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| 編輯推薦： |
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本书从Python基础编程语法入手，系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析、可视化展示等内容。
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工业和信息化部“十四五”规划教材Python数据分析与科学计算王小银 等 编著本书从Python基础编程语法入手，系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析、可视化展示等内容。本书共11章，主要内容包括数据分析基础、Python数据分析环境、Python数据类型、程序控制结构、函数与模块、文件、NumPy数值计算、Pandas数据分析处理、Matplotlib数据可视化、SciPy科学计算和机器学习。本书除知识与理论讲解外，还用大量的实例来展示数据分析与科学计算的实现细节，适合作为高等学校计算机科学与技术、大数据、人工智能等相关专业Python课程的教材，也适合使用Python进行数据分析和科学计算的读者阅读。
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目 录前言第1章 数据分析基础 11.1 数据分析概述 11.1.1 数据分析 11.1.2 数据分析的应用场景 21.2 数据分析的流程 31.3 常用数据分析工具 41.4 本章小结 6习题 6第2章 Python数据分析环境 72.1 Python概述 72.2 Python语言的特点 82.3 搭建Python开发环境 92.3.1 Windows环境下安装Python开发环境 92.3.2 运行第一个Python程序 142.4 集成开发环境—PyCharm 152.4.1 PyCharm安装 152.4.2 PyCharm使用 182.5 数据分析环境Anaconda 232.5.1 安装Anaconda 232.5.2 通过Anaconda管理Python包 262.6 开发工具Jupyter Notebook 272.6.1 启动Anaconda自带的Jupyter Notebook 272.6.2 使用Jupyter Notebook编写程序 282.7 本章小结 30习题 30第3章 Python数据类型 313.1 Python基本数据类型 313.1.1 整型数据 313.1.2 浮点型数据 333.1.3 字符型数据 343.1.4 布尔型数据 353.1.5 复数类型数据 363.2 Python组合数据类型 363.2.1 列表 373.2.2 元组 453.2.3 字符串 493.2.4 集合 553.2.5 字典 613.3 数据的输入与输出 673.3.1 标准输入/输出 673.3.2 格式化输出 693.3.3 字符串的format方法 713.4 本章小结 74习题 74第4章 程序控制结构 784.1 程序的基本结构 784.1.1 顺序结构 784.1.2 选择结构 794.1.3 循环结构 794.2 选择结构程序设计 804.2.1 单分支选择结构 804.2.2 双分支选择结构 824.2.3 多分支选择结构 834.2.4 选择结构嵌套 854.3 循环结构程序设计 874.3.1 while循环结构 874.3.2 for语句结构 904.3.3 循环的嵌套 934.3.4 循环控制语句 954.4 本章小结 97习题 97第5章 函数与模块 1005.1 函数概述 1005.2 函数的定义与调用 1015.2.1 函数定义 1015.2.2 函数调用 1025.3 函数的参数及返回值 1035.3.1 形式参数和实际参数 1035.3.2 默认值参数 1055.3.3 位置参数和关键字参数 1075.3.4 可变长参数 1085.3.5 函数的返回值 1115.4 函数的递归调用 1135.5 匿名函数 1165.6 变量的作用域 1185.6.1 局部变量 1185.6.2 全局变量 1195.7 模块 1195.7.1 定义模块 1205.7.2 导入模块 1205.8 函数应用举例 1225.9 本章小结 125习题 125第6章 文件 1286.1 文件概述 1286.1.1 文件的定义和分类 1286.1.2 文件的操作流程 1306.2 文件的打开与关闭 1306.2.1 打开文件 1306.2.2 关闭文件 1336.3 文件的读写 1336.3.1 文本文件的读写 1336.3.2 二进制文件的读写 1366.4 文件的定位 1406.5 与文件相关的模块 1416.5.1 os模块 1416.5.2 os.path模块 1446.6 文件应用举例 1466.7 本章小结 148习题 148第7章 NumPy数值计算 1507.1 数组对象 1507.1.1?数组创建 1507.1.2?数组属性 1607.1.3?数组元素的类型 1617.2?数组的基本操作 1627.2.1?数组重塑 1627.2.2?数组合并 1657.2.3?数组分割 1677.2.4?数组转置 1697.3?数组的索引和切片 1717.3.1?一维数组的索引和切片 1717.3.2?多维数组的索引和切片 1727.3.3?花式索引 1737.3.4?