Python编程基础与数据分析 9.2
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更新至 第三章 2023-10-25 18:38:43
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简介

用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下,而且无法处理某些格式的数据,对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。学完本书,你的数据处理和分析能力将更上一层楼。

第一章

南理工:Python编程基础与数据分析2校成品:185*260版心:39行*39字B05F

南理工:Python编程基础与数据分析2校成品:185*260版心:39行*39字B05F

Python编程基础与数据分析

主编:王娟华东

副主编:周梅红万程

张炯郁芸

Python编程基础与

数据分析

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南 京 大 学 出 版 社

内容提要

本书从Python基础知识开始,由浅入深,逐渐引入以Python为开发工具进行数据分析、图像处理、机器学习等模块,全书共10章,分为两大部分:基础篇和进阶篇。基础篇为第1章至第7章,主要介绍了Python的各种数据结构、控制结构、函数及异常处理;进阶篇为第8章至第10章,主要介绍了多种类型的文件数据处理、图形图像处理及人工智能之机器学习模块,并使用Scikitlearn库介绍了机器学习的一般流程及处理方法。

本书配套的相关教学资源可扫描书中二维码获取。

图书在版编目(CIP)数据

Python编程基础与数据分析 / 王娟, 华东, 罗建平

主编. —南京: 南京大学出版社, 2019.8

(信息素养文库)

ISBN 9787305222320

Ⅰ. ①P…Ⅱ. ①王… ②华… ③罗…Ⅲ. ①软件工

具-程序设计Ⅳ. ①TP311.561

中国版本图书馆CIP数据核字(2019)第096617号

出版发行南京大学出版社

社址南京市汉口路22号邮编210093

出版人金鑫荣

书名Python编程基础与数据分析

主编王娟华东罗建平

责任编辑王秉华钱梦菊

编辑热线02583592655

照排南京理工大学资产经营有限公司

印刷丹阳兴华印务有限公司

开本787×10921/16印张 13.75字数 335千

版次2019年8月第1版2019年8月第1次印刷

ISBN9787305222320

定价35.80元

网址:http://www.njupco.com

官方微博:http://weibo.com/njupco

官方微信号:njupress

销售咨询热线:(025)83594756

版权所有,侵权必究

凡购买南大版图书,如有印装质量问题,请与所购

图书销售部门联系调换

00Python编程基础与数据分析

第1章信息技术概论00

前言

Python是一种面向对象的解释型编程语言,支持多平台并且开源;其语法简单,如通过缩进即可体现语句的层次结构;具有丰富且强大的标准库及第三方库,如擅长矩阵运算的科学计算库numpy、用于可视化展示的绘图库matplotlib、含有多种算法模型的机器学习库Scikitlearn、善于提取文章关键词的中文分词库jieba等等。

本书适合作为非计算机专业的计算机公共课程教材,也适合希望以Python为开发工具进行数据处理及机器学习的读者参考。

本书由浅入深,分为两大部分:基础篇和进阶篇,基础篇为第1章至第7章,主要介绍了Python的各种数据结构、控制结构、函数及异常处理;进阶篇为第8章至第10章,主要介绍了多种类型文件的数据处理方法、图形图像处理方法及人工智能之机器学习模块,并使用Scikitlearn库介绍了机器学习的一般流程及处理方法。

通过本书的学习,读者可以熟练掌握Python的语法结构,可以进行各类文件的数据处理,还可以学会如何借助Scikitlearn模块进行机器学习模型的训练与预测。

本书由王娟,华东,罗建平老师担任主编,负责全书的整体策划,王娟老师负责全书的统稿,参与本书编写的成员还有周梅红、万程、张炯、郁芸、胡晓雯等老师。

本书每个知识点都配有丰富的示例加以说明,使读者对相应知识点理解更为透彻。尤其从控制结构章节开始,列举了众多实例,并对其算法进行详细分析,对其代码进行详细阐释。书中涵盖的所有程序源码,均可扫描书中二维码获取。

