Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
定 價:65 元
叢書名:普通高等教育人工智能與大數(shù)據(jù)系列教材
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- 作者:葛東旭
- 出版時間:2022/6/1
- ISBN:9787111702207
- 出 版 社:機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TP311.561
- 頁碼:338
- 紙張:
- 版次:
- 開本:16
本書分為10章。第1章介紹Python語言的起源和特性,以及安裝Python及其開發(fā)環(huán)境的方法;第2章介紹Python語言的基礎(chǔ)知識;第3章介紹Python數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu),作為學習后續(xù)數(shù)據(jù)操作的基礎(chǔ);第4~7章介紹為了能夠有效進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘所必須對數(shù)據(jù)進行的多種處理方法;第8章介紹使用不同的Python擴展庫,以不同的可視化方法和形式對數(shù)據(jù)進行探索和分析;第9章介紹數(shù)據(jù)分析方法;第10章介紹數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)、分類和聚類算法。
本書配套以下教學資源:教學PPT、習題答案、數(shù)據(jù)分析支撐文件、程序代碼等,請選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com注冊后下載,或發(fā)郵件至jinacmp@163.com索取(注明學校名+姓名)。
本書可作為普通高校計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能、金融管理等專業(yè)的教材,也可供廣大從事數(shù)據(jù)分析、人工智能、機器學習等應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)的技術(shù)人員參考。
本書配有電子課件和程序代碼,書中的程序代碼均在Python 3.8、Anaconda 3上調(diào)試通過,有些需要安裝第三方庫。選用本書作教材的老師請登錄www.cmpedu.com注冊下載課件等教學資源,或發(fā)郵件至jinacmp@163.com索取。
目錄
前言
第1章Python介紹及安裝1
1.1Python出現(xiàn)1
1.2Python的特性2
1.3安裝和使用Python3
單元練習13
第2章Python語言基礎(chǔ)14
2.1Python語句14
2.2基本數(shù)據(jù)類型17
2.3標識符與變量18
2.4運算及運算符20
2.5程序結(jié)構(gòu)24
2.6面向?qū)ο?8
2.7常用標準庫函數(shù)29
2.8自定義函數(shù)45
單元練習47
第3章Python數(shù)據(jù)組織
結(jié)構(gòu)493.1字符串49
3.2列表54
3.3元組60
3.4集合61
3.5映射(字典)64
3.6數(shù)組67
3.7矩陣74
3.8系列78
3.9數(shù)據(jù)框架81
單元練習93
第4章數(shù)據(jù)生成和采集96
4.1數(shù)據(jù)生成和載入96
4.2數(shù)據(jù)文件訪問114
4.3數(shù)據(jù)庫訪問134
4.4網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集136
單元練習151
第5章數(shù)據(jù)整理153
5.1數(shù)據(jù)類型及精度轉(zhuǎn)換153
5.2數(shù)據(jù)抽樣154
5.3缺失值處理157
5.4重復(fù)值處理160
5.5異常值處理161
5.6排序162
5.7標準化163
5.8離散化165
5.9數(shù)值編碼167
5.10擬合與插值171
單元練習175
第6章數(shù)據(jù)變換177
6.1線性空間變換177
6.2域變換183
單元練習185
第7章數(shù)據(jù)規(guī)約186
7.1主成分分析186
7.2因子分析187
7.3獨立成分分析189
7.4多維標度分析190
7.5線性判別分析191
7.6TSNE193
7.7特征選擇194
單元練習197
第8章數(shù)據(jù)可視化分析198
8.1Matplotlib繪圖198
8.2Pandas繪圖229
8.3Seaborn繪圖241
8.4Networkx繪圖255
8.5Graphviz繪圖256
單元練習257
第9章數(shù)據(jù)分析261
9.1統(tǒng)計分析261
9.2回歸分析280
9.3時間序列分析288
單元練習301
第10章數(shù)據(jù)挖掘304
10.1關(guān)聯(lián)分析304
10.2分類歸納308
10.3聚類分析326
單元練習336
參考文獻338