Python数据科学基础
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江苏无锡
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作者(美)肯尼迪·贝尔曼
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115609267
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价69.8元
货号1203179542
上书时间2024-10-29
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商品详情
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作者简介
肯尼迪·贝尔曼是一位经验丰富的软件工程师。他最初使用Python管理影视特效方面的数字资产，后来更广泛地应用Python。他撰写了许多关于Python教育的书籍，还发起了很多相关培训项目。目前他是Envestnet的高级数据工程师。
目录
第Ⅰ部分在笔记本环境中学习Python
第1章笔记本简介3
1．1运行Python语句3
1．2Jupyter笔记本4
1．3GoogleColab4
1．3．1Colab文本单元5
1．3．2LaTeX7
1．3．3Colab代码单元7
1．3．4Colab文件7
1．3．5管理Colab文档8
1．3．6Colab代码片段8
1．3．7现有资料集8
1．3．8系统别名8
1．3．9魔法函数9
1．4本章小结9
1．5问题9
第2章Python基础10
2．1Python的基本类型10
2．1．1高级语言与低级语言11
2．1．2语句12
2．2执行基础数学运算17
2．3用点号访问类和对象18
2．4本章小结18
2．5问题18
第3章序列19
3．1通用的操作19
3．1．1检测成员关系19
3．1．2索引20
3．1．3切片20
3．1．4查看信息21
3．1．5数学运算22
3．2列表和元组22
3．2．1创建列表和元组22
3．2．2添加和删除列表元素23
3．2．3拆包25
3．2．4列表排序25
3．3字符串26
3．4range对象27
3．5本章小结28
3．6问题28
第4章其他数据结构29
4．1字典29
4．1．1创建字典29
4．1．2利用键访问、追加、更新字典30
4．1．3从字典中移除项目31
4．1．4字典视图32
4．1．5判断字典是否包含某个键34
4．1．6get方法34
4．1．7合法的键类型35
4．1．8哈希方法36
4．2集合37
4．2．1集合的运算39
4．2．2原封集合43
4．3本章小结44
4．4问题44
第5章执行控制45
5．1复合语句45
5．1．1复合语句的结构45
5．1．2判断True与False46
5．2if语句49
5．3while循环52
5．4for循环52
5．5break和continue语句53
5．6本章小结54
5．7问题54
第6章函数55
6．1定义函数55
6．1．1控制语句55
6．1．2文档字符串56
6．1．3参数57
6．1．4返回语句62
6．2函数的作用域63
6．3装饰器63
6．4匿名函数67
6．5本章小结68
6．6问题68
第Ⅱ部分数据科学库
第7章NumPy73
7．1安装并引入NumPy73
7．2创建数组74
7．3索引与切片77
7．4逐元素运算78
7．5过滤值80
7．6视图与拷贝81
7．7数组的一些方法83
7．8广播86
7．9NumPy代数88
7．10本章小结89
7．11问题89
第8章SciPy90
8．1SciPy简介90
8．2scipy．misc子模块90
8．3scipy．special子模块91
8．4scipy．stats子模块92
8．4．1离散分布92
8．4．2连续分布95
8．5本章小结98
8．6问题98
第9章pandas99
9．1关于数据框99
9．2创建数据框99
9．2．1通过字典创建数据框100
9．2．2根据列表的列表创建数据框101
9．2．3利用文件创建数据框102
9．3与数据框中的数据交互102
9．3．1首尾103
9．3．2描述统计学104
9．3．3访问数据105
9．3．4方括号语法106
9．3．5利用标签优化数据访问108
9．3．6利用索引优化数据访问109
9．3．7遮罩与过滤110
9．3．8pandas布尔运算111
9．4操纵数据框112
9．5操纵数据114
9．6交互式显示117
9．7本章小结117
9．8问题117
第10章可视化库119
10．1Matplotlib119
10．1．1调整样式120
10．1．2带标签的数据123
10．1．3绘制多组数据124
10．1．4面向对象的样式125
10．2seaborn127
10．3Plotly130
10．4Bokeh131
10．5其他可视化库132
10．6本章小结133
10．7问题133
第11章机器学习库134
11．1常用机器学习库134
11．2机器学习如何工作134
11．2．1转换135
11．2．2划分测试与训练数据136
11．2．3训练与测试137
11．3进一步学习scikit-learn137
11．4本章小结137
11．5问题138
第12章自然语言工具箱139
12．1NLTK示例文本139
12．2频度分布141
12．3文本对象144
12．4文本分类146
12．5本章小结148
12．6习题149
第Ⅲ部分Python中级知识
第13章函数式编程153
13．1函数式编程简介153
13．1．1作用域与状态153
13．1．2依赖全局状态154
13．1．3改变状态155
13．1．4修改可变数据156
13．1．5函数式编程中的函数157
13．2列表推导式159
13．2．1列表推导式的基本语法159
13．2．2替代map和filter159
13．2．3多变量160
13．2．4字典推导式161
13．3生成器161
13．3．1生成器表达式161
13．3．2生成器函数162
13．4本章小结164
13．5问题164
第14章面向对象编程165
14．1将状态与函数编组165
14．1．1类与实例165
14．1．2私有方法和变量167
14．1．3类变量168
14．2特殊方法168
14．2．1表示方法169
14．2．2富比较方法170
14．2．3数学运算方法173
14．3继承174
14．4本章小结177
14．5问题177
第15章其他主题178
15．1排序178
15．2读写文件181
15．3datetime对象182
15．4正则表达式184
15．4．1字符集185
15．4．2字符类185
15．4．3分组186
15．4．4带名分组186
15．4．5搜索所有匹配187
15．4．6搜索迭代器187
15．4．7替换187
15．4．8使用带名分组替换187
15．4．9编译正则表达式188
15．5本章小结189
15．6问题189
附录A章末问题答案190
附录B图片版权195
内容摘要
数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果读者对这两个领域特别感兴趣，却又不太清楚如何有针对性地学习Python，那么本书可以提供一些帮助。本书作者经验丰富，能够量体裁衣，为读者提供指导。
本书首先介绍Python和Jupyter笔记本的基础知识，然后逐一介绍丰富的、与数据科学相关的Python库，并举例说明如何在实际工作中运用Python。本书将Python和数据科学融合起来，帮助读者快速入门Python并使用Python完成数据分析相关任务，是实用的快速上手教程。书中代码使用与Jupyter笔记本兼容的Colab创建，方便读者配置和使用。
主编推荐
数据科学和机器学习领域经常使用Python。如果你对这两个领域特别感兴趣，却又不太清楚如何有针对性地学习Python，那么本书可以为你提供一些帮助。
本书作者经验丰富，能够量体裁衣，为你提供指导。
从Python编程快速过渡到利用Python完成数据分析；面向各行各业的从业人员和各专业的学生。
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