Python 編程:從數據分析到數據科學, 2/e
朝樂門
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2021-06-01
- 定價: $588
- 售價: 7.5 折 $441
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 518
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7121412004
- ISBN-13: 9787121412004
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Data Science
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商品描述
本書是為具有數據思維的數據科學、數據分析和大數據應用人群編寫的Python 學習圖書。本書改變了同類圖書中普遍存在的“將Python 當作C/Java 來教(或學)”的現狀,強調了Python 在數據分析和數據科學中的特殊語法和數據思維;同時,改變了傳統圖書中“先將知識點、後擺代碼”的編寫風格,首次將代碼放在中心位置,配合最必要的文字介紹,做到主次分明、一目瞭然,便於學習。本書主要介紹大數據人才常用的Python 語言及第三方擴展庫的基礎知識、思路、方法、經驗和技巧,建立了從Python 到數據分析再到數據科學的通道,形成了Python 知識、數據分析和數據科學三個知識領域融為一體的知識模式。本書既可以作為從事數據科學、數據分析和大數據應用人群的入門級系統學習圖書,又可以作為相關高校數據科學與大數據技術、大數據應用與管理、信息管理和大數據應用、數據分析、信息分析等專業方向的教材。
作者簡介
朝樂門,男,1979年生,中國人民大學信息資源管理學院、數據工程與知識工程教育部重點實驗室副教授,博士生導師。
中國計算機學會信息系統專委員會委員、ACM高級會員、國際知識管理協會正式委員、全國高校大數據教育聯盟大數據教材專家指導委員會委員、清華大學博士後校友會IT分會副秘書長;主持完成國家自然科學基金、國家社會科學基金等重要科學研究項目10餘項;參與完成核高基、973、863、國家自然科學基金重點項目、國家社會科學基金重大項目等國家重大科研項目10餘項;發表SCI/ SSCI/EI/CSCI論文30餘篇,軟件著作權5個、發明專利3項、出版學術專著3部;獲得北京市中青年骨干教師稱號、國際知識管理與智力資本傑出成就獎、IBM全球卓越教師獎、Emerald/EFMD國際傑出博士論文獎、國家自然科學基金項目優秀項目、中國大數據學術創新獎、中國大數據創新百人榜單、全國大數據教育行業傑出貢獻獎等多種獎勵30餘項。
目錄大綱
目 錄 第一篇準備工作
1 為什麽要學習Python,學習Python 的什麽 3
2 學習Python 之前需要準備的工作 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 外部數據文件.........12
3.5 註意事項 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 轉換數據類型的方法.............22
4.4 特殊數據類型.........23
4.5 序列類型26
5 變量.28
5.1 變量的定義方法.....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 中的變量名是引用...31
5.5 Python 中區分大小寫...........32
5.6 變量命名規範.........32
5.7 iPython 的特殊變量33
5.8 查看Python 關鍵字的方法. 34
5.9 查看已定義的所有變量.........35
5.10 刪除變量.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 復合語句 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 復合賦值語句........ 46
7.4 序列的拆包式賦值 46
7.5 兩個變量值的調換 47
8 註釋語句.......48
8.1 註釋方法 48
8.2 註意事項 49
9 運算符...........50
9.1 特殊運算符.............53
9.2 內置函數.57
9.3 math 模塊.58
9.4 優先級與結合方向.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 註意事項 64
11 for 語句..........66
11.1 基本語法.67
11.2 range()函數..........67
11.3 註意事項.68
12 while 語句.....71
12.1 基本語法.71
12.2 註意事項.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 常用操作函數.......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 應用場景............ 100
16 字符串....... 103
16.1 定義方法............ 104
16.2 主要特徵............ 105
16.3 字符串的操作.... 106
17 序列............111
17.1 支持索引............ 112
17.2 支持切片............ 113
17.3 支持迭代............ 114
17.4 支持拆包............ 114
17.5 支持*運算.......... 115
17.6 通用函數............ 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 應用場景............ 125
19 字典............126
19.1 定義方法............ 127
19.2 字典的主要特徵 128
19.3 字典的應用場景 129
20 函數.......... 130