布尔型索引 1747.4 数组运算 1757.4.1?矢量化运算 1757.4.2 数组广播 1767.4.3 数组和标量间的运算 1777.5 NumPy通用函数 1777.6 线性代数运算 1807.6.1 数组相乘 1807.6.2 矩阵行列式 1827.6.3 线性方程组 1827.6.4 逆矩阵 1837.6.5 特征值和特征向量 1837.7 NumPy数据文件的读写 1847.7.1 二进制文件的读写 1847.7.2 文本文件的读写 1857.8 NumPy数据分析案例 1867.9 本章小结 187习题 187第8章 Pandas数据分析处理 1898.1 Pandas数据结构 1898.1.1 序列 1898.1.2 数据帧 1918.2 索引 1948.2.1 重建索引 1948.2.2 重命名索引 1958.2.3 层次化索引 1968.3 数据运算 1978.3.1 算术运算 1978.3.2 汇总和统计 1988.3.3 唯一值和值计数 2028.4 数据排序 2028.4.1 按索引排序 2028.4.2 按值排序 2048.5 缺失值处理 2058.5.1 判断缺失值 2058.5.2 删除缺失值 2078.5.3 填充缺失值 2088.6 数据的读写 2108.6.1 读写CSV文件 2108.6.2 读写Excel文件 2128.6.3 读写数据库文件 2148.7 本章小结 216习题 216第9章 Matplotlib数据可视化 2189.1 Pyplot模块 2189.1.1 绘制线形图 2189.1.2 绘制单个子图 2219.1.3 绘制多个子图 2229.1.4 添加图形标签 2259.1.5 添加注释 2269.1.6 保存图表 2289.2 基本图形绘制 2289.2.1 折线图 2299.2.2 柱形图 2299.2.3 直方图 2319.2.4 饼形图 2329.2.5 散点图 2329.2.6 箱线图 2359.3 高级图形绘制 2389.3.1 雷达图 2389.3.2 流线图 2409.3.3 热力图 2419.3.4 极坐标图 2429.3.5 3D曲线图 2449.4 本章小结 247习
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前 言随着大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的快速发展，数据已成为数字时代的基础性战略资源和革命性关键要素。如何从这些数据中发现并挖掘有价值的信息成为热门的研究领域。基于这些需求，数据分析技术应运而生。 数据分析是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。Python语言是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，语法简洁清晰，由于其拥有丰富的第三方库，能够完成从数据采集、数据挖掘、数据分析到数据可视化展示等操作，已成为当前数据分析与科学计算、机器学习等领域的最流行的工具之一。本书以案例为主线，从Python语言的基础语法入手，重点介绍如何使用Python语言进行数据分析和科学计算。全书共有11章内容。第1章：数据分析基础。讲解数据分析的相关概念及其应用场景，数据分析的流程和常用数据分析工具。第2章：Python数据分析环境。讲解Python语言的发展及特点，Python开发环境IDLE和集成开发环境PyCharm的搭建，数据分析环境Anaconda和开发工具Jupyter Notebook的安装。第3章：Python数据类型。讲解Python基本数据类型和组合数据类型以及数据的输入与输出。第4章：程序控制结构。讲解程序设计的三种基本结构：顺序结构、选择结构和循环结构。第5章：函数与模块。讲解函数的定义和调用方式、函数的参数传递、匿名函数、变量的作用域、模块。第6章：文件。讲解文件的打开与关闭、文本文件和二进制文件的读写、文件的定位、os模块和os.path模块。第7章：NumPy数值计算。讲解数组对象、数组的基本操作、数组的索引和切片、数组和线性代数的相关运算、NumPy数据文件的读写。第8章：Pandas数据分析处理。讲解Pandas的数据结构Series和DataFrame、索引、数据运算、缺失值处理、数据的读写。第9章：Matplotlib数据可视化。讲解Pyplot子模块绘制图形，折线图、柱形图、直方图、饼形图、散点图、箱线图、雷达图、流线图、热力图、极坐标图和3D曲线图的绘制。第10章：SciPy科学计算。讲解SciPy中的科学计算工具、SciPy中的优化、SciPy中的稀疏矩阵存储和运算。第11章：机器学习。讲解 Scikit-Learn库的功能及数据集，机器学习中的分类算法、回归算法和聚类算法。本书由王小银、王曙燕和贾冀婷共同编著。第1、5、7、8、9、10、11章由王小银编写，第2、3章由贾冀婷编写，第4、6章由王曙燕编写，全书由王小银统稿。本书的编写得到了孙家泽老师和舒新峰老师的大力支持，在此一并向他们表示衷心的感谢。在本书的编写过程中，编者参考了大量的专业书籍和网络资料，在此向这些作者表示感谢。本书既适合作为高等学校Python课程的教材，也适合使用Python进行数据分析和科学计算的读者阅读。由于编写时间仓促，编者水平有限，书中可能会存在不足之处，恳请广大读者批评指正。编 者
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