内容简介
本书是从实践出发，同时结合一线教师的实践教学经验，以示例为主线，把可视化需要的Python基础语法，Numpy和pandas包中数据结构及读取Excel/CSV文件操作、无效数据处理操作，Matplotlib和pandas包的不同种类图形绘制框架代码等内容都融入到示例中，通过示例，循序渐进、浅显易懂地讲解可视化分析所需要的知识点。 本书适合Python可视化初学者使用，也可作为相关机构的培训用书。
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- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 第1章 Python基础导入
- 1.1 Python到底是什么
- 1.1.1 Python的发展史
- 1.1.2 Python优缺点
- 1.2 Python快速准备
- 1.2.1 Python下载
- 1.2.2 配置环境变量
- 1.2.3 运行Python
- 1.3 在哪里编辑Python
- 1.3.1 Python自带的IDLE
- 1.3.2 Anaconda和PyCharm
- 1.3.3 关于中文编码问题
- 1.4 开始编程
- 1.4.1 从“Hello，World！”开始
- 1.4.2 缩进和标注问题
- 1.5 开始数据计算
- 1.5.1 直接进行算术运算
- 1.5.2 math模块提供丰富的数学函数
- 1.5.3 Python科学计算库
- 1.6 Python和我们沟通的开始
- 1.6.1 接收输入内容的input（）函数
- 1.6.2 输出内容的print（）函数
- 1.7 文件读取与写入功能
- 1.7.1 读文件
- 1.7.2 写文件
- 第2章 Python中的数据类型
- 2.1 Python数据类型：数值型
- 2.2 Python数据类型：字符串
- 2.2.1 字符串概念
- 2.2.2 字符串常用操作方法
- 2.2.3 原始字符串
- 2.3 Python数据结构：列表和元组
- 2.3.1 创建和操作列表
- 2.3.2 创建和操作元组
- 2.4 Python数据结构：字典
- 2.5 Python数据结构：集合
- 第3章 Python中重复利用的函数与模块
- 3.1 了解Python的流程控制语句
- 3.1.1 if…else语句
- 3.1.2 for和while循环语句
- 3.1.3 死循环
- 3.1.4 continue和break语句
- 3.1.5 pass语句
- 3.2 遍历实践
- 3.2.1 range（）函数
- 3.2.2 列表遍历
- 3.3 函数
- 3.3.1 函数的定义
- 3.3.2 函数的参数及类型
- 3.3.3 函数调用
- 3.3.4 最简单的函数：使用lambda表达式定义函数
- 3.4 面向对象思想
- 3.4.1 Python中的面向对象思想
- 3.4.2 Python中类的定义及简单使用
- 3.4.3 Python中类的属性和方法
- 3.4.4 Python中类的继承使用
- 第4章 为数据分析做准备
- 4.1 助手pip
- 4.1.1 安装pip
- 4.1.2 pip最常干的工作
- 4.1.3 利用pip安装第三方库
- 4.2 Numpy包
- 4.2.1 Numpy中数组创建
- 4.2.2 Numpy中一维数组
- 4.2.3 Numpy中二维数组
- 4.3 Numpy数组可视化赏析
- 4.4 存储数据文件读写详解
- 4.4.1 csv格式数据读取
- 4.4.2 Excel格式数据读取
- 第5章 由Matplotlib开始数据可视化
- 5.1 基础用法介绍
- 5.1.1 Matplotlib安装
- 5.1.2 绘图简述
- 5.2 绘制线形图
- 5.3 绘制散点图
- 5.4 绘制直方图
- 5.5 绘制条形图
- 5.6 绘制箱线图
- 5.7 绘制饼状图
- 第6章 用pandas进行文件数据分析
- 6.1 pandas安装
- 6.2 pandas数据结构简介
- 6.2.1 Series
- 6.2.2 DataFrame
- 6.3 pandas读写csv数据
- 6.4 pandas读写Excel数据
- 6.5 数据清洗
- 6.5.1 缺失数据处理问题
- 6.5.2 去除缺失数据
- 6.5.3 填充缺失数据
- 6.5.4 移除重复数据
- 6.6 pandas绘图
- 6.6.1 简单图
- 6.6.2 条形图
- 6.6.3 直方图
- 6.6.4 箱形图
- 6.6.5 区域块图形
- 6.6.6 散点图
- 6.6.7 饼状图
- 6.6.8 数据分析实战
- 附录A math模块可用函数
- 附录B 内置函数
- 附录C pandas中直方图参数
- 书脊
- 封底
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版权信息
出版社：中国铁道出版社
出版时间：2019
作者：李迎
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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得书感谢您对《Python可视化数据分析》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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