• Python数据分析与可视化案例教程(微课版)
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Python数据分析与可视化案例教程(微课版)

15 2.5折 59.8 九品

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作者余本国

出版社人民邮电出版社

出版时间2022-07

版次1

装帧其他

货号119

上书时间2024-04-30

   商品详情   

品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 余本国
  • 出版社 人民邮电出版社
  • 出版时间 2022-07
  • 版次 1
  • ISBN 9787115587534
  • 定价 59.80元
  • 装帧 其他
  • 开本 其他
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 277页
  • 字数 495千字
【内容简介】
本书针对Python零基础的读者,重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识,并通过大量的实战案例,使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分,共13章,主要内容包括:Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分析、《红楼梦》文本数据分析等。
  本书内容丰富、由浅入深,案例浅显易懂,适合作为普通高等院校数据科学与大数据技术、统计与大数据等专业相关课程的教材,也适合作为从事数据分析与可视化相关工作的从业人员的的参考书。
【作者简介】
余本国,博士,硕士研究生导师,主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等多本著作,广受市场好评。
【目录】
第 一部分 Python语法基础5

第 1章 Python语法基础 6

1.1 编辑器Anaconda 6

1.2 语法规范 12

1.3 程序结构 18

1.4 异常值处理 24

1.5 数据类型 27

1.6 函数 41

1.7 实战体验:超市小票打印功能 46

第二部分 Python数据处理与分析 48

第 2章 网络爬虫 49

2.1 urllib库 49

2.2 BeautifulSoup库 51

2.3 scrapy框架爬虫 55

2.4 实战体验:爬取豆瓣网数据 61

第3章 Numpy 67

3.1 数组的创建 68

3.2 数组的操作 74

3.3 数组的计算 85

3.4 统计基础 86

3.5 矩阵运算 89

3.6 实战体验:图片翻转裁剪压缩处理 92

第4章 Pandas 96

4.1 Series 96

4.2 DataFrame 101

4.3 数据导入 107

4.4 数据导出 111

4.5 实战体验:输出符合条件的属性内容 113

第5章 正则表达式与格式化输出 116

5.1 正则表达式基础 116

5.2 re模块 118

5.3 贪婪匹配 120

5.4 编译 121

5.5 正则函数 121

5.6 格式化输出 126

5.7 实战体验:验证信息的正则表达式 131

第6章 数据处理与分析 134

6.1 数据处理 134

6.2 数据标准化 172

6.3 数据分析 175

6.4 实战体验:股票统计分析 185

第三部分 Python数据可视化 192

第7章 Matplotlib 193

7.1 Matplotlib的设置 193

7.2 符号及中文标注处理 194

7.3 绘图种类 195

7.4 实战体验:南丁格尔玫瑰图 206

第8章 Pyechartcs 208

8.1 安装及配置 208

8.2基本图表 211

8.3 坐标系图表 219

8.4 地图与地理坐标绘制 224

8.5 3D图形 228

第9章 Altair动态可视化 230

9.1安装与导入Altair 230

9.2 Altair图形语法 231

9.3交互效果的实现 236

9.4 实战体验:学生数据交互可视化 241

第 10章 Networkx 251

10.1 模块安装 251

10.2 无向图 251

10.3 有向图 253

10.4 实战体验:标注货物流向图 254

第四部分 应用案例 256

第 11章 航班数据分析 257

11.1 需求介绍 257

11.2 预备知识 257

11.3 航班数据处理 260

11.4 完整代码 266

第 12章 豆瓣网络数据分析 269

12.1 数据处理 269

12.2 计算平均星级 270

12.3 计算均价 272

第 13章 《红楼梦》文本数据分析 277

13.1 准备工作 277

13.2 分词 278

13.3 文本聚类分析 295

13.4 LDA主题模型 306

13.5 人物社交网络分析 312

本章小结 318

附录 Pyecharts本地加载渲染js图 319
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