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100 条"Python数据可视化编程实战(第2版)"搜索结果
Python数据可视化编程实战(第2版)
(意) 朱塞佩·韦蒂格利 (Giuseppe Vettigli)
Python数据可视化70种方法实战指南
电子书
Python数据可视化实战
刘礼培
本书以实践出发,全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用,并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章,分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制;实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
电子书
Python数据可视化
黑马程序员
本书共分为9章,第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识;第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识,包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表;第9章介绍pyecharts的基础知识。
电子书
Python编程入门与实战(第3版)
(意)法布里奇奥·罗马诺(Fabrizio
本书是一本全面介绍Python编程,并针对多个应用场景给出解决方案的编程手册。从Python的基础知识开始,介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念,展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念,并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。随后,本书针对GUI、数据科学等实用场景,使用Python解决实际问题。最后,本书给出了发布Python程序的方法。本书适合想要学习编程或有一
电子书
PythonQtGUI与数据可视化编程
张晓东
PythonPyQt5编写GUI应用程序及数据可视化方法
电子书
Python可视化数据分析
李迎
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
电子书
Python数据科学实战
著
本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读,也可供计算机相关专业的师生参
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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Python数据分析与可视化
主编
本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式,按照数据分析与可视化的基本步骤,数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍,让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
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Python数据可视化(微课版)
王国平
本书共12章,主要内容包括第1章介绍数据可视化的基础知识,第2章介绍Python数据可视化库及其参数配置,第3章介绍时序数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第4章介绍金融数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第5章介绍空间数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第6章介绍地理数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第7章介绍层次数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化
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Python数据分析与可视化
高晓燕
本书共3章。第1章讲述Python基础知识,包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作;第2章讲述Python数据分析,包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理;第3章讲述数据可视化,包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
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Python数据分析与可视化
宋丽丽
本书主要内容如下:第一部分Python编程基础。第二部分:Python数据分析(Pandas,Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析)。第三部分:Python数据可视化(数据可视化Matplotlib,seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例)。第四部分:Python与自动化控制(简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
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Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化
姚良
1.从零开始,适合新手学习对于只有代码入门基础的新手来说,看文档学习使用工具是十分困难的一件事。因为对代码的不理解、没有编程思维,看文档简直就像是在看天书。另外大部分的新文档都是英文版的,国内的中文文档都是翻译过来的,在翻译过程中容易产生偏差。而本书基础知识篇中,从各官方文档中直接整理出爬虫爬取需要用到的部分。没有繁杂啰唆的文字,用简单的语言告诉你学习的重点知识,让你快速上手爬虫。在实战阶段,详细介绍每一个步骤,便于理解,让你也能靠自己写出爬虫。2.实例丰富,解决各种爬虫问题网上很多爬虫的各种教程,大部分都是爬取豆瓣电影、招聘网站职位进行分析。本书实战项目挑选的都是网上少有人爬取的网站,让你可以学习到各式各样的爬取方式。3.站得更高,设计自己的产品本书除了教你如何爬取网站外,还有很多以爬虫为基础的多功能设计教程,如爬虫机器人、爬虫网站、爬虫搜索功能。让你在学会爬取技术的同时,形成产品的思维去设计自己的产品。
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从0到1:Python数据可视化
莫振杰
作者根据自己多年的前后端开发经验,站在完全零基础读者的角度,详尽介绍了Python数据可视化的基础知识,以及大量的开发技巧。
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Python+Tableau数据可视化之美
王红明
44个案例+300分钟视频讲解,编程小白必看数据可视化宝典。
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Python数据分析——从获取到可视化
编著
本书分为4部分:第1部分主要介绍数据的采集,从数据采集的意义和基本概念开始,介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据,以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集;第2部主要介绍4种常用的数据分析方法;第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化;第4部分介绍一个完整的实战训练项目,帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程,巩固理论知识,增加实
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Python数据处理、分析、可视化与数据化运营
宋天龙
本书共10章,内容包括认识Python、Python语言基础、数据对象的读写、数据清洗和预处理、数据可视化、基本数据统计分析、高级数据建模分析、自然语言处理和文本挖掘、数据分析部署和应用、数据分析与数据化运营等。
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数据分析及可视化(Excel+Python)
王斌会 编著
本书共9章,内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
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Python数据可视化任务教程(微课版)
郑丹青
本书采用单元式结构,每个单元中包含有多项任务,每个任务都是一项具体的应用案例。通过各单元中的任务驱动案例和拓展训练,从任务描述知识储备任务实施等环节出发,深入浅出地介绍Python数据可视化的方法和程序设计思路。本书单元1~单元3介绍数据可视化的基本概念;单元4~单元6分别介绍Matplotlib、Seabom和pyecharts库数据可视化的基本方法;单元7是pyecharts综合项目案例。本书
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Python深度学习:逻辑、算法与编程实战
何福贵 编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向,而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支,其思路在于建立进行分析学习的神经网络,模仿人脑感知与组织的方式,根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中,不断有与其相关的产品推向市场,显然,深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习:逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程,内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型
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量子计算Python与Q#编程实战
著
本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算,揭开量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念,试图直接通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识,然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。通过阅读本书,读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中,并处理真实的示例,如进行化学模拟和搜索未排序
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