图文详情

PYTHON数据分析与数据可视化井超张晓华

井超张晓华乔钢柱 / 机械工业出版社 / 2025-08 / 平装

售价 30.50 5.1折

定价￥59.90

品相全新

优惠

发货

承诺02月25日前发货

运费

本店暂时无法向该地区发货

延迟发货说明

时间：

说明：

上书时间2026-01-30

数量: 仅1件在售，欲购从速

立即购买加入购物车收藏

卖家超过10天未登录

六年老店

书香门第书库

店铺等级

拍卖等级

资质认证

90天平均

成功完成

92.01% (1656笔)

好评率

99.93%

发货时间

6.14小时

店主

书香门第书库

联系

在线交谈离线留言

地址

河北省保定市涿州市

进店逛逛收藏店铺

商品详情
店铺评价

立即购买加入购物车收藏

手机购买

微信扫码访问

图书条目信息
图书 > 综合性图书
PYTHON数据分析与数据可视化井超张晓华
作者: 井超张晓华乔钢柱

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2025-08

版次: 1

ISBN: 9787111787808

定价: 59.90

装帧: 平装

开本: 16开

页数: 216页
内容简介：

本书以Python为工具，除了系统介绍Python程序开发之外，还重点介绍了基于Python的数据分析与数据可视化。全书共8章，内容包括：数据分析与数据可视化，Python与数据分析、数据可视化，Python程序设计基础，Python程序设计进阶，用NumPy生成和处理数据，用Pandas分析数据，Scikit-learn机器学习基础，用Matplotlib实现数据可视化。本书通用性较强，适合各类开设数据分析、数据可视化相关课程的高等院校作为教材使用，也适合从事Python数据分析与数据可视化工作的读者作为自学参考教程。

作者简介：

井超，高级实验师，现任职于中北大学计算机科学与技术学院数据科学与大数据技术系，主持建设山西省一流课程《Python程序设计基础》，以第二负责人参与建设全国首批国家级一流课程《程序设计基础》，主要研究方向为人工智能辅助代码生成和人工智能辅助教学，已出版教材5部。

