• Python数据分析与应用
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Python数据分析与应用

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广东广州
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作者赵志宏 王学军 王辉 主编

出版社机械工业

ISBN9787111703648

出版时间2022-06

装帧其他

开本其他

定价65元

货号1202663359

上书时间2024-06-01

书香美美

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
目录
前言

第1章Python简介

11Python概要介绍

111Python主要特点

112Python不足

113Python发展现状

12Python发展历史

121Python起源

122Python各版本

13Python常用工具包

14Python常见问题

141Python安装

142Python IDE安装

143Python和其他语言接口

144工具包的安装

145工具包的导入

15Python在国内的发展 

151国内镜像

152中小学教育

153国内使用Python情况

习题和作业

第2章Python语法

21Python常用数据结构

211列表

212元组

213集合

214字典

22分支与循环

221分支

222循环

223三目表达式

23函数、类和模块

231函数

232类

233模块

24Python语言与其他语言比较

习题和作业

第3章Python科学计算

31Python基本计算

311算术运算

312比较运算

313赋值运算

314逻辑运算

315成员运算符

316计算实例

32利用NumPy科学计算

321多维数组

322广播特性

323遍历轴

324数组操作

325矩阵运算

326应用案例——图像压缩

33Scipy包

331Scipy简单介绍

332基本操作

333图像处理

334快速傅里叶变换

335函数插值

336优化

34NumPy与Python的性能比较

习题和作业

第4章Python数据分析

41Pandas包

411读入csv文件

412截取数据与描述数据

413数据显示

414数据处理

42Scikit-learn包

421特征降维

422聚类

423分类

43其他Python分析包

431频谱分析

432时频分析

433动力学分析

习题和作业

第5章Python数据处理

51数据清洗

52数据预处理

53统计分析

54网络数据采集

541网络爬虫

542网页解析

55案例应用

习题和作业

第6章Python数据可视化

61可视化的基本概念

62利用Matplotlib进行可视化

621绘制Matplotlib的图表组成元素

622图表的美化和修饰

63绘制统计图形

64案例应用

641气温数据可视化分析

642交通线路图可视化

习题和作业

第7章Python图像分析

71图像分析简介

72卷积神经网络组成

721卷积层

722激活函数层

723池化层

724Dropout层

725Batch Normalization(BN)层

726全连接层

73经典卷积网络架构

731LeNet-5

732Alexlvet

733VGGNet

734ResNet

74案例应用

741MNIST手写数字识别

742Kaggle猫狗大战

75深度学习框架

习题和作业

第8章Python视觉分析

81基于OpenCV的视频操作

82目标检测简介

83R-CNN系列发展历程

84Faster R-CNN详解

85YOLO系列发展历程

86YOLOv4详解

87案例应用

871Faster R-CNN目标检测

872YOLOv4目标检测

88国内视觉分析研究

881工业界

882学术界

习题和作业

第9章Python时序分析

91时序分析介绍

92循环神经网络

921记忆单元

922输入输出序列

923LSTM单元

924GRU单元

93案例应用

931LSTM预测JetRail高铁乘客

932GRU预测飞机乘客

933LSTM预测温度

习题和作业

第10章综合案例

101人脸识别系统

1011人脸数据收集

1012训练人脸分类器

1013人脸识别实现

102PM25预测系统

1021数据导入

1022建立数据集

1023构造预测模型

1024模型训练与测试

参考文献

内容摘要
本书共10章,内容包括Python基本语法、Python科学计算、数据分析、数据处理、数据可视化等,通过图像分析、视觉分析、时序分析等方面的例子指导读者进行数据分析方面的工作。
本书与数据分析应用紧密结合,语言通俗易懂、案例实用性强,能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。除综合案例外,本书每章后面附有习题和作业,便于读者了解自己对内容的掌握程度。
本书可作为计算机科学与技术、人工智能、大数据、统计学及相关专业的本科生、研究生教材,也可以作为从事人工智能、大数据相关研究的科研人员的参考书。

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