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Python地理空间分析指南 Python地理空间分析指南
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    Python地理空间分析指南 PDF 第2版

    Python电子书
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    给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、地理空间、分析、指南方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小12.4 MB,莱哈德编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.4,更多相关的学习资源可以参阅 程序设计电子书Python电子书Python视频、等栏目。

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  • Python地理空间分析指南

    内容介绍

    Python做为这种高級编程语言,凭着其简约、易读及可维护性日趋变成编程设计行业深受青睐的語言之四。 这书以自然地理空间分析为背景图,详细介绍了Python在自然地理信息资源管理层面的运用方法。全书共分成12章,分別详细介绍了Python与自然地理空间分析、自然地理空间数据、自然地理空间技术、Python的自然地理空间分析专用工具、Python与地理信息系统、Python与遥感、Python与高程统计数据、PHP与自然地理室内空间高級三维建模、即时统计数据、综合性运用等內容。

    这书內容构造清楚,实例详细,合适期待知道测绘工程智能化和剖析的小读者,也合适想应用PHP开展室内空间地理分析、三维建模和GIS剖析的开发者及科学研究工作人员参照阅读文章。

    目录

    • 第1章 Python与地理空间分析 1
    • 第2章 地理空间数据 39
    • 第3章 地理空间技术概览 63
    • 第4章 Python的地理空间分析工具 95
    • 第5章 Python与地理信息系统 135
    • 第6章 Python与遥感 177
    • 第7章 Python与高程数据 206
    • 第8章 Python与地理空间高级建模 235
    • 第9章 实时数据 274
    • 第10章 综合应用 294

    读书笔记

    python数据分析用什么工具

    Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。

    python数据分析用什么工具

    1. Pandas(推荐学习:Python视频教程)

    Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

    Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

    Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构,以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上,使得Numpy应用变得简单。

    2. Numpy

    Python没有提供数组功能,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。

    3. Matplotlib

    Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。

    4. SciPy

    SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。

    Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包,它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如数值积分和优化。

    5. Keras

    Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

    6. Scikit-Learn

    Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

    Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证。
    Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,Scikit-Learn的主要功能分为六个部分,分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

    7. Scrapy

    Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。

    8. Gensim

    Gensim是用来做文本主题模型的库,常用于处理语言方面的任务,支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

    更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!

    以上就是python数据分析用什么工具的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!

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