目录：

目录
前言

第1章数据分析与数据可视化1
1.1 数据分析与数据可视化概述1
1.1.1 数据、信息与数据分析1
1.1.2 数据可视化1
1.1.3 数据分析与数据可视化的关系3
1.2 数据分析的一般步骤4
1.2.1 明确分析目的与框架4
1.2.2 数据收集4
1.2.3 数据处理4
1.2.4 数据分析4
1.2.5 数据展现5
1.2.6 撰写报告5
1.3 常用数据分析方法5
1.3.1 聚类分析（Cluster Analysis）5
1.3.2 因子分析（Factor Analysis）5
1.3.3 相关分析（Correlation Analysis）5
1.3.4 对应分析（Correspondence
Analysis）6
1.3.5 回归分析（Regressive Analysis）6
1.3.6 方差分析（Variance Analysis）6
1.4 数据分析与数据可视化常用工具6
1.4.1 Microsoft Excel6
1.4.2 R语言6
1.4.3 Python语言7
1.4.4 SAS软件7
1.4.5 SPSS7
1.4.6 专用的数据可视化分析工具7
本章练习7
第2章 Python与数据分析、数据
可视化8
2.1 数据分析与数据可视化的利器：
Python8
2.1.1 Python是什么8
2.1.2 Python的特点9
2.1.3 Python可以做什么10
2.2 基于Python的数据分析与数据
可视化工具11
2.2.1 NumPy库11
2.2.2 Pandas库11
2.2.3 Matplotlib库12
2.2.4 Seaborn 库12
2.2.5 Scikit-learn库12
2.3 Python数据分析初上手13
2.3.1 数据的导入13
2.3.2 数据的导出13
2.3.3 数据预处理14
2.3.4 数据的选择和运算17
2.3.5 数据可视化20
本章练习21
第3章 Python程序设计基础22
3.1 Python的安装22
3.1.1 Python解释器的安装22
3.1.2 PyCharm集成开发环境的安装28
3.1.3 Python包管理工具pip34
3.1.4 Python相关的文件38
3.2 Python语法基础39
3.2.1 注释39
3.2.2 关键字40
3.2.3 标识符41
3.2.4 内置常量42
3.2.5 内置函数42
3.3 Python引用44
3.3.1 名字空间44
3.3.2 模块的导入与使用46
3.4 Python的基本数据类型47
3.5 Python的运算符与表达式51
3.6 Python的代码编写规范52
本章练习53
第4章 Python程序设计进阶54
4.1 Python数据结构、程序流程
控制、函数与文件54
4.1.1 Python数据结构54
4.1.2 Python程序流程控制66
4.1.3 异常处理75
4.1.4 函数79
4.1.5 文件93
4.2 Python面向对象程序设计101
4.2.1 类101
4.2.2 类方法、实例方法、静态方法105
4.2.3 对象109
4.2.4 封装、继承、多态110
4.2.5 面向对象案例精析115
本章练习119
第5章用NumPy生成和处理数据120
5.1 NumPy的安装120
5.2 NumPy入门120
5.2.1 数值计算120
5.2.2 是否使用NumPy的运行时间
对比122
5.2.3 数组和矩阵计算123
5.3 NumPy数组操作相关函数126
5.4 NumPy数学函数130
5.4.1 NumPy数学函数基础130
5.4.2 NumPy统计函数133
5.4.3 NumPy向量和矩阵函数138
5.5 NumPy数据分类案例141
5.5.1 线性回归的基本概念141
5.5.2 损失函数的设置142
5.5.3 Python程序实现142
本章练习146
第6章用Pandas分析数据147
6.1 Pandas147
6.1.1 Pandas的由来147
6.1.2 安装Pandas库147
6.2 Series150
6.2.1 创建Series对象150
6.2.2 Series属性151
6.2.3 Series常用方法152
6.2.4 Series对象数据绘图153
6.3 DataFrame155
6.3.1 DataFrame的概念155
6.3.2 创建DataFrame对象156
6.3.3 DataFrame的属性157
6.3.4 DataFrame索引和切片159
6.3.5 DataFrame数据分析161
6.3.6 DataFrame对象数据可视化161
6.4 基于BankMarketing数据集的
营销活动分析163
6.4.1 数据集概述和数据结构163
6.4.2 数据的基本信息164
6.4.3 客户数据分析164
6.4.4 营销活动数据分析165
6.4.5 完整代码及运行结果166
本章练习168
第7章 Scikit-learn机器学习基础169
7.1 机器学习的算法和模型169
7.1.1 特征变量和目标变量170
7.1.2 模型训练170
7.1.3 过拟合和欠拟合172
7.1.4 模型性能度量173
7.2 Scikit-learn的功能173
7.2.1 分类173
7.2.2 回归173
7.2.3 聚类174
7.2.4 数据降维174
7.2.5 模型选择174
7.2.6 数据预处理174
7.3 Scikit-learn的常用模块174
7.3.1 安装Scikit-learn174
7.3.2 Scikit-learn常用模块介绍175
7.4 Scikit-learn的使用175
7.4.1 数据集的导入和处理175
7.4.2 数据集切分176
7.4.3 数值数据的标准化177
7.4.4 数值数据的归一化178
7.4.5 核心对象类型：评估器179
7.4.6 高级特性：管道179
7.4.7 模型保存180
7.5 使用Scikit-learn实现线性回归
建模181
本章练习184
第8章用Matplotlib实现数据
可视化185
8.1 Matplotlib基础185
8.2 Matplotlib常见绘图属性186
8.2.1 创建绘图区域186
8.2.2 设定绘图参数187
8.2.3 设置字体及子图布局188
8.2.4 其他绘图设置189
8.3 Matplotlib基本绘图190
8.3.1 折线图190
8.3.2 散点图191
8.3.3 双轴图192
8.3.4 条形图193
8.3.5 直方图194
8.3.6 饼图196
8.3.7 箱型图196
8.3.8 泡泡图198
8.3.9 等高线图198
8.3.10 3D曲线图199
8.3.11 3D散点图200
8.3.12 3D等高线图201
8.3.13 3D线框图202
8.3.14 3D曲面图203
8.4 Matplotlib绘制交互式动态
图形204
8.4.1 Matplotlib的事件响应204
8.4.2 Matplotlib常用事件205
8.4.3 使用Matplotlib绘制动态
图形206
8.5 使用NumPy、Pandas、Matplotlib进行
电影数据分析与数据可视化211
8.5.1 获取数据211
8.5.2 绘制电影评分分布图212
8.5.3 绘制电影时长分布图213
8.5.4 统计电影分类213
本章练习215
参考文献216

展开全部
配送说明

...
相似商品
为你推荐

孔网分类

孔网特色

图书

特色

图书

PYTHON数据分析与数据可视化 井超 张晓华

孔网啦啦啦啦啦纺织女工火锅店第三课

PYTHON数据分析与数据可视化井超张晓华