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《Python数据分析入门:从数据获取到可视化》电子书封面

Python数据分析入门:从数据获取到可视化

  • 发布时间:2019年11月25日 11:49:49
  • 作者:沈祥壮
  • 大小:5.4 MB
  • 类别:Python电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:全书超清版
  • 评分:9.4

    Python数据分析入门:从数据获取到可视化 PDF 全书超清版

      给大家带来的一篇关于Python相关的电子书资源,介绍了关于Python、数据分析、数据获取、可视化方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小5.4 MB,沈祥壮编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.5。

      内容介绍

      Python数据分析入门:从数据获取到可视化 PDF

      它是1本实干之作,集中体现数据统计分析步骤的各类阶段,包括统计数据的收集、清理和探索性剖析,并根据大伙儿耳熟能说的Python小工具多方面实际操作。

      这书做为数据统计分析的新手入门书籍,以Python語言为基本,详细介绍了数据统计分析的全部步骤。这书内容包括统计数据的获得(即互联网网页爬虫的设计构思)、早期统计数据的清理和解决、应用机器学习算法开展模型剖析,及其应用数据可视化的方式展现统计数据及結果。最先,书中不容易涉及到过度高級的英语的语法,只有還是期待用户有必须的英语的语法基本,那样能够尽快了解这书的內容。次之,这书重中之重取决于运用Python来进行某些数据统计分析和数据处理方法的工作中,即怎么使用Python来进行工作中并非致力于Python語言英语的语法等基本原理的解读。这书的目地是让新手无论对数据统计分析步骤自身還是Python語言,都能有个非常形象化的体会,为之后的加强学习奠定基础。*后,用户不务必按序细读这书,由于每个章节目录层级较为明晰,能够依据兴趣爱好或是必须来自行安置。比如第5章详细介绍了某些实战的好项目,趣味且难度系数并不大,大伙儿能够在学习培训前边內容闲暇来阅读文章这些內容。

      目录

      • 1 准备 1
      • 1.1 开发环境搭建 2
      • 1.1.1 在Ubuntu系统下搭建Python集成开发环境 2
      • 1.1.2 在Windows系统下搭建Python集成开发环境 13
      • 1.1.3 三种安装第三方库的方法 16
      • 1.2 Python基础语法介绍 19
      • 1.2.1 if__name__=='__main__' 20
      • 1.2.2 列表解析式 22
      • 1.2.3 装饰器 23
      • 1.2.4 递归函数 26
      • 1.2.5 面向对象 27
      • 1.3 The Zen of Python 28
      • 参考文献 30
      • 2 数据的获取 31
      • 2.1 爬虫简介 31
      • 2.2 数据抓取实践 33
      • 2.2.1 请求网页数据 33
      • 2.2.2 网页解析 38
      • 2.2.3 数据的存储 46
      • 2.3 爬虫进阶 50
      • 2.3.1 异常处理 50
      • 2.3.2 robots.txt 58
      • 2.3.3 动态UA 60
      • 2.3.4 代理IP 61
      • 2.3.5 编码检测 61
      • 2.3.6 正则表达式入门 63
      • 2.3.7 模拟登录 69
      • 2.3.8 验证码问题 74
      • 2.3.9 动态加载内容的获取 84
      • 2.3.10 多线程与多进程 93
      • 2.4 爬虫总结 101
      • 参考文献 102
      • 3 数据的存取与清洗 103
      • 3.1 数据存取 103
      • 3.1.1 基本文件操作 103
      • 3.1.2 CSV文件的存取 111
      • 3.1.3 JSON文件的存取 116
      • 3.1.4 XLSX文件的存取 121
      • 3.1.5 MySQL数据库文件的存取 137
      • 3.2 NumPy 145
      • 3.2.1 NumPy简介 145
      • 3.2.2 NumPy基本操作 146
      • 3.3 pandas 158
      • 3.3.1 pandas简介 158
      • 3.3.2 Series与DataFrame的使用 159
      • 3.3.3 布尔值数组与函数应用 169
      • 3.4 数据的清洗 174
      • 3.4.1 编码问题 174
      • 3.4.2 缺失值的检测与处理 175
      • 3.4.3 去除异常值 181
      • 3.4.4 去除重复值与冗余信息 183
      • 3.4.5 注意事项 185
      • 参考文献 187
      • 4 数据的分析及可视化 188
      • 4.1 探索性数据分析 189
      • 4.1.1 基本流程 189
      • 4.1.2 数据降维 197
      • 4.2 机器学习入门 199
      • 4.2.1 机器学习简介 200
      • 4.2.2 决策树——机器学习算法的应用 202
      • 4.3 手动实现KNN算法 205
      • 4.3.1 特例——最邻近分类器 205
      • 4.3.2 KNN算法的完整实现 213
      • 4.4 数据可视化 215
      • 4.4.1 高质量作图工具——matplotlib 215
      • 4.4.2 快速作图工具——pandas与matplotlib 223
      • 4.4.3 简捷作图工具——seaborn与matplotlib 226
      • 4.4.4 词云图 230
      • 参考文献 232
      • 5 Python与生活 234
      • 5.1 定制一个新闻提醒服务 234
      • 5.1.1 新闻数据的抓取 235
      • 5.1.2 实现邮件发送功能 237
      • 5.1.3 定时执行及本地日志记录 239
      • 5.2 Python与数学 241
      • 5.2.1 估计π值 242
      • 5.2.2 三门问题 245
      • 5.2.3 解决LP与QP问题(选读) 247
      • 5.3 QQ群聊天记录数据分析 251
      • 参考文献 256

