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《跟老齐学Python:数据分析》电子书封面

跟老齐学Python:数据分析

  • 发布时间:2019年08月05日 10:17:48
  • 作者:齐伟
  • 大小:198.5 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:超清完整版
  • 评分:9.5

    跟老齐学Python:数据分析 PDF 超清完整版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于老齐、Python、数据分析方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小198.5 MB,齐伟编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.6。

      内容介绍

      跟老齐学Python:数据分析 PDF

      详细说明数据分析、机器学习有关Python库运用,助推数据分析及机器学习技术工程师成长快速! 

      《跟老齐学Python》系列产品事件。用户在这书中能够学习培训到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析有关的库,把握其所界定的统计数据另一半及其常见的特性和方式等,并根据多种类型的运用举例说明将所教基础知识给与综合性运用。

      在字符串的较为中,2个字符串的第一位空格符先比少(假如相同较为下个、假如 相同,就带回結果:假如直至最终和,就回到0、十位数时常,依照“沒有”解决(留意 “沒有”并不是0,0在ASCI中相匹配的是NUL),十位数多的哪个大。ad中的a先和后边的c开展 较为,显而易见a低于c,因此回到結果-1。但开展下边的较为,是最非常容易令人茫然的。

      目录

      • 第0章 数据分析概述 1
      • 0.1 与数据相关的概念 1
      • 0.2 数据分析技术的发展 3
      • 0.3 开发环境配置 5
      • 第1章 NumPy基础和应用 9
      • 1.1 数组对象基础 9
      • 1.2 数组的索引和切片 25
      • 1.3 针对数组的操作 36
      • 1.4 运算和通用函数 46
      • 1.5 简单统计应用 53
      • 1.6 矩阵 57
      • 1.7 矢量运算 60
      • 1.8 综合应用示例 68
      • 第2章 Pandas基础和应用 75
      • 2.1 常用数据对象 75
      • 2.2 索引对象 88
      • 2.3 数据索引和切片 95
      • 2.4 文件读写操作 107
      • 2.5 处理缺失数据 116
      • 2.6 规整数据 121
      • 2.7 分组运算 141
      • 2.8 矢量化字符串 158
      • 2.9 与时间相关的操作 161
      • 2.10 简单的应用示例 174
      • 第3章 数据可视化 179
      • 3.1 Matplotlib概览 179
      • 3.2 设置坐标系 186
      • 3.3 绘制图像 197
      • 3.4 常用统计图 211
      • 3.5 绘制三维图像 225
      • 3.6 Seaborn掠影 231
      • 第4章 综合应用 235
      • 4.1 分析股票数据 235
      • 4.2 分析文胸评论数据 245
      • 4.3 分析电影票房数据 249
      • 4.4 可视化城市人口数据 253
      • 4.5 分析希腊葡萄酒数据 259
      • 4.6 应用本福特定律 273
      • 4.7 制作词云 278
      • 第5章 机器学习 283
      • 5.1 线性回归 283
      • 5.2 线性回归示例 299
      • 5.3 Logistic回归 304
      • 5.4 贝叶斯方法 314
      • 跋 324

      学习笔记

      python如何读取邮件数据以及下载附件的实例详解

      这篇文章主要介绍了详解python读取邮件数据并下载附件的实例的相关资料,这里提供实现实例,帮助大家学习理解这部分内容,需要的朋友可以参考下 详解python实现读取邮件数据并下载附件的实例 实现结果图: 实现代码: #!/usr/bin/python2.7# _*_ coding: utf-8 _*_@Author: MarkLiuimport poplibimport emailfrom email.parser import Parserfrom email.header import decode_headerfrom email.utils import parseaddrdef decode_str(s): value, charset = decode_header(s)[0] if charset: value = value.decode(charset) return valuedef guess_charset(msg): # 先从msg对象获取编码: charset = msg.get_charset() if charset is None: # 如果获取不到,再从Content-Type字段获取: content_type = msg.get('Content-Type', '').lower() pos……

      Python读取数据集并消除数据中的空行方法

      如下所示: # -*- coding: utf-8 -*-# @ author hulei 2016-5-3from numpy import *import operatorfrom os import listdir import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8') # x,y=getDataSet_dz('iris.data.txt',4) def getDataSet(filename,numberOfFeature): #将数据集读入内存 fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file file.readlines()是把文件的全部内容读到内存,并解析成一个list returnMat = zeros((numberOfLines,numberOfFeature)) #prepare matrix to return 3代表数据集中特征数目### classLabelVector = [] #prepare labels return fr = open(filename) index = 0 for line in fr.readlines(): line = line.strip() #strip() 参数为空时,默认删除空白符(包括'\n', '\r', '\t', ' ') listFromLine = line.split(',') ……

      python和大数据有什么关系

      自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。 数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java,Python也是较重要的语言。 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。(推荐学习:Python视频教程) 为什么是py……

      以上就是本次介绍的Python电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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