

江西南昌
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者吴振宇 李春忠 李建锋

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115539786

出版时间2020-07

装帧线装

页数300页

货号4485677

上书时间2024-04-16

辉煌二手教材专营店

七年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺
  • 最新上架

   商品详情   

品相描述：九五品
商品描述
温馨提示：亲！旧书库存变动比较快，有时难免会有断货的情况，为保证您的利益，拍前请务必联系卖家咨询库存情况！谢谢！
书名：Python数据处理与挖掘
编号：4485677
ISBN：9787115539786[十位:]
作者：吴振宇 李春忠 李建锋
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2020年07月
页数：300
定价：49.80 元
参考重量：0.450Kg
-------------------------
新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
第 1章 Python快速入门 1 1.1 一种简单的编程语言 2 1.1.1 Python--解释型编程语言 2 1.1.2 Python应用 3 1.2 Python开发环境 4 1.2.1 搭建简单的Python开发环境 4 1.2.2 功能强大的集成开发环境 6 1.2.3 交互式开发环境 6 1.3 Python中简单的程序结构 8 1.3.1 文件是代码的基本组成单元 8 1.3.2 模块化地组织代码 8 1.3.3 代码缩进区分逻辑关系 10 1.3.4 输入和输出提升程序交互性 10 1.3.5 常见的Python解释器 11 1.4 习题 12 第 2章 Python数据类型 13 2.1 数据类型是数据表示的基础 14 2.1.1 Python中一切皆对象 14 2.1.2 数字类型 14 2.1.3 布尔类型 15 2.1.4 字符串类型 15 2.1.5 自定义数据类型 16 2.1.6 变量 17 2.2 语句组成逻辑结构 18 2.2.1 运算符和表达式 19 2.2.2 语句 20 2.3 控制程序的执行 21 2.3.1 顺序结构 21 2.3.2 分支结构 21 2.3.3 循环结构 22 2.4 有效存储数据 24 2.4.1 列表 25 2.4.2 元组 27 2.4.3 字典 28 2.4.4 集合 29 2.4.5 特殊运算符 30 2.5 函数实现代码复用 31 2.5.1 自定义函数 31 2.5.2 内置函数 32 2.5.3 字符串处理函数 33 2.5.4 函数式编程 33 2.6 存储数据 35 2.6.1 文件操作 36 2.6.2 JSON和XML 36 2.7 案例:传感器数据分析 40 2.8 习题 42 第3章 Python常用模块 43 3.1 模块的概念 44 3.2 自定义模块 46 3.3 正则表达式模块 46 3.4 NumPy和SciPy模块 50 3.4.1 NumPy 51 3.4.2 SciPy 59 3.5 Pandas库 61 3.6 习题 71 第4章 Python数据获取 73 4.1 Web的客户端/服务器工作模式 74 4.1.1 Web数据传输协议 75 4.1.2 Web页面标记语言 78 4.1.3 Web样式设计 81 4.2 Python设计爬虫软件 84 4.2.1 页面请求库URLLib 84 4.2.2 增强的网络请求库Requests 88 4.2.3 页面内容解析库BeautifulSoup 91 4.2.4 案例:在互联网上获取电影评论数据 95 4.2.5 浏览器中模拟点击的Selenium库 97 4.3 多线程提升数据获取的效率 103 4.3.1 多线程的使用方法 104 4.3.2 案例:多线程在页面数据获取中的应用 106 4.4 习题 109 第5章 Python数据挖掘基础 111 5.1 数据挖掘的基本概念 112 5.1.1 数据挖掘中常用的术语 112 5.1.2 数据挖掘的流程 113 5.2 数据集是数据挖掘的基础 115 5.2.1 各领域公开了大量的数据集 115 5.2.2 自定义数据 119 5.3 Python中常用的 数据挖掘库 120 5.3.1 自然语言处理常用的NLTK库 120 5.3.2 机器学习常用的Sklearn库 125 5.4 习题 134 第6章 Python数据挖掘算法 135 6.1 数据挖掘中的分类 136 6.1.1 分类问题的基本思想 136 6.1.2 常见的分类算法 139 6.1.3 朴素贝叶斯分类算法的原理 145 6.1.4 案例:从头实现朴素贝叶斯分类算法 146 6.2 数据挖掘中的聚类 148 6.2.1 聚类的基本思想 149 6.2.2 常见的聚类算法 152 6.2.3 K-means聚类算法的原理 168 6.2.4 案例:从头实现K-means聚类算法 169 6.3 习题 171 第7章 Python大数据挖掘 173 7.1 深度学习是大数据处理的重要手段 174 7.1.1 深度学习来源于神经网络 175 7.1.2 深度学习已有大量模型 187 7.1.3 深度学习框架提升使用效率 191 7.1.4 卷积神经网络的工作原理 193 7.1.5 LSTM网络的工作原理 196 7.1.6 案例:使用卷积神经网络实现蔬菜识别系统 200 7.2 习题 204 第8章 Python数据可视化 207 8.1 可视化技术自然地展现数据规律 208 8.2 *为常用的Matplotlib库 208 8.2.1 使用Matplotlib库绘制各种图形 211 8.2.2 Pandas库中直接绘图 216 8.3 Seaborn库增强绘图效果 219 8.4 Plotnine库弥补可视化不足 225 8.5 案例:房价数据采集及可视化 228 8.6 习题 231 参考文献 232
  • Python数据处理与挖掘 吴振宇 李春忠 李建锋 人民邮电出版社 9787115539786 正版旧书

   相关推荐   

—  没有更多了  —

店铺评价
消息 首页 搜索

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP