《Python編程：從數據分析到數據科學》是2019年出版的圖書，作者是朝樂門。
基本介紹
- 書名：Python編程：從數據分析到數據科學
- 譯者：朝樂門
- 頁數：520頁
- 定價：￥68.0
- 開本：16開
書籍信息,內容簡介,圖書目錄,
書籍信息
作譯者：朝樂門
出版時間：2019-01千 字 數：820版次：01-01頁 數：520
開本：16開裝幀：nullI S B N ：9787121344404
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內容簡介
該教材較好地反映了本學科的基本理論、基本知識、基本技能，並注重知識體系的系統性、科學性和先進性，對於大數據類專業中開設Python編程課程具有重要的示範意義和指導作用。
圖書目錄
第一篇 準備工作
1 為什麼要學習Python？學習Python 的什麼.. 3
2 學習Python 之前需要準備的工作有哪些.. 6
3 如何看懂和運行本書代碼 8
3.1 輸入部分..8
3.2 輸出部分... 10
3.3 錯誤與異常信息.. 11
3.4 外部數據檔案...12
3.5 注意事項... 14
第二篇 Python基礎
4 數據類型..19
4.1 查看數據類型的方法.. 20
4.2 判斷數據類型的方法...21
4.3 數據類型的轉換方法...22
4.4 特殊數據類型...23
4.5 序列類型...26
5 變數..28
5.1 變數的定義方法...29
5.2 Python 是動態類型語言.29
5.3 Python 是強類型語言 30
5.4 Python 中的變數名是引用.31
5.5 Python 中區分大小寫.32
5.6 變數命名規範...32
5.7 iPython 的特殊變數33
5.8 查看Python 關鍵字的方法... 34
5.9 查看已定義的所有變數...35
5.10 刪除變數.37
6 語句書寫規範..39
6.1 一行一句... 40
6.2 一行多句... 40
6.3 一句多行... 41
6.4 複合語句.. 42
6.5 空語句... 43
7 賦值語句...44
7.1 賦值語句在Python 中的重要地位... 45
7.2 鏈式賦值語句.. 45
7.3 複合賦值語句.. 46
7.4 序列的拆包式賦值.. 46
7.5 兩個變數值的調換.. 47
8 注釋語句..48
8.1 注釋方法... 48
8.2 注意事項... 49
9 運算符..50
9.1 特殊運算符...53
9.2 內置函式57
9.3 math 模組.58
9.4 優先權與結合方向...59
10 if語句...61
10.1 基本語法.61
10.2 elif 語句..62
10.3 if 與三元運算..63
10.4 注意事項 64
11 for語句.67
11.1 基本語法.67
11.2 range()函式67
11.3 注意事項.68
12 while語句71
12.1 基本語法.71
12.2 注意事項.72
13 pass語句.74
13.1 含義 74
13.2 作用.75
14 列表.76
14.1 定義方法.78
14.2 切片操作.79
14.3 反向遍歷.81
14.4 類型轉換.83
14.5 extend 與append 的區別...83
14.6 列表推導式 84
14.7 插入與刪除.87
14.8 常用操作函式.89
15 元組.94
15.1 定義方法.95
15.2 主要特徵.97
15.3 基本用法.99
15.4 套用場景.. 100
16 字元串.. 103
16.1 定義方法.. 104
16.2 主要特徵.. 105
16.3 字元串的操作.. 106
17 序列...111
17.1 支持索引.. 112
17.2 支持切片.. 113
17.3 支持疊代.. 114
17.4 支持拆包.. 114
17.5 支持*運算 115
17.6 通用函式.. 117
18 集合.. 120
18.1 定義方法.. 121
18.2 主要特徵.. 122
18.3 基本運算.. 123
18.4 套用場景.. 125
19 字典...126
19.1 定義方法.. 127
19.2 字典的主要特徵.. 128
19.3 字典的套用場景.. 129
20 疊代器與生成器. 130
20.1 可疊代對象與疊代器.. 131
20.2 生成器與疊代器.. 132
21 函式.. 134
21.1 內置函式...135
21.2 模組函式...135
21.3 用戶自定義函式...136
22 內置函式..137
22.1 內置函式的主要特點.. 138
22.2 數學函式.. 138
22.3 類型函式.. 139
22.4 其他功能函式.. 140
23 模組函式. 145
23.1 import 模組名. 146
23.2 import 模組名as 別名... 147
23.3 from 模組名import 函式名.. 147
24 自定義函式. 149
24.1 定義方法.. 151
24.2 函式中的docString... 152
24.3 自定義函式的調用方法.. 152
24.4 返回值.. 153
24.5 自定義函式的形參與實參.. 154
24.6 變數的可見性.. 156
24.7 值傳遞與地址傳遞.. 158
24.8 自定義函式時的注意事項.. 160
25 lambda 函式.162
25.1 lambda 函式的定義方法.. 163
25.2 lambda 函式的調用方法 164
26 模組166
26.1 導入與用法. 167
26.2 查看內置模組清單的方法. 168
27 包.171
27.1 包的基本術語 172
27.2 安裝包 172
