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数据馆员的Python简明手册pdf电子书版本下载

数据馆员的Python简明手册
  • 顾立平,田鹏伟编著 著
  • 出版社: 北京:科学技术文献出版社
  • ISBN:9787518930142
  • 出版时间:2017
  • 标注页数:174页
  • 文件大小:13MB
  • 文件页数:186页
  • 主题词:软件工具-程序设计

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图书目录

第1章 关于Python 1

1.1 Python发展历史 1

1.1.1 什么是Python 1

1.1.2 Pyton的作者 2

1.1.3 Python的历史 2

1.1.4 Python的发展阶段 3

1.2 Python版本 4

1.2.1 版本分类 4

1.2.2 版本对比 5

1.3 Python基本语法 5

1.3.1 Pvthon缩进 6

1.3.2 控制语句 6

第2章 Python流程控制 8

2.1 Hello World 8

2.2 条件与条件语句 8

2.2.1 False 8

2.2.2 条件执行和if语句 9

2.2.3 else子句 9

2.2.4 elif子句 9

2.2.5 嵌套语句 10

2.2.6 更多条件 10

2.3 循环控制语句 11

2.3.1 while循环 11

2.3.2 for循环 11

2.3.3 使用for循环遍历字典 11

2.4 使用迭代工具 12

2.4.1 并行迭代 12

2.4.2 ernumerate函数 12

2.4.3 跳出循环 13

2.5 列表推导式 14

2.5.1 列表推导式 14

2.5.2 增加条件 14

2.5.3 多个for语句 15

2.5.4 pass语句 15

2.5.5 使用del语句删除 16

2.5.6 使用exec与eval执行和求值字符串 16

2.6 Python中的range()函数与array()函数 17

2.6.1 range()函数 17

2.6.2 array()函数 17

第3章 Python函数及数据结构 19

3.1 函数 19

3.2 定义函数 19

3.3 函数调用 20

3.4 形参、实参、默认参数、返回值 21

3.5 匿名函数 24

3.6 全局变量与局部变量 25

3.7 Python数据结构序列(列表、元组和字典) 26

3.7.1 列表 26

3.7.2 元组 27

3.7.3 字典 29

第4章 Python异常处理 33

4.1 什么是异常 33

4.2 异常处理 33

4.3 语法格式 33

4.4 try执行规则 34

4.5 try-except 34

4.6 try-finally 36

4.7 raise 37

4.8 用户自定义异常 38

4.9 traceback模块 39

4.10 sys模块 40

4.11 常见异常 40

第5章 Python数据处理与计算 43

5.1 常用模块概览与导入 43

5.1.1 数值计算库 43

5.1.2 符号计算库 44

5.1.3 界面设计 44

5.1.4 绘图与可视化 45

5.1.5 图像处理和计算机视觉 45

5.2 Numpy简介 46

5.2.1 Numpy库导入 46

5.2.2 数组的创建与生产 46

5.2.3 利用数组进行数据处理 50

5.3 用于数组的文件输入输出 53

5.3.1 把数组数据写入file 53

5.3.2 读取文件file中的数组数据 53

5.3.3 numpy.load和numpy.save 54

5.3.4 numpy.savetxt和numpy.loadtxt 55

5.4 数组的算术和统计运算 56

5.4.1 数组的算术 56

5.4.2 基于矩阵matrix的运算 57

5.4.3 基于矩阵matrix的统计运算 58

5.5 数组统计运算 60

第6章 数据描述与分析 62

6.1 Pandas数据结构 62

6.1.1 Series简介 62

6.1.2 DataFrame简介 64

6.1.3 利用Pandas加载、保存数据 69

6.2 利用Pandas处理数据 73

6.2.1 汇总计算 73

6.2.2 缺失值处理 79

6.3 数据库的使用 84

第7章 Python绘图与可视化 88

7.1 Matplotlib程序包 88

7.2 绘图命令的基本架构及其属性设置 89

7.3 Seaborn模块介绍 96

7.3.1 未加Seaborn模块的效果 96

7.3.2 加入Seaborn模块的效果 97

7.4 描述性统计图形概览 102

7.4.1 制作数据 102

7.4.2 频数分析 103

7.4.3 关系分析 109

7.4.4 探索分析 111

7.5 应用实例 112

第8章 Python数据挖掘 115

8.1 线性回归模型 115

8.1.1 一元线性回归举例 115

8.1.2 多元线性回归的结果呈现与解读 118

8.2 最优化方法——梯度下降法 124

8.3 参数估计与假设检验 129

8.3.1 参数估计 129

8.3.2 假设检验 130

8.3.3 参数估计与假设检验之间的相同点、联系和区别 131

第9章 Django与Twisted 132

9.1 Django 132

9.1.1 安装Django 132

9.1.2 建立Django项目的准备工作 132

9.1.3 设定server服务器 133

9.1.4 建立第一个项目 134

9.2 Twisted 135

9.2.1 安装Twisted 135

9.2.2 建立Twisted服务器 136

9.2.3 Twisted其他应用 139

9.3 总结 139

附录 安装Python及其基本操作 141

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