Python大数据应用基础9787115543868
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作者编者:吕会红//邱静怡|责编:许金霞
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115543868
出版时间2019-03
装帧平装
开本16开
定价59.8元
货号9907638
上书时间2024-12-16
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作者简介
吕会红 广东外语外贸大学信息学院实验中心实验师，主持教育厅创新人才类项目等多个项目，编写《计算机网络实验教程》《移动自组织网络——体系结构与路由技术》等教材。
目录
第1章 大数据及Python概述
1.1 大数据的发展和现状
1.1.1 大数据的产生
1.1.2 大数据的发展历程
1.1.3 大数据国内外发展现状
1.2 大数据的概念
1.2.1 数据量大
1.2.2 数据类型繁多
1.2.3 处理速度快
1.2.4 价值密度低
1.3 大数据的应用
1.4 大数据的关键技术
1.4.1 大数据采集技术
1.4.2 大数据预处理技术
1.4.3 大数据存储及管理技术
1.4.4 大数据分析及挖掘技术
1.4.5 大数据展现与应用技术
1.5 大数据分析的现状和步骤
1.5.1 大数据分析的现状
1.5.2 大数据分析创造价值的步骤
1.6 Python在大数据应用中的重要性
1.7 Python与数据分析的关系
1.7.1 数据分析
1.7.2 数据分析的基本步骤
1.7.3 Python与数据分析
1.7.4 数据分析相关的Python库
思考与练习
第2章 Python基础知识
2.1 Python概述
2.1.1 Python语言的发展历程
2.1.2 Python的特点
2.1.3 Python的下载、安装与使用
2.1.4 Anaconda开发环境的安装和使用
2.2 基础数据类型
2.2.1 数字
2.2.2 字符串
2.3 常量与变量
2.4 运算符与表达式
2.4.1 算术运算符
2.4.2 关系运算符
2.4.3 逻辑运算符
2.4.4 位运算符
2.4.5 成员和身份运算符
2.4.6 赋值运算符
2.5 常用Python内置函数
2.5.1 基本输入/输出函数
2.5.2 常用转换函数
2.5.3 常用数学函数
2.5.4 其他常用函数
思考与练习
第3章 程序流程控制结构
3.1 顺序结构
3.2 分支结构
3.2.1 单分支结构
3.2.2 双分支结构
3.2.3 多分支选择结构
3.2.4 分支结构的嵌套
3.3 循环结构
3.3.1 while语句
3.3.2 for语句
3.3.3 循环控制语句
3.3.4 循环嵌套
思考与练习
第4章 常用组合数据类型
4.1 列表
4.1.1 列表的创建
4.1.2 列表的基本操作
4.1.3 列表常用方法
4.1.4 列表操作符
4.1.5 内置函数对列表的操作
4.1.6 切片操作
4.1.7 列表应用举例
4.2 元组
4.2.1 元组的创建
4.2.2 元组的基本操作
4.2.3 元组运算符
4.2.4 元组和列表的区别
4.2.5 元组应用举例
4.3 字
……
第3章 程序流程控制结构
第4章 常用组合数据类型
第5章 函数与模块
第6章 面向对象程序设计
第7章 文件相关操作
第8章 数据预处理和数据分析
第9章 使用NumPy进行数据分析
第10章 使用Pandas处理结构化数据
第11章 使用NLJmPy和Pandas进行预处理
第12章 使用scikit-learn进行机器学习
第13章 综合案例
参考文献
内容摘要
本书通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。
全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述、Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行数据分析、使用Pandas处理结构化数据、使用NumPy和Pandas进行预处理、使用scikit-learn进行机器学习，以及综合案例。
本书适合作为普通高等院校非计算机专业大数据相关课程的教材，也可以作为相关职业培训及大数据技术从业人员的参考书。
主编推荐
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精彩内容
本书通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python 3．6及更高版本。
全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述、Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行数据分析、使用Pandas处理结构化数据、使用NumPy和Pandas进行预处理、使用scikit-learn进行机器学习，以及综合案例。
本书适合作为普通高等院校非计算机专业大数据相关课程的教材，也可以作为相关职业培训及大数据技术从业人员的参考书。
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