【假一罚四】Python数据分析可视化基础
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作者编者:骆焦煌|责编:颜廷芳
出版社清华大学
ISBN9787302615972
出版时间2022-12
装帧其他
开本其他
定价59元
货号31649179
上书时间2024-12-14
商品详情
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目录
第1章 Python语言、数据分析与可视化概述
1.1 Python语言
1.1.1 Python语言简介
1.1.2 Python的特点
1.1.3 Python的应用领域
1.2 数据分析与数据可视化概述
1.2.1 数据分析
1.2.2 数据可视化
1.2.3 数据可视化首选工具Python
1.2.4 Python数据分析与可视化的常用扩展库
1.3 Python开发环境及工具
1.3.1 IDLE开发工具
1.3.2 Anaconda开发工具
1.3.3 Jupyter编辑平台
1.3.4 库的安装与管理
1.4 任务实现
1.5 习题
第2章 Python语言基础
2.1 Python程序编写风格
2.2 变量
2.3 Python数据类型
2.3.1 Number（数字）
2.3.2 String（字符串）
2.4 Python运算符与表达式
2.4.1 算术运算符和表达式
2.4.2 赋值运算符和表达式
2.4.3 关系运算符和表达式
2.4.4 逻辑运算符和表达式
2.4.5 字符串运算符和表达式
2.4.6 运算符的优先级
2.5 Python常用函数
2.6 任务实现
2.7 习题
第3章 Python序列结构
3.1 列表
3.1.1 列表的基本操作
3.1.2 列表的常用方法
3.1.3 与列表相关的函数
3.1.4 列表推导式
3.2 元组
3.2.1 元组的创建
3.2.2 元组的基本操作
3.2.3 元组与列表的区别
3.3 字典
3.4 集合
3.5 任务实现
3.6 习题
第4章 程序控制结构
4.1 顺序控制语句
4.2 if选择语句
4.2.1 单分支结构
4.2.2 双分支结构
4.2.3 多分支结构
4.2.4 if语句的嵌套
4.3 循环语句
4.3.1 while循环
4.3.2 for循环
4.3.3 循环的嵌套
4.3.4 break语句
4.3.5 continue语句
4.4 异常处理
4.5 任务实现
4.6 习题
第5章 函数与模块
5.1 函数概述
5.2 函数的声明和调用
5.2.1 函数的声明
5.2.2 函数的调用
5.2.3 函数的嵌套
5.2.4 函数的递归调用
5.3 参数的传递
5.3.1 默认参数
5.3.2 可变参数
5.3.3 关键字参数
5.4 函数的返回值
5.5 变量的作用域
5.6 模块
5.6.1 模块的导入
5.6.2 模块的创建
5.7 任务实现
5.8 习题
第6章 Numpy库与Pandas库
6.1 Numpy库
6.1.1 Numpyndarray对象
6.1.2 创建Numpy数组的常用函数
6.1.3 Numpy数组运算
6.1.4 Numpy数组排序
6.1.5 Numpy生成随机数模块
6.1.6 Numpy中的数据去重与重复
6.1.7 Numpy中的数学函数
6.1.8 Numpy中的统计函数
6.2 Pandas库
6.2.1 Pandas数据类型
6.2.2 Pandas数据运算
6.2.3 Pandas数据排序
6.2.4 Pandas常用计算函数
6.2.5 Pandas数据可视化
6.2.6 Pandas读写文件数据
6.3 任务实现
6.4 习题
第7章 数据预处理
7.1 数据清洗
7.2 数据合并
7.3 数据重塑
7.4 数据转换
7.5 任务实现
7.6 习题
第8章 Matplotlib、Seaborn、Pyecharts库和词云的概述
8.1 Matplotlib库简介
8.1.1 Matplotlib库的绘图基础
8.1.2 Matplotlib库中的常用绘图函数
8.2 Seaborn库简介
8.2.1 Seaborn常用方法
8.2.2 Seaborn库中的常用绘图函数
8.3 词云简介
8.3.1 wordcloud库
8.3.2 stylecloud库
8.4 pyecharts库简介
8.4.1 pyecharts库的配置项
8.4.2 pyecharts图表渲染方法
8.4.3 在pyecharts库中的常用图表绘制函数
8.5 任务实现
8.6 习题
第9章 时间序列数据分析
9.1 时间序列的基本操作
9.2 时期周期与计算
9.3 重采样、降采样和升采样
9.4 滑动窗口与统计
9.5 任务实现
9.6 习题
参考文献
内容摘要
本书是一本适合零基础
读者学习的Python程序设计与数据分析可视化基础教材。在内容编写上，主要采用“理论知识与实例展示相结合”的方式，使学习者在学习理论知识的同时能够增强实际应用的能力。
本书共分为9章，主要包括Python语言、数据分析与可视化概述，Python语言基础，Python序列结构，程序控制结构，函数与模块，Numpy库与Pandas库，数据预处理，Matplotlib、
Seaborn、Pyecharts库和词云的概述以及时间序列数据分析。
本书在内容上力求通俗易懂、图文并茂、循序渐进，书中每个实例都通过了调试验证，选取的实例典型且易于学习与掌握，本书配有教学课件、所有例题源代码
文件以及课程教学大纲等。
本书既可以作为高等学校Python程序设计与数据分析可视化的教材，也可以作为初学者自学Python数据分析可视化基础的指导用书。
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