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Python数据分析、挖掘与可视化（慕课版） - 董付国
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2024-04-30 07:43:00
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  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章　Python开发环境的搭建与编码规范
    • 1.1　Python开发环境的搭建与使用
    • 1.2　Python编码规范
    • 1.3　标准库、扩展库对象的导入与使用
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第2章　数据类型、运算符与内置函数
    • 2.1　常用内置数据类型
    • 2.2　运算符与表达式
    • 2.3　常用内置函数
    • 2.4　综合应用与例题解析
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第3章　列表、元组、字典、集合与字符串
    • 3.1　列表与列表推导式
    • 3.2　元组与生成器表达式
    • 3.3　字典
    • 3.4　集合
    • 3.5　字符串常用方法
    • 3.6　综合应用与例题解析
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第4章　选择结构、循环结构、函数定义与使用
    • 4.1　选择结构
    • 4.2　循环结构
    • 4.3　函数定义与使用
    • 4.4　综合应用与例题解析
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第5章　文件操作
    • 5.1　文件操作基础
    • 5.2　JSON文件操作
    • 5.3　CSV文件操作
    • 5.4　Word、Excel、PowerPoint文件操作实战
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第6章　numpy数组与矩阵运算
    • 6.1　numpy数组及其运算
    • 6.2　矩阵生成与常用操作
    • 6.3　计算特征值与特征向量
    • 6.4　计算逆矩阵
    • 6.5　求解线性方程组
    • 6.6　计算向量和矩阵的范数
    • 6.7　奇异值分解
    • 6.8　函数向量化
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第7章　pandas数据分析实战
    • 7.1　pandas常用数据类型
    • 7.2　DataFrame数据处理与分析实战
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第8章　sklearn机器学习实战
    • 8.1　机器学习基本概念
    • 8.2　机器学习库sklearn简介
    • 8.3　线性回归算法的原理与应用
    • 8.4　逻辑回归算法的原理与应用
    • 8.5　朴素贝叶斯算法的原理与应用
    • 8.6　决策树与随机森林算法的应用
    • 8.7　支持向量机算法原理与应用
    • 8.8　KNN算法原理与应用
    • 8.9　KMeans聚类算法原理与应用
    • 8.10　分层聚类算法原理与应用
    • 8.11　DBSCAN算法原理与应用
    • 8.12　使用协同过滤算法进行电影推荐
    • 8.13　关联规则分析原理与应用
    • 8.14　数据降维
    • 8.15　交叉验证与网格搜索
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 第9章　matplotlib数据可视化实战
    • 9.1　数据可视化库matplotlib基础
    • 9.2　绘制折线图实战
    • 9.3　绘制散点图实战
    • 9.4　绘制柱状图实战
    • 9.5　绘制饼状图实战
    • 9.6　绘制雷达图实战
    • 9.7　绘制三维图形实战
    • 9.8　绘图区域切分实战
    • 9.9　设置图例样式实战
    • 9.10　事件响应与处理实战
    • 9.11　填充图形
    • 9.12　保存绘图结果
    • 本章知识要点
    • 本章习题
  • 部分习题答案
    • 第1章　Python开发环境的搭建与编码规范
    • 第2章　数据类型、运算符与内置函数
    • 第3章　列表、元组、字典、集合与字符串
    • 第4章　选择结构、循环结构、函数定义与使用
    • 第5章　文件操作
    • 第6章　numpy数组与矩阵运算
    • 第7章　pandas数据分析实战
  • 附录A　运算符、内置函数对常用内置对象的支持情况表
  • 附录B　Python关键字清单
  • 附录C　常用标准库对象速查表
  • 附录D　常用Python扩展库清单
  • 参考文献
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