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- ISBN:9787503043239
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:26cm
- 页数:123页
- 出版时间:2022-06-01
- 条形码:9787503043239 ; 978-7-5030-4323-9
内容简介
Python是一门解释型、面向对象、动态数据类型的且开源免费的程序设计语言。本书包含8章内容,具体为编程基础、数据运算、绘图可视化、线性代数、插值与拟合、数学分析、概率统计和数据挖掘。本书将内容分为基础层面、数学层面和应用层面,从理论到应用,以通熟易懂的语言由浅入深地向读者介绍Python的编程规则、Python程序库,及其在科学计算上的实际应用。
读者通过对本书的学习,不仅能学会如何利用Python进行数据的处理,更能够学会利用Python进行数据的分析,具备解决高阶课程、课题研究、生产工作中遇到的实际问题的能力。本书可作为理工科本科生、研究生,也可作为相关从业者的参考书。
目录
章 编程基础
1.1 Python概述
1.2 Python程序文件
1.3 Python程序流程控制
1.4 Python编程原则
1.5 Python函数及调用
1.6 Python常用编程技巧
第2章 数据运算
2.1 numpy简介及相关数据类型与精度
2.2 关系运算和逻辑运算
2.3 复数及其运算
2.4 线性代数及其运算
2.5 符号运算
第3章 绘图可视化
3.1 Matplotlib基本绘图知识
3.2 特殊图形绘制
3.3 图形修饰
第4章 线性代数
4.1 矩阵生成与计算
4.2 矩阵的分解
4.3 线性方程组的求解
4.4 稀疏矩阵
第5章 插值与拟合
5.1 数据插值
5.2 曲线拟合
5.3 误差分析
第6章 数学分析
6.1 极限、微分与导数
6.2 积分
6.3 级数
6.4 积分变换
6.5 微分方程
第7章 概率统计
7.1 概率分布
7.2 统计量
7.3 参数估计
7.4 假设检验
第8章 数据挖掘
8.1 回归分析
8.2 主成分分析
8.3 判别分析
8.4 聚类分析
参考文献
1.1 Python概述
1.2 Python程序文件
1.3 Python程序流程控制
1.4 Python编程原则
1.5 Python函数及调用
1.6 Python常用编程技巧
第2章 数据运算
2.1 numpy简介及相关数据类型与精度
2.2 关系运算和逻辑运算
2.3 复数及其运算
2.4 线性代数及其运算
2.5 符号运算
第3章 绘图可视化
3.1 Matplotlib基本绘图知识
3.2 特殊图形绘制
3.3 图形修饰
第4章 线性代数
4.1 矩阵生成与计算
4.2 矩阵的分解
4.3 线性方程组的求解
4.4 稀疏矩阵
第5章 插值与拟合
5.1 数据插值
5.2 曲线拟合
5.3 误差分析
第6章 数学分析
6.1 极限、微分与导数
6.2 积分
6.3 级数
6.4 积分变换
6.5 微分方程
第7章 概率统计
7.1 概率分布
7.2 统计量
7.3 参数估计
7.4 假设检验
第8章 数据挖掘
8.1 回归分析
8.2 主成分分析
8.3 判别分析
8.4 聚类分析
参考文献
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