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Python數(shù)據(jù)科學(xué)實踐指南

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實踐指南

作者：紀(jì)路
出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2017-05-01
開本： 32開 頁數(shù)： 241
中 圖 價:¥43.1(7.3折) 定價  ¥59.0 登錄后可看到會員價
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Python數(shù)據(jù)科學(xué)實踐指南 版權(quán)信息

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實踐指南 本書特色

本書分為三大部分，其中第1~4章是Python基礎(chǔ)，這個部分會介紹閱讀本書所必須掌握的Python知識。第5~7章是講解Python直接提供的數(shù)據(jù)處理工具，這些工具包括一些易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方工具。第8~12章是一些實際的案例，將會涉及Python主要擅長的幾個領(lǐng)域。后的三個附錄分別介紹了關(guān)于Python的一些擴展知識。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實踐指南 內(nèi)容簡介

本書分為三大部分，其中第1~4章是Python基礎(chǔ)，這個部分會介紹閱讀本書所必須掌握的Python知識。第5~7章是講解Python直接提供的數(shù)據(jù)處理工具，這些工具包括一些易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方工具。第8~12章是一些實際的案例，將會涉及Python主要擅長的幾個領(lǐng)域。后的三個附錄分別介紹了關(guān)于Python的一些擴展知識。

Python數(shù)據(jù)科學(xué)實踐指南 目錄

目錄　Contents
前言
第0章　發(fā)現(xiàn)、出發(fā)1
0.1　何謂數(shù)據(jù)科學(xué)1
0.1.1　海量的數(shù)據(jù)與科學(xué)的方法2
0.1.2　數(shù)據(jù)科學(xué)并不是新概念3
0.1.3　數(shù)據(jù)科學(xué)是一個系統(tǒng)工程3
0.2　如何成為數(shù)據(jù)科學(xué)家4
0.3　為什么是Python6
0.4　一個簡單的例子8
第1章　Python介紹9
1.1　Python的版本之爭10
1.2　Python解釋器11
1.2.1　Mac OS X系統(tǒng)11
1.2.2　Linux系統(tǒng)11
1.2.3　Windows系統(tǒng)12
1.3　**段Python程序14
1.4　使用Python shell調(diào)試程序15
第2章　Python基礎(chǔ)知識19
2.1　應(yīng)當(dāng)掌握的基礎(chǔ)知識19
2.1.1　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型19
2.1.2　變量和賦值21
2.1.3　操作符及表達式22
2.1.4　文本編輯器23
2.2　字符串27
2.3　獲取鍵盤輸入29
2.4　流程控制30
2.4.1　條件判斷30
2.4.2　循環(huán)31
2.4.3　縮進、空白和注釋33
第3章　函數(shù)及異常處理35
3.1　函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)36
3.1.1　定義函數(shù)37
3.1.2　關(guān)鍵字參數(shù)和默認(rèn)參數(shù)38
3.1.3　可變數(shù)量的參數(shù)39
3.1.4　遞歸40
3.2　閉包41
3.3　異常和斷言44
第4章　高級字符串處理47
4.1　字符集和字符編碼47
4.1.1　ASCII字符集和編碼48
4.1.2　Unicode字符集及UTF-8編碼49
4.2　字符串操作和格式化51
4.2.1　字符串的基本操作51
4.2.2　字符串分割52
4.2.3　字符串格式化52
4.3　正則表達式53
4.3.1　正則表達式入門54
4.3.2　在Python中使用正則表達式57
第5章　容器和collections60
5.1　元組60
5.2　列表62
5.2.1　引用傳遞64
5.2.2　列表解析式65
5.3　字典66
