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Python數據分析與應用(簡體書)
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商品簡介

目次

本書從Python的基本語法入手,由淺入深、循序漸進地引領讀者從Python的基本程序開始,逐步進入Python數據爬取、數據分析、機器學習等內容的學習。本書內容分為5個項目,第1個項目介紹了Python的基本程序結構,包括Python的條件、循環、異常等程序語句與結構。第2個項目介紹了函數與模塊、字符串、列表、元組、字典、集合等數據類型的應用與文件操作。第3個項目介紹了Web程序的基本概念與Python爬取Web網站數據的基本方法。第4個項目介紹了NumPy、Pandas、Matplotlib等Python數據分析模塊的操作與應用。第5個項目介紹了K-means、KNN、線性回歸等機器學習的基本方法,同時介紹了sklearn機器學習庫的基本應用。為了進一步學習與鞏固所學知識與技能,在各項目的結尾都設計了一個綜合任務。

本書可作為高職高專院校大數據技術與應用、計算機信息管理、雲計算技術與應用等專業的教材,也可作為從事大數據開發的專業技術人員的參考書。相關教學課件請登錄www.xduph.com進行下載。
項目1 Python程序設計基礎 1

任務1.1 認識Python 1

1.1.1 Python簡介 1

1.1.2 Python與數據分析 2

任務1.2 搭建開發環境 2

1.2.1 Python的安裝 2

1.2.2 Python IDE簡介 3

1.2.3 編寫Python程序 4

任務1.3 程序基本結構 6

1.3.1 標識符變量與保留字符 6

1.3.2 縮進和多行語句 8

1.3.3 引號與注釋 8

1.3.4 輸出與中文編碼 9

任務1.4 數據類型 10

1.4.1 常用數據類型 10

1.4.2 運算符 10

1.4.3 成員與身份運算符 12

1.4.4 格式化輸出 13

任務1.5 條件分支語句 15

1.5.1 條件語句 15

1.5.2 複雜條件語句 17

任務1.6 while循環 19

1.6.1 while循環語句 19

1.6.2 循環的退出 21

任務1.7 for循環 24

1.7.1 for循環語句 24

1.7.2 for循環的退出25

1.7.3 for循環注意事項 26

1.7.4 嵌套結構 27

任務1.8 異常處理 30

1.8.1 異常情況 30

1.8.2 異常語句 31

1.8.3 拋出異常 32

1.8.4 簡單異常語句 33

綜合任務 打印萬年日曆 34

一、項目背景 34

二、項目設計 35

三、程序代碼 36

練習 37





項目2 Python程序設計進階 38

任務2.1 Python函數 38

2.1.1 函數定義 38

2.1.2 變量範圍 41

2.1.3 函數默認參數 43

2.1.4 匿名函數 45

任務2.2 Python模塊 45

2.2.1 Python模塊 45

2.2.2 math模塊 46

2.2.3 時間和日期模塊 47

2.2.4 random模塊 49

任務2.3 字符串類型 49

2.3.1 字符串類型 49

2.3.2 字符串函數 51

任務2.4 列表與元組類型 57

2.4.1 列表類型 57

2.4.2 列表常用操作函數 60

2.4.3 列表與函數 62

2.4.4 元組類型 63

任務2.5 字典類型 65

2.5.1 字典類型 65

2.5.2 字典操作 65

2.5.3 字典與函數 69

2.5.4 字典參數 70

任務2.6 集合類型 71

2.6.1 認識集合 71

2.6.2 集合操作 72

任務2.7 文件操作 74

2.7.1 讀寫文本文件 74

2.7.2 讀寫二進制文件 76

綜合任務 學生記錄管理 79

一、項目背景 79

二、項目設計 80

三、程序代碼 80

練習 84





項目3 Python數據采集基礎 86

任務3.1 Flask Web網站 86

3.1.1 Flask創建網站 86

3.1.2 Flask顯示靜態網頁 88

任務3.2 訪問Web網站 89

3.2.1 創建Web網站 89

3.2.2 urlib庫 90

3.2.3 requests庫 91

任務3.3 正則表達式 92

3.3.1 匹配模式 92

3.3.2 re模塊與字符基礎匹配 92

3.3.3 re模塊與字符高級匹配 96

3.3.4 re模塊的綜合應用 97

任務3.4 Python網絡爬蟲基礎 99

3.4.1 BeautifulSoup爬取數據 99

3.4.2 BeautifulSoup爬蟲程序 105

綜合任務 爬取城市天氣預報 105

一、項目背景 105

二、項目實現 106

三、程序代碼 110

練習 111





項目4 Python數據分析基礎 113

任務4.1 NumPy科學計算包 113

4.1.1 NumPy簡介與安裝 113

4.1.2 NumPy數組及其操作 114

4.1.3 NumPy數值計算 123

任務4.2 Pandas數據分析包 131

4.2.1 Pandas安裝 131

4.2.2 Series結構及操作 131

4.2.3 DataFrame結構及基本操作 140

4.2.4 DataFrame高級操作 148

任務4.3 Matplotlib數據可視化包 165

4.3.1 Matplotlib安裝 165

4.3.2 線圖 165

4.3.3 子圖 168

4.3.4 餅圖 170

4.3.5 散點圖 171

4.3.6 柱狀圖 172

4.3.7 DataFrame繪圖 174

綜合任務 學生成績分析 179

一、項目背景 179

二、項目實現 179

三、程序代碼 184

練習 186





項目5 Python機器學習基礎 188

任務5.1 機器學習簡介 188

5.1.1 機器學習概述 188

5.1.2 K-means聚類算法簡介 189

5.1.3 KNN分類算法簡介 195

5.1.4 線性回歸算法簡介 198

任務5.2 機器學習庫sklearn的應用 201

5.2.1 sklearn的安裝 201

5.2.2 K-means算法的應用 201

5.2.3 KNN算法的應用 204

5.2.4 線性回歸算法的應用 207

綜合任務 城市房價的預測 210

一、項目背景 210

二、項目實現 211

三、程序代碼 213

練習 214





參考文獻 216

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