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Python實戰之數據分析與處理(附線上配套習題解答)
 叢書名稱: 新工科建設之路•數據科學與大數據規劃教材
 作  者: 劉宇宙/劉艷
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2020.01
 進貨日期: 2020/3/24
 ISBN: 9787121363474
 開  本: 16 開    
 定  價: 435
 售  價: 348
  會 員 價: 319
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內容簡介:

本書是為使用Python進行科學計算的新手或剛入門者量身定做的,是作者學習和使用Python進行人工智能項目研發的體會與經驗總結,涵蓋了實際開發中的基礎知識點,內容詳盡,代碼可讀性及可操作性強。 本書主要介紹NumPy、Pandas、Matplotlib的基本操作。本書使用通俗易懂的描述,引入了豐富的示例代碼,同時結合智慧城市中的一些事件,使內容呈現盡可能生動有趣,讓一些原本複雜的處理能夠通過另一種輔助解釋得以簡單化,從而使讀者充分感受學習的樂趣和魅力。 本書可供有一定Python基礎但沒有NumPy、Pandas、Matplotlib操作經驗的人員,有Python基礎並且想進一步學習使用Python進行科學計算的人員,有一些Python基礎並且打算入門人工智能的人員,以及培訓機構、中學及大專院校的學生閱讀。


圖書目錄:

第一部分 數據分析與處理簡介
第1章 數據分析與處理概述
1.1 了解大數據
1.2 數據分析與處理的需求
1.3 數據分析與處理的發展前景
第二部分 科學計算之門——NumPy
第2章 NumPy入門
2.1 NumPy簡介
2.2 NumPy安裝
2.3 NumPy——ndarray對象
2.4 NumPy數據類型
2.4.1 數據類型
2.4.2 數據類型對象(dtype)
2.5 NumPy數組屬性
2.6 NumPy創建數組
2.6.1 numpy.empty
2.6.2 numpy.zeros
2.6.3 numpy.ones
2.6.4 numpy.asarray
2.6.5 numpy.frombuffer
2.6.6 numpy.fromiter
2.6.7 numpy.arange
2.6.8 numpy.linspace
2.6.9 numpy.logspace
2.7 NumPy切片和索引
2.7.1 切片和索引
2.7.2 整數數組索引
2.7.3 布爾索引
2.7.4 花式索引
2.8 NumPy迭代數組
2.9 NumPy數組操作
2.9.1 修改數字形狀
2.9.2 翻轉數組
2.9.3 修改數組維度
2.9.4 連接數組
2.9.5 分割數組
2.9.6 數組的添加與刪除
2.10 NumPy位運算
2.10.1 bitwise_and()函數
2.10.2 bitwise_or()函數
2.10.3 invert()函數
2.10.4 left_shift()函數
2.10.5 right_shift()函數
2.11 實戰演練
第3章 NumPy函數
3.1 字符串函數
3.1.1 numpy.char.add()函數
3.1.2 numpy.char.multiply()函數
3.1.3 numpy.char.center()函數
3.1.4 numpy.char.capitalize()函數
3.1.5 numpy.char.title()函數
3.1.6 numpy.char.lower()函數
3.1.7 numpy.char.upper()函數
3.1.8 numpy.char.split()函數
3.1.9 numpy.char.splitlines()函數
3.1.10 numpy.char.strip()函數
3.1.11 numpy.char.join()函數
3.1.12 numpy.char.replace()函數
3.1.13 numpy.char.encode()函數
3.1.14 numpy.char.decode()函數
3.2 數學函數
3.2.1 三角函數
3.2.2 舍入函數
3.2.3 numpy.floor()函數
3.2.4 numpy.ceil()函數
3.3 算術函數
3.4 統計函數
3.4.1 numpy.amin()函數和numpy.amax()函數
3.4.2 numpy.ptp()函數
3.4.3 numpy.percentile()函數
3.4.4 numpy.median()函數
3.4.5 numpy.mean()函數
3.4.6 numpy.average()函數
3.4.7 標準差
3.4.8 方差
3.5 排序、搜索和計數函數
3.5.1 numpy.sort()函數
3.5.2 numpy.argsort()函數
3.5.3 numpy.lexsort()函數
3.5.4 numpy.argmax()函數和numpy.argmin()函數
3.5.5 numpy.nonzero()函數
3.5.6 numpy.where()函數
3.5.7 numpy.extract()函數
3.5.8 其他排序
3.6 字節交換
3.7 副本和視圖
3.7.1 無複製
3.7.2 視圖
3.7.3 副本
3.8 矩陣庫
3.9 線性代數
3.10 NumPy IO
3.11 實戰演練
第三部分 數據處理法寶——Pandas
第4章 Pandas入門
4.1 Pandas簡介
4.2 Pandas安裝及數據結構
4.3 系列
4.3.1 創建空系列
4.3.2 由ndarray創建系列
4.3.3 由字典創建系列
4.3.4 使用標量創建系列
4.3.5 從系列中訪問數據
4.3.6 使用標籤檢索數據
4.4 數據幀
4.4.1 創建空數據幀
4.4.2 使用列表創建數據幀
4.4.3 使用ndarrayslists的字典創建數據幀
4.4.4 使用字典列表創建數據幀
4.4.5 使用系列的字典創建數據幀
4.4.6 列選擇
4.4.7 列添加
4.4.8 列刪除
4.4.9 行選擇、添加和刪除
4.4.10 行切片
4.5 面板
4.5.1 面板創建
4.5.2 數據選擇
4.6 基本功能
4.6.1 T轉置
4.6.2 axes
4.6.3 dtypes
4.6.4 empty
4.6.5 ndim
4.6.6 shape
4.6.7 size
4.6.8 values
4.6.9 head()方法與tail()方法
4.7 描述性統計
4.7.1 sum()函數
4.7.2 mean()函數
4.7.3 std()函數
4.7.4 describe()函數
4.8 函數應用
4.8.1 表格函數
4.8.2 行列合理函數
4.8.3 元素合理函數
4.9 重建索引
4.9.1 重建對象對齊索引
4.9.2 填充時重新加注
4.9.3 重建索引時的填充限制
4.9.4 重命名
4.10 迭代
4.11 排序
4.11.1 按標籤排序
4.11.2 排序順序
4.

 
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