Python數據分析與機器學習基礎（題庫·微課視頻版）

目錄

第1部分Python程序設計基礎

第1章Python程序設計概述

1.1Python語言的特點 

1.1.1Python的優勢 

1.1.2為什麽要學習Python？

1.1.3學習Python可以獲得哪些益處？

1.2Python及其集成開發環境的下載與安裝

1.2.1Python的下載和安裝

1.2.2Python的集成開發環境

1.3Jupyter的使用

1.3.1Python常用快捷鍵的使用

1.3.2運行第一個Python程序

1.4使用Python進行簡單編程

習題1

第2章內建數據結構

2.1列表 

2.1.1列表的創建和索引

2.1.2列表元素的增、刪、改操作

2.1.3列表的其他操作

2.1.4列表元素的切片

2.1.5列表中幾個常用的內置函數

2.1.6列表推導式

2.2元組

2.2.1元組的創建

2.2.2元組的修改與刪除

2.2.3元組的其他操作

2.2.4元組的內置函數

2.3字典

2.3.1字典的創建

2.3.2訪問字典

2.3.3修改字典

2.3.4字典的操作

2.3.5字典鍵的特性

2.3.6字典幾個常用的內置函數

2.4集合

2.4.1集合的創建

2.4.2集合的基本操作

2.5對象的淺拷貝和深拷貝

習題2

Python數據分析與機器學習基礎(題庫·微課視頻版)

目錄

第3章Python語句

3.1輸出語句格式控制語句 

3.2選擇語句

3.3循環語句

3.4while語句

3.5break語句

3.6pass語句

3.7continue語句

3.8二元運算符和比較運算符

習題3

第4章函數

4.1函數的創建和調用 

4.2函數的參數傳遞

4.2.1位置參數

4.2.2默認參數

4.2.3關鍵字參數

4.2.4變量的作用域

4.3匿名函數

4.4幾個常用的函數

4.4.1map函數

4.4.2reduce函數

4.4.3filter函數

4.4.4isinstance函數

4.5關鍵字yield

4.6Python函數的參數傳遞機制

4.7Python不定長參數

習題4

第5章面向對象程序設計

5.1類與對象 

5.1.1類的定義

5.1.2對象的創建

5.2類的封裝

5.3類的繼承

5.4類的多態

5.5object類

5.6導入和使用模塊

5.6.1自定義模塊的定義

5.6.2導入第三方模塊

5.6.3以主程序的方式運行

習題5

第6章數據可視化

6.1繪制線圖 

6.2繪制散點圖

6.3多個圖形繪制

6.4三維曲面圖形繪制

6.5繪制柱狀圖

6.6繪制直方圖

6.7繪制箱形圖

6.8繪制熱力圖

6.9繪制雷達圖

習題6

第2部分Python數據分析基礎

第7章NumPy基礎

7.1數組的創建

7.1.1通過列表創建數組

7.1.2通過aragne方法生成數組

7.1.3直接生成數組

7.1.4特殊數組

7.1.5生成符合某種分佈的數組

7.2數組屬性

7.3數組的算術運算

7.4數組的索引與切片

7.5數組的轉置和轉軸

7.6數組的變形

7.7數組的拼接和分裂

7.8數組的排序

7.9數組的比較、布爾數組

7.10數組順序的打亂

7.11Python文本文件操作

習題7

第8章矩陣運算

8.1矩陣的構造方法

8.1.1使用NumPy生成矩陣

8.1.2特殊矩陣的構造方法

8.2矩陣的基本運算

習題8

第9章數據分析

9.1Series數據結構的創建

9.1.1直接生成Series

9.1.2通過列表生成Series

9.1.3通過字典生成Series

9.1.4Series常用屬性

9.1.5Series數據的訪問

9.2DataFrame數據結構的創建

9.3DataFrame的常用屬性

9.4重建索引和列名

9.4.1重建索引

9.4.2重建列名

9.5Pandas值的查找及增、刪、改操作

9.5.1通過loc和iloc進行值的查找

9.5.2Pandas行列值的增加和刪除操作

9.5.3Pandas行列值的索引、選擇和過濾

9.5.4Pandas數據的切片

9.5.5Pandas行列值的修改

9.6Pandas的算術和數據調整

9.7Pandas數據集的排序

9.8Pandas數據集的聚合操作

9.9缺失值的處理

9.9.1查找缺失值

9.9.2統計缺失值

9.9.3處理缺失值

9.10函數應用與映射

9.11數據集的合並操作

9.12日期和時間的處理

習題9

第10章辦公自動化

10.1使用Pandas處理Excel表

10.1.1Excel數據表的導入

10.1.2顯示Excel表的內容

10.1.3Excel表數據的修改

10.1.4表格數據的計算和統計

10.1.5表格數據的篩選

10.1.6表格數據作圖

10.2xlwings庫

10.2.1創建App對象

10.2.2創建Book對象

10.2.3創建sheet對象

10.2.4range對象操作

10.2.5單元格擴展

10.2.6單元格其他格式設置

10.2.7單元格自動填充

10.2.8表格的最大行數和列數的獲取

10.2.9工作表內容的復制

10.2.10合並單元格

習題10

第3部分Python機器學習算法

第11章機器學習基礎

11.1特徵工程

11.1.1特徵縮放

11.1.2特徵選擇

11.1.3特徵編碼

11.1.4文本特徵提取

11.1.5特徵生成

11.2回歸模型

11.2.1一元線性回歸模型

11.2.2多元線性回歸模型

11.2.3嶺回歸模型

11.2.4Lasso回歸模型

11.2.5多項式回歸模型

11.2.6梯度下降法

11.2.7隨機梯度下降法

11.2.8小批量梯度下降法

11.3邏輯回歸

11.4決策樹和隨機森林

11.4.1決策樹

11.4.2隨機森林

11.5樸素貝葉斯分類

11.5.1多項式樸素貝葉斯分類器

11.5.2補集樸素貝葉斯分類器

11.5.3伯努利貝葉斯分類器

11.5.4高斯貝葉斯分類器

11.6支持向量機

11.7主成分分析法

11.8K均值聚類算法

11.9K近鄰算法

習題11

參考文獻