      学习笔记

      计算机二级python学习教程(3) python语言基本数据类型

      本文继续计算机二级python教程的学习,之前已经学习过了计算机二级python学习教程(1) 、计算机二级python学习教程(2) 3.1 数字类型 数字类型:整数类型、浮点数类型、复数类型。 整数类型:十进制、二进制、八进制和十六进制。 #不同进制的整数之间可以直接运算 0x3F2/10101.0 (0x3F2+1010)/0o17622.0 浮点数类型:必须带有小数部分,小数部分可以是0,例如1010.0。表示方法有一般表示(只有十进制)和科学计数法。数值范围和小数精度受不同计算机系统的限制,一般认为没有范围限制。有不确定尾数。 #科学计数法 格式:aeb = a*10的b次方 (或E) print(1.01e3)1010.0 print(-1.01E-3)-0.00101 #浮点数不确定尾数 0.1 + 0.……

      python怎么分析数据

      python怎么分析数据? 在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式,比如对于大部分职场人来说,Excel可以满足大部分数据分析场景,当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务,对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷,另一方面也比较容易掌握。 但是针对于更加开放的数据分析场景时,就需要通过编程的方式来进行数据分析了,比如通过机器学习的方式进行数据分析,而Python语言在机器学习领域有广泛的应用。采用机器学习的方式进行数据分析需要经过五个步骤,分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验……

      详解Python3 基本数据类型

      Python3 基本数据类型 Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。 在 Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。 等号(=)用来给变量赋值。 等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值。 多个变量赋值 同值多变量 a = b = c = 1 不同值多变量 a, b, c = 1, 2, "hello word"a = 1b = 2c = "hello word" 标准数据类型 不可变数据类型 Number(数字) String(字符串) Tuple(元组) 可变数据类型 List(列表) Set(集合) Dictionary(字典) Number 数字 支持 int、float、bool、complex(复数)。 String 字符串……

      python通过伪装头部数据抵抗反爬虫的实例

      0x00 环境 系统环境:win10 编写工具:JetBrains PyCharm Community Edition 2017.1.2 x64 python 版本:python-3.6.2 抓包工具:Fiddler 4 0x01 头部数据伪装思路 通过http向服务器提交数据,以下是通过Fiddler 抓取python没有伪装的报文头信息 GET /u012870721 HTTP/1.1Accept-Encoding: identityHost: blog.csdn.netUser-Agent: span Python-urllib/3.6/spanConnection: close Python-urllib/3.6 很明显啊,我们暴露了。现在要问了,该怎么!模拟浏览器,让自己伪装成浏览器,一下是浏览器访问发送的头部数据 Connection: keep-aliveUpgrade-Insecure-Requests: 1User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.113 Safari/537.36Referer: http://write.blog.csdn.net/postlistAccep……

      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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