PYTHON数据分析与应用

第1章 Python编程概述 .............................................. 2 1.1 Python简介 .................................................. 2 1.2 Python解释器 .............................................. 4 1.3 Python编辑器 .............................................. 6 1.4 代码书写规则 ........................................ 14 课后习题 ......................................................... 15 第2章 Python编程基础 ............................................ 16 2.1 Python对象 ................................................ 16 2.2 数据类型 ................................................ 17 2.3 运算符 .................................................... 19 2.4 表达式 .................................................... 24 2.5 Python转义字符 .......................................... 26 课后习题 ......................................................... 27 第3章 序列 ........................................................... 28 3.1 列表 ........................................................ 28 3.2 元组 ........................................................ 34 3.3 字符串 .................................................... 37 3.5 集合 ........................................................ 45 课后习题 ......................................................... 49 第4章 流程控制 ........................................................ 51 4.1 程序设计流程 ........................................ 51 4.2 顺序结构 ................................................ 53 4.3 选择结构 ................................................ 56 4.4 循环结构 ................................................ 61 4.5 while语句 .............................................. 62 4.6 for语句 ....................................................... 64 4.7 循环嵌套 ................................................ 65 4.8 转移语句 ................................................ 66 课后习题 ......................................................... 68 第5章 函数和模块 ............................................... 70 5.1 函数概述 ................................................ 70 5.2 参数传递 ................................................ 73 5.3 参数分类 ................................................ 75 5.4 两类特殊函数 ........................................ 77 5.5 模块 ........................................................ 80 5.6 第三方库的安装 .................................... 81 课后习题 ......................................................... 82 应 用 篇 第6章 Python网络爬虫 ................................... 84 6.1 爬虫简介 ................................................ 84 6.2 requests库 .............................................. 84 6.3 正则表达式 ............................................ 85 6.4 BeautifulSoup库 .................................... 91 6.5 Selenium爬虫 ........................................ 95 6.6 爬虫框架Scrapy ..................................... 98 课后习题 ....................................................... 101 第7章 Python与数据分析 ................................. 102 7.1 数据分析概述 ...................................... 102 7.2 Python数据分析库 ................................. 103 7.3 数据分类 .............................................. 107 7.4 数据统计量 .......................................... 107 7.5 数据可视化 .......................................... 108 7.6 数据分析流程 ...................................... 113 课后习题 ....................................................... 114 第8章 NumPy ................................................... 115 8.1 认识NumPy .......................................... 115 8.2 ndarray对象 ......................................... 116 8.3 创建数组 .............................................. 119 8.4 数组变换 .............................................. 121 8.5 线性代数 .............................................. 124 8.6 统计量 .................................................. 125 课后习题 ....................................................... 129 第9章 Matplotlib ................................................... 130 9.1 认识Matplotlib ..................................... 130 9.2 Matplotlib图的基本结构 .................... 130 9.3 子图基本操作 ...................................... 133 9.4 二维图 .................................................. 136 9.5 三维图 .................................................. 142 9.6 动态图 .................................................. 144 9.7 概率分布 .............................................. 146 课后习题 ....................................................... 148 第10章 Pandas ................................................ 150 10.1 认识Pandas ............................................. 150 10.2 Series ........................................................ 151 10.3 DataFrame .............................................. 154 10.4 Index .................................................... 159 10.5 可视化 ................................................ 164 10.6 数据转换 ............................................ 168 10.7 数据处理 ............................................ 171 课后习题 ......................................................... 173 第11章 SciPy ........................................................ 174 11.1 认识SciPy ............................................... 174 11.2 稀疏矩阵 .............................................. 175 11.3 SciPy图结构 ...................................... 177 11.4 线性代数 ............................................ 187 11.5 数据优化 ............................................ 188 11.6 概率分布 ............................................ 191 11.7 统计量 ................................................ 196 11.8 图像处理 ............................................ 196 课后习题 ....................................................... 200 第12章 Seaborn ................................................... 201 12.1 认识Seaborn ....................................... 201 12.2 绘图设置 ............................................ 203 12.3 绘图种类 ............................................ 206 课后习题 ....................................................... 212 第13章 Sklearn ................................................ 213 13.1 Sklearn简介 ....................................... 213 13.2 数据集 ................................................ 214 13.3 数据操作流程 .................................... 222 13.4 K近邻算法 ........................................ 223 13.5 决策树 ................................................ 225 13.6 线性模型 ............................................ 228 13.7 朴素贝叶斯 ........................................ 230 13.8 支持向量机 ........................................ 231 13.9 K-means聚类 ..................................... 234 13.10 DBSCAN聚类 ................................. 236 课后习题 ....................................................... 238 参考文献 ............................................................... 239