5.4　collections69
5.4.1　namedtuple69
5.4.2　Counter70
5.4.3　defaultdict71
5.4.4　OrderedDict71
第6章　Python標(biāo)準(zhǔn)庫簡介73
6.1　math模塊73
6.1.1　常見常量73
6.1.2　無窮74
6.1.3　整數(shù)轉(zhuǎn)換75
6.1.4　絕對值和符號76
6.1.5　常用計算77
6.1.6　指數(shù)和對數(shù)77
6.2　time79
6.3　random82
6.3.1　隨機數(shù)生成器82
6.3.2　取樣84
6.4　glob和fileinput85
6.5　bz2和gzip87
6.6　pprint88
6.7　traceback90
6.8　JSON91
第7章　用Python讀寫外部數(shù)據(jù)93
7.1　CSV文件的讀寫94
7.1.1　讀取CSV文件94
7.1.2　創(chuàng)建CSV文件95
7.1.3　處理方言96
7.1.4　將讀取的結(jié)果轉(zhuǎn)換成字典97
7.2　Excel文件的讀寫98
7.2.1　讀取Excel文件98
7.2.2　寫Excel文件99
7.3　MySQL的讀寫101
7.3.1　寫入MySQL103
7.3.2　讀取MySQL105
第8章　統(tǒng)計編程106
8.1　描述性統(tǒng)計106
8.1.1　人口普查數(shù)據(jù)106
8.1.2　均值和中位數(shù)110
8.1.3　方差和標(biāo)準(zhǔn)差111
8.1.4　分布113
8.2　數(shù)據(jù)可視化入門116
8.2.1　pyplot基礎(chǔ)116
8.2.2　柱狀圖和餅圖119
8.3　概率122
第9章　爬蟲入門124
9.1　網(wǎng)絡(luò)資源及爬蟲的基本原理124
9.2　使用request模塊獲取HTML內(nèi)容127
9.2.1　關(guān)于HTTP協(xié)議127
9.2.2　使用requests的get方法獲取HTML內(nèi)容129
9.3　使用Xpath解析HTML中的內(nèi)容133
9.3.1　HTML的層級和Xpath的基本概念134
9.3.2　使用谷歌瀏覽器快速創(chuàng)建Xpath路徑137
9.3.3　使用谷歌瀏覽器復(fù)制需要JS渲染的HTML頁面138
9.4　實戰(zhàn)：爬取京東商品品類及品牌列表144
第10章　數(shù)據(jù)科學(xué)的第三方庫介紹149
10.1　Numpy入門和實戰(zhàn)149
10.1.1　Numpy基礎(chǔ)150
10.1.2　Numpy基本運算153
10.1.3　Numpy高級特性159
10.1.4　kNN實戰(zhàn)162
10.2　Pandas的入門和實戰(zhàn)167
10.2.1　Pandas基礎(chǔ)168
10.2.2　泰坦尼克號生存率分析實戰(zhàn)176
10.3　Scikit-learn入門和實戰(zhàn)180
10.3.1　機器學(xué)習(xí)術(shù)語181
10.3.2　Scikit-learn基礎(chǔ)183
10.3.2　實戰(zhàn)186
第11章　利用Python進行圖數(shù)據(jù)分析193
11.1　圖基礎(chǔ)193
11.2　NetworkX入門194
11.2.1　基本操作194
11.2.2　為圖中的元素添加屬性196
11.2.3　有向圖及節(jié)點的度數(shù)197
11.2.4　構(gòu)建圖及圖的操作197
11.3　使用NetworkX進行圖分析199
11.3.1　利用聯(lián)通子圖發(fā)現(xiàn)社區(qū)199
11.3.2　通過三角計算強化社區(qū)發(fā)現(xiàn)201
11.3.3　利用PageRank發(fā)現(xiàn)影響力中心202
第12章　大數(shù)據(jù)工具入門204
12.1　Hadoop204
12.1.1　Hadoop的計算原理205
12.1.2　在Hadoop上運行Python程序208
12.2　Spark211
12.2.1　為什么需要Spark211
12.2.2　如何學(xué)習(xí)Spark212
12.3　大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)的區(qū)別215
附錄A　編寫Python 2與Python 3兼容的代碼217
附錄B　安裝完整的Python開發(fā)環(huán)境225
附錄C　常用的Python技巧235
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