20.1 內置函數.............131
20.2 模塊函數.............131
20.3 用戶自定義函數.132
21 內置函數....133
21.1 內置函數的主要特點........ 134
21.2 數學函數............ 134
21.3 類型函數............ 135
21.4 其他功能函數.... 136
22 模塊函數.. 141
22.1 import 模塊名.. 142
22.2 import 模塊名as 別名.... 143
22.3 from 模塊名import 函數名........... 143
23 自定義函數. 145
23.1 定義方法............ 147
23.2 函數中的docString......... 148
23.3 調用方法............ 148
23.4 返回值 149
23.5 形參與實參........ 150
23.6 變量的可見性.... 152
23.7 值傳遞與地址傳遞............ 154
23.8 其他註意事項.... 156
24 lambda 函數158
24.1 lambda 函數的定義方法. 159
24.2 lambda 函數的調用方法. 160
第三篇Python 進階
25 迭代器與生成器........165
25.1 可迭代對象與迭代器........ 166
25.2 生成器與迭代器 167
26 模塊...........169
26.1 導入與調用用法 170
26.2 查看內置模塊清單的方法 171
27 包 174
27.1 相關術語 ............ 175
27.2 安裝包 175
27.3 查看已安裝包.... 176
27.4 更新(或刪除)已安裝包 176
27.5 導入包 177
27.6 查看包的幫助.... 178
27.7 常用包 179
28 幫助文檔.. 180
28.1 help 函數........... 181
28.2 docString .......... 181
28.3 查看源代碼........ 182
28.4 doc 屬性............. 183
28.5 dir()函數............. 184
28.6 其他方法............ 186
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 程序調試方法............192
30.1 調試程序的基本方法 ........ 193
30.2 設置錯誤信息的顯示方式 194
30.3 設置斷言的方法 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 類之間的繼承關系............ 201
31.4 私有屬性及@property 裝飾器....... 203
31.5 self 和cls .......... 204
31.6 new 與init 的區別和聯系. 205
32 魔術命令.. 208
32.1 運行.py 文件:%run........ 209
32.2 統計運行時間:%timeit 與%%timeit....... 210
32.3 查看歷史In 和Out 變量:%history .......... 211
32.4 更改異常信息的顯示模式:%xmode.......... 212
32.5 調試程序:%debug......... 214
32.6 程序運行的逐行統計:%prun 與%lprun .. 215
32.7 內存使用情況的統計:%memit .... 216
33 搜索路徑...218
33.1 變量搜索路徑.... 219
33.2 模塊搜索路徑.... 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 DataFrame274
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........ 282
38.5 刪除或過濾行/列 284
38.6 算術運算............ 289
38.7 大小比較運算.... 295
38.8 統計信息............ 296
38.9 排序... 298
38.10 導入/導出........ 300
38.11 缺失數據處理.. 301
38.12 分組統計.......... 307
39 日期與時間. 310
39.1 常用包與模塊.... 311
39.2 時間和日期類型的定義.... 311
39.3 轉換方法............ 313
39.4 顯示系統當前時間............ 315
39.5 計算時差............ 316
39.6 時間索引............ 316
39.7 period_range()函數......... 319
40 可視化...... 320
40.1 Matplotlib 可視化........... 322
40.2 改變圖的屬性.... 325
40.3 改變圖的類型.... 328
40.4 改變圖的坐標軸的取值範圍............ 329
40.5 去掉邊界的空白 332
40.6 在同一個坐標上畫兩個圖 332
40.7 多圖顯示............ 333
40.8 圖的保存............ 334
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 342
41 Web 爬取...345
41.1 Scrapy 的下載與安裝...... 348
41.2 Scrapy Shell 的基本原理 349
41.3 Scrapy Shell 的應用........ 350
41.4 自定義Spider 類 352
41.5 綜合運用............ 359
第五篇數據分析
42 統計分析...367
42.1 業務理解............ 369
42.2 數據讀入............ 369
42.3 數據理解............ 370
42.4 數據準備............ 371
42.5 模型類型的選擇與超級參數的設置 373
42.6 訓練具體模型及查看其統計量........ 374
