
Python数据分析与挖掘
掌握Python数据分析与挖掘,开启智慧新时代!
¥38.80
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作品简介
本书面向大数据应用型人才,以任务为导向,全面地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章,第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用,涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块,较为全面地阐述Python数据分析的方法;第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块,并以此进行数据综合案例的分析;第5章介绍Matplotlib可视化模块,用于绘制一些统计图形;第6章主要讲解Flask框架结合ECharts实现可视化效果;第7章主要讲解在机器学习和数据挖掘中sklearn模块的应用。本书适合作为高等院校大数据专业、人工智能专业的Python教材,也可作为Python相关培训的教材。
齐福利,四川大学软件工程专业硕士,讲师,信息学院专业教师、专业主任,CIW数据分析师、中国教育协会无人机专委会副秘书长、计算机行业协会工种考评员、Aopa无人机驾驶员、无人机测量测绘工程师。先后主持教育部协同育人项目一项,主持参与科研项目4项。主编参编教材2部,在国内外学术期刊发表论文十余篇,多篇被SSCI、EI收录,拥有专利1项。担任过《大数据技术原理与应用》、《python数据分析》、《JAVA程序设计》、《大数据项目实战》、《Html网页制作》、《无人机编队飞行程序设计》、《Android应用开发》《无人机模拟飞行》、《LINUX网络操作系统》、《大学信息技术》等课程建设和教学工作。先后指导学生参加国家级、省市级比赛,获得一等奖、二等奖、等各项大奖二十多次。多次荣获“三全育人”先进个人、“优秀员工”、“工会积极分子”等称号。
作品目录
前言
第1章 数值计算模块NumPy
1.1 NumPy数组的创建与保存
1.2 NumPy数组的操作
1.3 NumPy数组常用函数
1.4 股价统计分析案例
第2章 数据分析模块pandas
2.1 pandas基础
2.2 从文件读取数据构建DataFrame
2.3 DataFrame的访问与删除
2.4 时间类型数据的转换与处理
2.5 数据的清洗
2.6 数据的整理
2.7 数据的分析统计
第3章 JSON模块与格式转换
3.1 JSON对象与Python对象
3.2 JSON文件的读操作
3.3 JSON文件的练习
3.4 打开文件
第4章 连接MySQL数据库的pymysql模块
4.1 在Python 3中连接MySQL
4.2 pymysql的基本使用方法
第5章 Matplotlib可视化模块
5.1 确定画布的大小和格局
5.2 绘制折线图和散点图
5.3 使用plt.scatter()函数绘制散点图
5.4 使用plt.bar()函数绘制条形图
5.5 使用plt.hist()函数绘制直方图
5.6 绘制箱形图
5.7 雷达图
5.8 三维图
5.9 通过DataFrame生成折线图
第6章 Flask框架与ECharts可视化
6.1 Flask框架的基本概念与使用方法
6.2 ECharts的使用方法
6.3 使用Flask框架结合ECharts实现动态视图
6.4 使用Flask+MySQL+ECharts实现联动视图
第7章 机器学习模块sklearn
7.1 sklearn线性回归
7.2 sklearn分类算法
7.3 sklearn聚类算法