• python数据分析基础 大中专理科计算机 蒋锋,姜旭初编
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python数据分析基础 大中专理科计算机 蒋锋,姜旭初编

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仅1件

北京丰台
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作者蒋锋,姜旭初编

出版社中国财政经济出版社

ISBN9787522306452

出版时间2021-08

版次1

装帧平装

开本16

页数421页

定价88元

货号732_9787522306452

上书时间2024-07-02

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品相描述:全新
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商品描述
目录:

1 python介绍

本章思维导图

1.1 认识python

1.2 anaconda下载与安装

1.3 jupyter notebook介绍

1.4 markdown介绍

1.5 jupyter中安装markdown目录

1.6 python文件常用后缀名

1.7 python模块

2 python基础知识

本章思维导图

2.1 保留字与标识符

2.2 变量

2.3 基本数据类型

2.4 运算符

2.5 常用的内置函数

3 python基本数据结构

本章思维导图

3.1 列表

3.2 元组

3.3 字典

3.4 集合

4 python程序结构

本章思维导图

4.1 顺序结构

4.2 分支结构

4.3 循环结构

4.4 break与continue语句

5 字符串与正则表达式

本章思维导图

5.1 字符串大小写

5.2 判断类方法

5.3 查找字符串

5.4 分割字符串

5.5 拼接字符串

5.6 替换字符串

5.7 格式化字符串

5.8 正则表达式

6 函数

本章思维导图

6.1 函数的定义

6.2 函数的调用

6.3 参数传递

6.4 函数的返回值

6.5 局部变量和全局变量

6.6 函数式编程

7 文件作

本章思维导图

7.1 文件创建

7.2 文件写入

7.3 文件读取

7.4 定位

8 面向对象程序设计

本章思维导图

8.1 程序设计的方法

8.2 类和对象

8.3 定义类与创建对象

8.4 self参数

8.5 实例属与类属

8.6 __init__()方法

8.7 私有成员与公有成员

8.8 方法与属

8.9 封装

8.10 继承

8.11 重写

9 异常处理

本章思维导图

9.1 错误与异常概述

9.2 异常处理用法

10 numpy简介

本章思维导图

10.1 numpy方法

10.2 数组结构图

10.3 数组创建

10.4 数组存载

10.5 一维数组数据提取

10.6 二维数组数据提取

10.7 数组的形状变换

10.8 数组的运算

10.9 广播

11 pandas简介

本章思维导图

11.1 pandas方法

11.2 series与dataframe结构图

11.3 series和dataframe创建

11.4 存载数据对象

11.5 series的数据提取

11.6 dataframe之数据提取

11.7 dataframe数据修改

11.8 dataframe之行列标签及名称修改

11.9 数据合并

11.10 数据的连接

11.11 行列转换

11.12 透视

11.13 分组

11.14 pandas的运算

12 scipy简介

本章思维导图

12.1 常数与特殊函数

12.2 积分

12.3 插值

12.4 优化

12.5 线代数

12.6 统计分布

13 matplotlib简介

本章思维导图

13.1 图的构成

13.2 建立坐标系

13.3 常用作图方法及图的保存

13.4 参数设置

13.5 实例分析

13.6 常见统计图

14 seaborn简介

本章思维导图

14.1 sns.relplot作图

14.2 sns.catplot作图

14.3 sns.distplot作直方图

14.4 sns.pairplot作相关图

15 描述统计

本章思维导图

15.1 集中趋势的度量

15.2 离散程度的度量

15.3 分布形状的度量

16 概率与数理统计基础

本章思维导图

16.1 数

16.2 变量及分布

16.3 方差分析

16.4 一元线回归

附录a pandas读取数据

参文献

内容简介:

本书的特是从角度出发,以实例为载体,以简洁的文字编写,表达我们的和学方式,在实践中体会,使可以快速入手。倡导研究式学、理解为主,而不是灌输式学。同时,本书还对每章内容提供了思维导图。本书不仅可以作为python语言学的教科书,还适用于学过统计学、概率论与数理统计学的,也方便其今后更好地进行深度学等,不错数据分析。根据实践,广泛吸收外很好教材和文献资料的成果,亲自实践编写了本书,并且本书内容对没有学过c/c、r语言等软件的同学也是友好的。本书中所用的方法和代码都采用window系统下anaconda中的jupyter notebook(python 3.7)作为分析环境进行实现,当然本书所有代码对近期新python版本也是适用的。
本书既可以作为数据科学、统计学类、经法管等学科的python数据分析基础方面的教材或参书,也可以作为各大中专院校数据分析入门级教材,当然也适用于不同年级,只是学中要根据不同需求有所取舍。同时,本书是一本教科书,可能并不适合读者。

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