Python科学计算

图书标准信息

• 作者 王英强
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2022-01
• 版次 1
• ISBN 9787121427886
• 定价 49.80元
• 装帧 其他
• 页数 224页

【内容简介】

本书主要介绍利用Python进行科学计算的方法，其内容从基础知识到实际开发应用，由浅入深，通俗易懂。每章均配有针对性的案例，供读者实践练习，提高读者数据分析能力和实践动手能力。本书的主要内容包括Python开发的环境搭建，Python基础，对文本文件、CSV文件、Excel文件、JSON文件的操作，访问SQLite数据库与MySQL数据库，使用NumPy类库、Pandas类库、SciPy类库进行科学计算，使用Matplotlib、Seaborn、pyecharts等类库实现数据可视化。本书通过探索真实的郑州二手房数据集，帮助读者逐步掌握数据的采集、清洗、整理及分析计算，并结合数据可视化组件，实现数据图表到可视化的转换，进而提高读者解决实际问题的能力。

  本书既可以作为高等本科院校Python科学计算课程的教材，也可以作为应用型本科、高职高专院校相应课程的教材。

【作者简介】

王英强，副教授。2003年4月—至今，任西安思源学院电子信息工程学院教师；2008年9月—2011年7月，就读于西安电子科技大学，获得工学硕士学位；1999年9月—2003年7月，就读于太原科技大学计算机科学与技术专业，获得工学学士学位。参加的学术组织及任职：陕西省计算机学会会员。所承担过的重点科研或教研项目及在项目中所承担的工作：主持完成了2018年陕西省教育厅专项课题《大数据环境下西安市农业统计数据采集分析平台的研究》；支持完成了多项校级科研、教改项目；主持完成了《天然气管道压力数据自动采集系统》、《车机联控系统》等多项横向课题。个人或集体荣誉：2018年获得西安思源学院建校二十周年青年英才奖；获得多项软件著作权；多次毕业设计优秀指导教师。教学成果获奖情况、作品获奖情况：《移动平台下软件开发教学的研究》获得西安思源学院教学成果二等奖；《Android应用程序设计》获得2018年陕西计算机学会优秀教材一等奖。主要著作出版情况：《Android应用程序设计》清华大学出版社，2013.10月出版；《Android应用程序设计》（第二版）清华大学出版社，2016.12月出版。

【目录】

目    录

第1篇  数据获取篇

第1章  概述2

1.1  科学计算概述2

1.2  Python概述3

1.3  Python开发环境搭建4

1.3.1  Python运行环境安装4

1.3.2  PyCharm安装8

1.4  Python科学计算与可视化常用类库13

1.4.1  Python科学计算与可视化常用类库介绍13

1.4.2  安装第三方类库14

第2章  Python基础17

2.1  基本语法17

2.1.1  基本数据类型17

2.1.2  标识符18

2.1.3  变量和赋值18

2.1.4  运算符和表达式19

2.1.5  代码的嵌套与对齐19

2.1.6  注释20

2.2  复杂数据类型20

2.2.1  字符串20

2.2.2  列表24

2.2.3  元组27

2.2.4  字典29

2.3  流程控制32

2.3.1  条件控制32

2.3.2  循环控制33

2.4  函数35

2.4.1  函数的定义35

2.4.2  lambda匿名函数35

2.4.3  函数调用36

2.5  类37

2.5.1  面向对象基本概念37

2.5.2  类的定义及实现37

2.6  文件操作39

2.6.1  文件处理过程39

2.6.2  数据的读取40

2.6.3  数据的写入41

第3章  读/写文件43

3.1  读/写文本文件43

3.1.1  读/写文本文件的方法介绍43

3.1.2  读/写文本数据实例44

3.2  读/写CSV文件49

3.2.1  CSV类库49

3.2.2  读/写CSV文件数据实例50

3.3  读/写Excel文件54

3.3.1  Excel文件相关类库54

3.3.2  读/写Excel文件数据实例56

3.4  读/写JSON文件62

3.4.1  类库方法介绍62

3.4.2  读/写JSON文件数据实例63

3.5  综合实例67

第4章  访问数据库74

4.1  SQLite3数据库数据的插入、修改及删除74

4.1.1  SQLite3模块常用方法74

4.1.2  SQLite3数据库操作实例75

4.2  SQLite3数据库数据的查询80

4.3  MySQL数据库操作类的实现82

4.4  MySQL数据库的访问87

第2篇  数据处理篇

第5章  NumPy数据处理91

5.1  NumPy基础91

5.1.1  认识NumPy91

5.1.2  创建NumPy数组96

5.1.3  NumPy标准输出99

5.1.4  应用案例：二手房文本数据处理100

5.2  NumPy数组操作102

5.2.1  数组的基础运算、形状转换102

5.2.2  数组的形状105

5.2.3  数组的索引、切片106

5.2.4  数组的遍历108

5.2.5  数组的副本与视图110

5.3  NumPy应用案例：郑州市二手房数据统计及计算113

第6章  Pandas科学计算116

6.1  Pandas概述116

6.1.1  Pandas简介116

6.1.2  Pandas在数据处理领域中的优势117

6.2  Pandas数据结构117

6.2.1  Series118

6.2.2  DataFrame120

6.3  Pandas数据操作124

6.3.1  Pandas文件操作124

6.3.2  索引和数据选择器128

6.3.3  合并与连接131

6.3.4  日期时间数据的处理136

6.4  Pandas应用案例142

6.4.1  分析郑州市各区域的房屋均价142

6.4.2  数据分析之GDP144

第7章  SciPy科学计算148

7.1  SciPy概述148

7.2  SciPy科学方法149

7.2.1  SciPy特殊函数149

7.2.2  SciPy积分函数150

7.2.3  插值函数154

7.2.4  傅里叶变换156

7.2.5  线性代数158

7.3  SciPy应用案例：使用小二乘法预测房价走势160

7.4  SciPy延展163

第3篇  数据展示篇

第8章  数据可视化之Matplotlib166

8.1  图表的基本构成元素166

8.2  个Matplotlib绘图程序167

8.2.1  折线图的绘制、存储与显示167

8.2.2  折线图的更多设置168

8.2.3  设置中文字体169

8.2.4  绘制多个图形170

8.2.5  使用子图172

8.3  绘制柱状图173

8.4  绘制饼状图174

8.5  绘制散点图175

8.6  综合应用实例176

8.6.1  郑州市二手房各区域分布柱状图176

8.6.2  郑州市二手房房屋类型比例饼状图178

8.6.3  郑州市二手房地理位置分布图180

第9章  数据可视化之Seaborn183

9.1  Seaborn简介、安装和使用183

9.2  Seaborn的样式绘制185

9.3  直方图和密度曲线图188

9.4  条形图189

9.5  散点图190

9.6  箱线图191

9.7  小提琴图193

9.8  综合应用实例194

9.8.1  绘制郑州市二手房价格直方图和密度曲线图194

9.8.2  绘制郑州市二手房价格条形图195

第10章  数据可视化之pyecharts197

10.1  pyecharts简介、安装和使用197

10.2  pyecharts常用图表198

10.2.1  柱状图198

10.2.2  折线图201

10.2.3  饼状图204

10.2.4  词云图204

10.2.5  雷达图205

10.3  综合应用实例206

10.3.1  绘制郑州市二手房数量区域分布图206

10.3.2  绘制郑州市二手房房屋类型比例图208

参考文献210