定 价:45 元
丛书名:高等院校信息类新专业规划教材 , 大数据和人工智能技术丛书 , 培训推荐教材
- 作者:余挺,李超 著
- 出版时间:2021/5/1
- ISBN:9787563563418
- 出 版 社:北京邮电大学出版社
- 中图法分类:TP311.561
- 页码:243
- 纸张:胶版纸
- 版次:1
- 开本:16开
- 字数:(单位:千字)
《基于Python语言的数据分析》从Python语言语法基础入手,旨在培养读者的基于Python语言的数据分析能力。全书共6章:第1章介绍Python的准备工作;第2章主要介绍Python程序基础;第3章介绍Python的科学计算基础模块NumPy;第4章讲解Python的数据分析基础模块Pandas;第5章介绍Python的可视化模块Matplotlib;第6章讲解Python sklearn机器学习模块。该书每章都包含演示案例与作业,通过习题和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
《基于Python语言的数据分析》适合对Python感兴趣的读者阅读,还可作为高等院校Python语言相关课程的参考书籍。
Python语言自诞生至今经历了约30年,但是在前20年里,国内使用Python进行软件开发的程序员并不多,而在近几年,人们对Python语言的关注度迅速提升,这不仅仅是因为Python语言非常优秀,也是因为当下科学计算、人工智能、大数据和区块链等新技术的发展需要。Python语言具有丰富的动态特性、简单的语法结构和面向对象的编程特点,并且拥有成熟而丰富的第三方库,因此适用于很多领域的软件和硬件开发。
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,也是一门简约、通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,Python的这种特性称为“伪代码”,它可以使用户只关心完成什么样的工作任务,而不纠结于Python的语法。
另外,Python是开源的,它拥有非常多优秀的库,可以用于数据分析及其他领域。更重要的是,Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop和Spark具有很好的兼容性。因此,学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说,是一件非常节省学习成本的事。
Web开发一直是Python比较重要的应用场景之一,Python、PHP和Java也是传统Web开发的三大解决方案。Python与Java相比具有开发周期短和调整方便的优势,但是Java语言在扩展性和性能方面具有一定的优势。PHP目前在Web开发领域占据着较大的开发份额,Python与PHP相比,优点在于代码的灵活性,而PHP则有健全的Web开发生态,平台兼容性做得非常好。
Python在大数据和人工智能领域的广泛应用是近些年来Python语言取得快速成长的关键因素,Python广泛应用于大数据应用开发和大数据分析领域,另外,大数据运维也可以使用Python语言,相信在大数据落地应用的过程中,Python语言的使用范围将不断扩大。Python在人工智能领域的应用涉及自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域,虽然人工智能尚处在行业发展的初期,但是人工智能领域的发展潜力还是非常大的,这也会带动Python语言全面拓展自身的应用边界。
Python在嵌入式领域的应用使得Python语言打通了整个物联网开发体系,从设备、网络、平台到分析和应用,整个物联网开发体系都可以采用Python语言来完成功能开发,相信在5G通信的推动下,未来Python在物联网领域的应用前景也非常值得期待。
本书共分为6章,第1章介绍学习Python的准备工作,包括Python的由来与发展、Python环境搭建、编辑器介绍与安装等;第2章主要介绍Python的数据类型、程序流程控制语句、函数等内容;第3章介绍Python的科学计算基础模块NumPy,包括NumPy数组的基本操作、广播机制、索引和读写;第4章讲解Python的数据分析基础模块Pandas,包括Series和DataFrame的使用;第5章介绍Python的可视化模块Matplotlib,包括常用图形和3D图形的制作;第6章讲解Python sklearn机器学习模块,包括监督学习、无监督学习,从算法理论分析到案例演示,讲解回归、分类、聚类、降维等常用的机器学习算法。本书每章都包含演示案例与作业,通过习题和操作实践,读者可以巩固所学的内容。通过阅读本书,读者将迅速掌握编程概念,打下坚实的基础,并养成良好的习惯,进而可以开始学习Python高级技术,同时能够更轻松地掌握其他编程语言。
继续使用Python,还是转而使用其他语言?相信读者都会考虑这个问题。可笔者依然推荐Python,其中的原因有很多。Python是一门效率极高的语言:相比于其他语言,使用Python编写时,程序包含的代码行更少。Python的语法有助于创建整洁的代码:相比于其他语言,使用Python编写的代码更容易阅读、调试和扩展。
Python可应用于众多方面:编写游戏、创建Web应用程序、解决商业问题以及供各类公司开发内部工具,Python还在科学领域被大量用于学术研究和应用研究。
编程人员依然使用Python的一个最重要的原因是,Python社区有形形色色充满激情的人。对程序员来说,社区非常重要,因为编程绝非孤独的修行,大多数程序员都需要向解决过类似问题的人寻求建议,经验最为丰富的程序员也不例外。需要有人帮助解决问题时,有一个联系紧密、互帮互助的社区至关重要,而对将Python作为第一门计算机编程语言来学习的人而言,Python社区无疑是坚强的后盾。
Python是一门杰出的语言,值得读者去学习,咱们现在就开始吧!
第1章 Python开发环境
1.1 Python语言概述
1.1.1 Python的发展历程
1.1.2 Python的应用场景
1.2 搭建编程环境
1.2.1 Python 2和Python 3
1.2.2 Hello World程序
1.3 在不同操作系统中搭建Python编程环境
1.3.1 在Linux系统中搭建Python编程环境
1.3.2 在OS X系统中搭建Python编程环境
1.3.3 在Windows系统中搭建Python编程环境
1.4 从终端运行Python程序
1.4.1 在Linux和OS X系统中从终端运行Python程序
1.4.2 在Windows系统中从终端运行Python程序
1.5 使用开发软件部署Python环境
1.5.1 Anaconda的下载和安装
1.5.2 PyCharm的下载安装及配置
1.6 本章小结
1.7 本章作业
第2章 Python程序基础
2.1 变量
2.1.1 变量的命名和使用
2.1.2 使用变量时避免命名错误
2.2 字符串
2.2.1 修改字符串的大小写
2.2.2 合并(拼接)字符串
2.2.3 Python 2中的print语句
2.3 数字
2.3.1 整数
2.3.2 浮点数
2.3.3 复数
2.4 列表
2.4.1 访问列表元素
2.4.2 列表索引
2.4.3 修改、添加和删除元素
2.4.4 列表排序
2.4.5 列表切片
2.4.6 列表复制
2.5 元组
2.5.1 定义元组
2.5.2 修改元组变量
2.6 字典
2.6.1 字典的创建
2.6.2 字典元素的操作
2.6.3 字典的常用方法
2.6.4 使用字典格式化字符串
2.7 本章小结
2.8 本章作业
第3章 Python NumPy
3.1 NumPy简介
3.1.1 ndarray对象
3.1.2 数据类型
3.1.3 数组属性
3.1.4 数组创建
3.1.5 切片和索引
3.1.6 高级索引
……
第4章 Python Pandas
第5章Matplotlib绘图库
第6章 Python sklearn
参考文献