Python语言应用案例实践教程

9787030687104

作者: 阎继宁等
出版社: 科学出版社
ISBN: 9787030687104

出版时间: 2010-01
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 阎继宁等
出版社: 科学出版社

ISBN: 9787030687104
出版时间: 2010-01

装帧: 平装
开本: 16开

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文学

货号：

650541809922

商品描述：

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商品参数 \
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ISBN编码： \
9787030687104 书  名： \
Python语言应用案例实践教程定  价： \
48 出版单位： \
科学出版社出版时间： \
2021年05月著  者： \
Python语言应用案例实践教程/阎继宁等编  者： \
无译  者： \
  页  数： \
184 开  本： \
16 \
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内容介绍\
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本书共包含Python集成开发环境操作概述、课堂上机实验指导、课程设计三个部分。其中，课堂上机实验指导包括Python内置对象与结构化程序设计、函数、面向对象编程、字符串及文件操作、数据分析及可视化、Python爬虫6个章节，每个章节可供学生课堂知识巩固及上机练习使用。课程设计共包含资源环境、海洋科学、经济、政治、生活5个典型类别36个数据分析案例，任意一个类别的案例数据分析都可以作为学生的课程设计题目。随书实验数据请联系出版社获取。\
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目录\
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目录\

前言 i\

**部分开发环境\

第1章 Python集成开发环境操作概述 3\

1.1 IDLE集成开发环境的安装 3\

1.1.1 IDLE编译器的下载 3\

1.1.2 查看是否安装成功 5\

1.2 Anaconda集成开发环境的安装 6\

1.2.1 Anaconda的下载 6\

1.2.2 Anaconda 的安装 7\

1.2.3 查看是否安装成功 11\

1.2.4 管理虚拟环境 12\

1.3 PyCharm集成开发环境概述 15\

1.3.1 PyCharm的介绍 15\

1.3.2 PyCharm的下载和安装 15\

1.3.3 PyCharm的使用 18\

1.3.4 通过PyCharm安装扩展库 22\

第二部分课堂上机实验指导\

第2章 Python内置对象与结构化程序设计 25\

2.1 目的要求 25\

2.2 上机指导 25\

2.3 上机练习 28\

第3章　函数 30\

3.1 目的要求 30\

3.2 上机指导 30\

3.3 上机练习 36\

第4章面向对象编程 37\

4.1 目的要求 37\

4.2 上机指导 37\

4.3 上机练习 49\

第5章字符串及文件操作 50\

5.1 目的要求 50\

5.2 上机指导 50\

5.2.1 字符串操作 50\

5.2.2 文本文件 54\

5.2.3 Excel文件操作 58\

5.3 上机练习 62\

第6章数据分析及可视化 65\

6.1 目的要求 65\

6.2 上机指导 65\

6.2.1 科学计算numpy库 65\

6.2.2 数据分析pandas库 68\

6.2.3 数据可视化 81\

6.3 上机练习 88\

第7章 Python数据爬虫 90\

7.1 目的要求 90\

7.2 上机指导 90\

7.3 上机练习 95\

第三部分课程设计\

第8章课程设计指导 99\

8.1 题目要求：学生成绩数据分析 99\

8.2 需求分析 102\

8.3 概要设计 102\

8.4 详细设计 102\

8.4.1 主函数详细设计 102\

8.4.2 功能选择模块详细设计 103\

8.4.3 数据读取及预处理模块详细设计 105\

8.4.4 数据选择及导出模块详细设计 107\

8.4.5 数据分类汇总模块详细设计 111\

8.4.6 数据计算及排序模块详细设计 111\

8.4.7 数据统计模块详细设计 112\

8.4.8 数据可视化模块详细设计 113\

8.5 完整参考代码 116\

8.6 结果分析 122\

第9章资源环境类数据综合分析 123\

题目一 2010年美国5个著名城市空气质量分析 123\

题目二 2006～2010年美国5个著名城市空气中SO2污染情况分析 124\

题目三 2006～2010年美国5个著名城市空气中O3污染情况分析 126\

题目四 2006～2010年美国5个著名城市空气中NO2污染情况分析 127\

题目五 2006～2010年美国５个著名城市空气中CO污染情况分析 128\

题目六 2010～2014年北京市PM2.5数据分析 130\

题目七 2010～2014年北京市地面温度数据分析 131\

题目八 2010～2014年北京市风力数据分析 132\

题目九 2008～2013年世界各国PM2.5数据分析 133\

题目十 2008～2013年世界各国PM10数据分析 134\

第10章海洋科学类数据综合分析 136\

题目十一 1870～2018年Nino 1+2区海平面温度异常分析 136\

题目十二 1870～2018年Nino 3区海平面温度异常分析 138\

题目十三 1870～2018年Nino 4区海平面温度异常分析 141\

题目十四 1870～2018年Nino 3.4区海平面温度异常分析 143\

题目十五 1866～2018年南方涛动指数SOI数据分析 146\

题目十六 1824～2018年北大西洋涛动指数NAO数据分析 148\

第11章经济类数据综合分析 150\

题目十七 2000～2010年英语电影预算与受欢迎程度数据分析 150\

题目十八 2000～2015年电影评分数据分析 151\

题目十九 1990～2018年华语电影预算与收入数据分析 153\

题目二十 1990～2018年电影上映时长与受欢迎程度数据分析 154\

题目二十一 1916～2016年电影票房与主演演员人气数据分析 156\

题目二十二 1916～2016年电影盈利与主演演员人气数据分析 157\

第12章政治类数据综合分析 159\

题目二十三 2016年美国总统大选唐纳德？特朗普（Donald Trump）\

支持率数据分析 159\

题目二十四 2016年美国总统大选希拉里？克林顿（Hillary Clinton）\

支持率数据分析 160\

题目二十五 2016年美国总统大选加里？约翰逊（Gary Johnson）\

支持率数据分析 162\

第13章生活类数据综合分析 165\

题目二十六共享单车租赁用户数据分析 165\

题目二十七共享单车租赁时间数据分析 166\

题目二十八共享单车租赁时天气数据分析 168\

题目二十九共享单车租赁时温度数据分析 169\

题目三十共享单车租赁时风速数据分析 170\

题目三十一 2006～2010年不同类型房屋售价数据分析 172\

题目三十二房屋形状对评估及售价影响分析 174\

题目三十三房屋供暖系统类型对评估及售价影响分析 176\

题目三十四厨房装修类型对评估及售价影响分析 179\

题目三十五地下车库情况对评估及售价影响分析 181\

题目三十六 2007年7月居民家庭用电数据分析 183\

参考文献 185\
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