27.3 查看已安裝包 173
27.4 更新（或刪除）已安裝包. 173
27.5 導入包 174
27.6 查看包的幫助 175
27.7 常用包 176
28 幫助文檔.177
28.1 help 函式. 178
28.2 DocString .. 178
28.3 查看原始碼. 179
28.4 doc 屬性 180
28.5 dir()函式 181
28.6 其他方法.. 183
第三篇 Python進階
29 異常與錯誤187
29.1 try/except/finally 188
29.2 異常信息的顯示模式 189
29.3 斷言. 190
30 程式調試方法..192
30.1 調試程式的基本方法 193
30.2 設定錯誤信息的顯示方式. 194
30.3 設定斷言的方法.. 195
31 面向對象編程197
31.1 類的定義方法 198
31.2 類中的特殊方法.. 199
31.3 類之間的繼承關係. 201
31.4 私有屬性及@property 裝飾器. 203
31.5 self 和cls 204
31.6 new 與init 的區別和聯繫 205
32 魔術命令 208
32.1 運行.py 檔案：%run 209
32.2 統計運行時間：%timeit 與%%timeit.. 210
32.3 查看歷史In 和Out 變數：%history .. 211
32.4 更改異常信息的顯示模式：%xmode.. 212
32.5 調試程式：%debug. 214
32.6 程式運行的逐行統計：%prun 與%lprun 215
32.7 記憶體使用情況的統計：%memit . 216
33 搜尋路徑.218
33.1 變數搜尋路徑 219
33.2 模組搜尋路徑 221
34 當前工作目錄..224
34.1 顯示當前工作目錄的方法. 225
34.2 更改當前工作目錄的方法. 225
34.3 讀、寫當前工作目錄的方法 226
第四篇 數據加工
35 隨機數..229
35.1 一次生成一個數.. 230
35.2 一次生成一個隨機數組.. 231
36 數組234
36.1 創建方法.. 238
36.2 主要特徵.. 241
36.3 切片/讀取. 243
36.4 淺拷貝和深拷貝.. 249
36.5 形狀和重構. 250
36.6 屬性計算.. 254
36.7 ndarray 的計算 256
36.8 ndarray 的元素類型. 258
36.9 插入與刪除. 259
36.10 缺失值處理.. 260
36.11 ndarray 的廣播規則.. 261
36.12 ndarray 的排序. 262
37 Series .265
37.1 Series 的主要特點. 266
37.2 Series 的定義方法. 266
37.3 Series 的操作方法. 269
38 DataFrame.274
38.1 DataFrame 的創建方法. 277
38.2 查看行或列. 278
38.3 引用行或列. 279
38.4 index 操作. 283
38.5 刪除或過濾行/列 285
38.6 算術運算.. 290
38.7 大小比較運算 296
38.8 統計信息.. 297
38.9 排序. 299
38.10 導入/導出. 301
38.11 缺失數據處理. 302
38.12 分組統計 308
39 日期與時間311
39.1 常用包與模組 312
39.2 時間和日期類型的定義.. 312
39.3 轉換方法.. 314
39.4 顯示系統當前時間. 316
39.5 計算時差.. 317
39.6 時間索引.. 317
39.7 period_range()函式. 320
40 可視化..321
40.1 Matplotlib 可視化 323
40.2 改變圖的屬性 326
40.3 改變圖的類型 329
40.4 改變圖的坐標軸的取值範圍 330
40.5 去掉邊界的空白.. 332
40.6 在同一個坐標上畫兩個圖. 333
40.7 多圖顯示.. 334
40.8 圖的保存.. 335
40.9 散點圖的畫法 335
40.10 Pandas 可視化.. 336
40.11 Seaborn 可視化 339
40.12 數據可視化實戰 343
41 自然語言處理346
41.1 自然語言處理的常用包 .. 347
41.2 自然語言處理的包導入及設定.. 347
41.3 數據讀入.. 348
41.4 分詞處理.. 349
41.5 自定義辭彙. 350
41.6 停用詞處理. 354
41.7 詞性分布分析 356
41.8 高頻詞分析. 358
41.9 詞頻統計.. 360
41.10 關鍵字分析.. 362
41.11 生成詞雲 363
42 Web爬取365
42.1 Scrapy 的下載與安裝. 367
42.2 Scrapy Shell 的基本原理. 368
42.3 Scrapy Shell 的套用 370
42.4 自定義Spider 類. 374
42.5 綜合套用.. 379
第五篇 數據分析
43 統計分析.389
43.1 業務理解.. 390
43.2 數據讀入.. 391
43.3 數據理解.. 392
43.4 數據準備.. 393
43.5 模型類型的選擇與超級參數的設定 394
43.6 訓練具體模型及查看其統計量.. 396
43.7 擬合優度評價 397
43.8 建模前提假定的討論 398
43.9 模型的最佳化與重新選擇.. 400
43.10 模型的套用.. 404
44 機器學習 405
44.1 機器學習的業務理解 406
25.1 lambda 函式的定義方法.. 163
25.2 lambda 函式的調用方法 164
26 模組166
26.1 導入與用法. 167