编者2019年6月

目录

基 础 篇

第1章绪论003

1.1计算机编程语言003

1.1.1程序开发过程004

1.1.2一个简单示例004

1.2Python 发展历史005

1.3Python语言特性与编程库005

1.3.1Python语言特性005

1.3.2Python常用编程库006

1.4Python 安装方法006

1.5集成开发环境007

本章小结008

习题008

第2章基本数据类型及运算符

009

2.1数据类型009

2.1.1数值类型009

2.1.2逻辑类型010

2.1.3其他类型011

2.2运算符011

2.2.1算术运算符011

2.2.2赋值运算符013

2.2.3比较(关系)运算符014

2.2.4位运算符015

2.2.5逻辑运算符017

2.3输入输出语句018

2.3.1print函数018

2.3.2input函数019

2.4常用内置函数020

2.4.1数学函数020

2.4.2转换函数021

2.4.3相关操作函数024

2.5相关标准库025

2.5.1math模块025

2.5.2random模块028

本章小结029

习题030

第3章序列031

3.1概述031

3.2序列的操作031

3.2.1序列的创建031

3.2.2获取长度032

3.2.3索引与切片032

3.2.4关系操作033

3.2.5连接操作034

3.2.6重复操作035

3.2.7常用函数及方法035

3.3字符串040

3.3.1基本操作040

3.3.2常用函数及方法041

3.3.3格式化操作045

3.4列表047

3.4.1基本操作047

3.4.2常用函数及方法047

3.5元组050

3.6相关标准库string模块052

本章小结054

习题055

第4章字典与集合056

4.1概述056

4.2字典057

4.2.1字典的创建057

4.2.2字典的访问058

4.2.3字典的添加059

4.2.4字典的修改059

4.2.5字典的删除059

4.2.6常用内建方法060

4.2.7字典应用举例064

4.3集合066

4.3.1集合的创建066

4.3.2集合运算及常用内置方法

函数067

本章小结069

习题070

第5章控制结构071

5.1概述071

5.2选择结构072

5.2.1if条件语句072

5.2.2条件表达式075

5.3循环结构075

5.3.1for循环075

5.3.2while循环078

5.4其他循环控制语句080

5.4.1break语句080

5.4.2continue语句080

5.4.3pass语句081

5.5算法实例081

本章小结090

习题090

第6章错误与异常093

6.1错误类型093

6.2常见异常094

6.2.1语法错误094

6.2.2运行时错误094

6.2.3逻辑错误095

6.3异常处理语句095

本章小结097

习题097

第7章函数098

7.1概述098

7.2函数的定义及调用098

7.2.1函数定义及调用的一般形式

099

7.2.2特殊函数定义形式100

7.3函数的调用过程104

7.3.1函数的调用流程104

7.3.2实参与形参的传递105

7.4匿名函数108

7.5变量的作用域109

7.5.1局部变量109

7.5.2全局变量110

7.5.3同名变量111

7.6递归112

7.7函数示例116

本章小结121

习题121

进 阶 篇

第8章文件处理125

8.1文件的打开与关闭125

8.1.1文件的打开125

8.1.2文件的关闭128

8.2文件的读写128

8.2.1文件的读取操作129

8.2.2文件的写操作132

8.2.3文件的定位操作133

8.3相关标准库134

8.3.1os模块134

8.3.2json模块136

8.4经典三方库jieba模块139

8.4.1jieba常用分词139

8.4.2jieba分词干涉140

8.4.3词性标注posseg141

8.4.4关键词提取analyse142

8.5案例1 英文文本分析143

8.6案例2 中文文本分析145

8.7案例3 json数据分析146

8.8案例4 问卷调查与统计分析

148

8.8.1问卷结构调整148

8.8.2问卷调查交互151

8.8.3问卷结果统计156

本章小结158

习题158

第9章图形图像处理159

9.1概述159

9.2相关标准库turtle模块159

9.2.1画布设置159

9.2.2画笔设置160

9.2.3图形绘制160

9.3经典三方库162

9.3.1PIL与Pillow模块162

9.3.2numpy模块168

9.3.3matplotlib模块171

9.4案例1 用Python生成验证码

图片179

9.5案例2 MRI图像的显示与分析

181

本章小结183

习题184

第10章人工智能初探186

10.1概述186

10.2sklearn简介186

10.2.1机器学习的一般流程187

10.2.2sklearn数据集187

10.3数据预处理196

10.3.1缺失填补196

10.3.2归一化及标准化197

10.3.3onehot编码及二值化

处理199

10.4模型的选择及训练202

10.4.1回归regression203

10.4.2分类classification204

10.5模型评估205