42.7 擬合優度評價.... 376
42.8 建模前提假定的討論........ 376
42.9 模型的優化與重新選擇.... 378
42.10 模型的應用...... 382
43 機器學習...383
43.1 機器學習的業務理解........ 384
43.2 數據讀入............ 385
43.3 數據理解............ 386
43.4 數據準備............ 389
43.5 算法選擇及其超級參數的設置........ 392
43.6 具體模型的訓練 393 43.7 用模型進行預測 393
43.8 模型評價............ 394
43.9 模型的應用與優化............ 395
44 自然語言處理............399
44.1 自然語言處理的常用包.... 400
44.2 自然語言處理的包導入及設置........ 400
44.3 數據讀入............ 401
44.4 分詞處理............ 402
44.5 自定義詞匯........ 403
44.6 停用詞處理........ 407
44.7 詞性分佈分析.... 408
44.8 高頻詞分析........ 411
44.9 詞頻統計............ 412
44.10 關鍵詞分析...... 414
44.11 生成詞雲.......... 415
45 人臉識別與圖像分析. 418
45.1 安裝並導入opencv-python 包... 419
45.2 讀取圖像文件.... 419
45.3 將RGB 圖像轉換為灰度圖............. 419
45.4 人臉識別與繪制長方形.... 420
45.5 圖像顯示............ 421
45.6 圖像保存............ 422
第六篇大數據處理
46 Spark 編程425
46.1 導入pyspark 包. 427
46.2 SparkSession 及其創建.. 427
46.3 Spark 數據抽象類型........ 430
46.4 Spark DataFrame 操作... 433
46.5 SQL 編程............ 437
46.6 DataFrame 的可視化....... 440
46.7 Spark 機器學習 442
46.7.1 創建Spark Session 443
46.7.2 讀入數據.. 443
46.7.3 數據理解.. 444
46.7.4 數據準備.. 444
46.7.5 模型訓練.. 446
46.7.6 模型評價.. 446
46.7.7 預測.......... 447
47 基於Spark 和MongoDB 的大數據分析............. 449
47.1 數據準備............ 450
47.2 數據讀入............ 452
47.3 數據理解............ 453
47.4 數據準備............ 455
47.5 模型訓練............ 458
47.6 模型評價............ 459
47.7 模型應用............ 461
第七篇 繼續學習 48
Python 初學者常見錯誤及糾正方法.......465
48.1 NameError: name ‘xxxx‘ is not defined . 465
48.2 IndentationError: unexpected indent ..... 466 48.3 SyntaxError: invalid character in identifier .......... 467 48.4 TypeError: ‘XXXX‘ object does not support item assignment ...... 468
48.5 TypeError: unsupported operand type(s) for XXXX ......... 468
48.6 IndexError: list index out of range ......... 469
48.7 TypeError: type() takes XXXX arguments ........... 469
48.8 SyntaxError: unexpected EOF while parsing ...... 470
48.9 ModuleNotFoundError: No module named XXXX ............ 471
48.10 TypeError: ‘ list‘ object is not callable 472
48.11 SyntaxError: invalid syntax ...... 473
48.12 AttributeError:XXXX object has no attribute XXXX ..... 474
48.13 TypeError: XXXX object is not an iterator......... 475
48.14 FileNotFoundError: File XXXX does not exist. 476
48.15 IndexError: too many indices for array 478
48.16 TypeError: Required argument XXXX not found ............ 479
48.17 TypeError: an XXXX is required (got type YYYY) .......... 480
48.18 ValueError: Wrong number of items passed XXXX, placement implies YYYY 481
49 Python 數據分析和數據科學面試題.......483
50 繼續學習本書內容的推薦資源. 494
50.1 重要網站............ 494
50.2 重要圖書............ 494
50.3 常用模塊與工具包............ 495
50.4 常用統計模型.... 495
50.5 核心機器學習算法............ 496
50.6 繼續學習數據科學的建議路線圖.....497
參考文獻........... 501