26.2 查看內置模組清單的方法. 168
27 包.171
27.1 包的基本術語 172
27.2 安裝包 172
27.3 查看已安裝包 173
27.4 更新（或刪除）已安裝包. 173
27.5 導入包 174
27.6 查看包的幫助 175
27.7 常用包 176
28 幫助文檔.177
28.1 help 函式. 178
28.2 DocString .. 178
28.3 查看原始碼. 179
28.4 doc 屬性 180
28.5 dir()函式 181
28.6 其他方法.. 183
第三篇 Python進階
29 異常與錯誤187
29.1 try/except/finally 188
29.2 異常信息的顯示模式 189
29.3 斷言. 190
30 程式調試方法..192
30.1 調試程式的基本方法 193
30.2 設定錯誤信息的顯示方式. 194
30.3 設定斷言的方法.. 195
31 面向對象編程197
31.1 類的定義方法 198
31.2 類中的特殊方法.. 199
31.3 類之間的繼承關係. 201
31.4 私有屬性及@property 裝飾器. 203
31.5 self 和cls 204
31.6 new 與init 的區別和聯繫 205
32 魔術命令 208
32.1 運行.py 檔案：%run 209
32.2 統計運行時間：%timeit 與%%timeit.. 210
32.3 查看歷史In 和Out 變數：%history .. 211
32.4 更改異常信息的顯示模式：%xmode.. 212
32.5 調試程式：%debug. 214
32.6 程式運行的逐行統計：%prun 與%lprun 215
32.7 記憶體使用情況的統計：%memit . 216
33 搜尋路徑.218
33.1 變數搜尋路徑 219
33.2 模組搜尋路徑 221
34 當前工作目錄..224
34.1 顯示當前工作目錄的方法. 225
34.2 更改當前工作目錄的方法. 225
34.3 讀、寫當前工作目錄的方法 226
第四篇 數據加工
35 隨機數..229
35.1 一次生成一個數.. 230
35.2 一次生成一個隨機數組.. 231
36 數組234
36.1 創建方法.. 238
36.2 主要特徵.. 241
36.3 切片/讀取. 243
36.4 淺拷貝和深拷貝.. 249
36.5 形狀和重構. 250
36.6 屬性計算.. 254
36.7 ndarray 的計算 256
36.8 ndarray 的元素類型. 258
36.9 插入與刪除. 259
36.10 缺失值處理.. 260
36.11 ndarray 的廣播規則.. 261
36.12 ndarray 的排序. 262
37 Series .265
37.1 Series 的主要特點. 266
37.2 Series 的定義方法. 266
37.3 Series 的操作方法. 269
38 DataFrame.274
38.1 DataFrame 的創建方法. 277
38.2 查看行或列. 278
38.3 引用行或列. 279
38.4 index 操作. 283
38.5 刪除或過濾行/列 285
38.6 算術運算.. 290
38.7 大小比較運算 296
38.8 統計信息.. 297
38.9 排序. 299
38.10 導入/導出. 301
38.11 缺失數據處理. 302
38.12 分組統計 308
39 日期與時間311
39.1 常用包與模組 312
39.2 時間和日期類型的定義.. 312
39.3 轉換方法.. 314
39.4 顯示系統當前時間. 316
39.5 計算時差.. 317
39.6 時間索引.. 317
39.7 period_range()函式. 320
40 可視化..321
40.1 Matplotlib 可視化 323
40.2 改變圖的屬性 326
40.3 改變圖的類型 329
40.4 改變圖的坐標軸的取值範圍 330
40.5 去掉邊界的空白.. 332
40.6 在同一個坐標上畫兩個圖. 333
40.7 多圖顯示.. 334
40.8 圖的保存.. 335
40.9 散點圖的畫法 335
40.10 Pandas 可視化.. 336
40.11 Seaborn 可視化 339
40.12 數據可視化實戰 343
41 自然語言處理346
41.1 自然語言處理的常用包 .. 347
41.2 自然語言處理的包導入及設定.. 347
41.3 數據讀入.. 348
41.4 分詞處理.. 349
41.5 自定義辭彙. 350
41.6 停用詞處理. 354
41.7 詞性分布分析 356
41.8 高頻詞分析. 358
41.9 詞頻統計.. 360
41.10 關鍵字分析.. 362
41.11 生成詞雲 363
42 Web爬取365
42.1 Scrapy 的下載與安裝. 367
42.2 Scrapy Shell 的基本原理. 368
42.3 Scrapy Shell 的套用 370
42.4 自定義Spider 類. 374
42.5 綜合套用.. 379
第五篇 數據分析
43 統計分析.389
43.1 業務理解.. 390
43.2 數據讀入.. 391
43.3 數據理解.. 392
43.4 數據準備.. 393
43.5 模型類型的選擇與超級參數的設定 394
43.6 訓練具體模型及查看其統計量.. 396
43.7 擬合優度評價 397
43.8 建模前提假定的討論 398
43.9 模型的最佳化與重新選擇.. 400
43.10 模型的套用.. 404
44 機器學習 405
44.1 機器學習的業務理解 406
