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Python数据分析与可视化(新编21世纪高等职业教育精品教材·电子与信息类) - 中国高校教材图书网
书名: Python数据分析与可视化(新编21世纪高等职业教育精品教材·电子与信息类)
ISBN:978-7-300-33580-3 责任编辑:
作者: 庄国强 琚沅红 曲豫宾  相关图书 装订:
印次:1-1 开本:16
定价: ¥39.00  折扣价:¥35.10
折扣:0.90 节省了3.9元
字数: 250千字
出版社: 中国人民大学出版社 页数:
出版日期: 2025-01-31 每包册数: 12
国家规划教材: 省部级规划教材:
入选重点出版项目: 获奖信息:
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内容简介:
本书面向高校学生、在职数据分析师、Python程序员及所有对数据分析和可视化感兴趣的学习者,创新性地采用了“双元制教学”理念,融合了高校教师与行业工程师的智慧,确保内容既具有学术严谨性又能满足产业实际需求。全书分为五个章节,系统介绍了Python基础、Numpy与科学计算、Pandas与数据分析、Matplotlib与数据可视化以及Sklearn与机器学习等内容,并通过5个精心设计的项目案例,引导读者将理论知识转化为实践技能。此外,本书配套的在线资源和教学视频,为不同层次的学习者提供了个性化的学习路径,真正实现了“学以致用”。

作者简介:
庄国强,副教授/信息项目管理师,任职于江苏工程职业技术学院;教授课程为Python程序设计、Python数据分析与可视化、数据采集技术、Java程序设计等;研究方向为软件开发、大数据技术、机器学习;获奖情况:2021年指导学生获江苏省职业院校技能大赛大数据技术与应用二等奖、2022年参加江苏省职业院校教学大赛获三等奖;主编《Java Web应用与开发》,参编《Java面向对象程序设计》,发表多篇论文,主持多项目江苏省科技计划项目、
中国职业技术教育协会科研规划项目。

琚沅红,讲师,任职于江苏工程职业技术学院,教授课程为Java Web应用与开发、机器学习、网页设计;研究方向为领域数据整合与智慧服务;论文或专利发表情况发表论文16篇,其中SCI论文1篇,CSSCI论文11篇,北大核心论文1篇;申请发明专利或软著共3项,主持或参与国家自然项目、省级课题、横向课题。

曲豫宾,副教授,任职于江苏工程职业技术学院,从事智能软件工程研究与教学方面工作。近年来累计在SCI、EI、中文核心期刊上发表论文十余篇。

章节目录:
第1章 Python基础
1.1 Python编程入门
1.2 变量与数据类型
1.3 Python语句
1.4 Python特性
1.5 24点游戏实现
第2章 NumPy与科学计算
2.1 NumPy简介
2.2 多维数组对象
2.3 NumPy核心运算
2.4 KNN识别手写数字实现
第3章 Pandas与数据分析
3.1 Pandas简介
3.2 Pandas核心数据结构
3.3 Pandas数据导入和导出
3.4 数据处理
3.5 数据分析
3.6 数据可视化
3.7 期末成绩处理
第4章 Matplotlib与数据可视化
4.1 Matplotlib简介
4.2 Matplotlib图表
4.3 红葡萄酒质量的数据分析
第5章 Sklearn与机器学习
5.1 Sklearn简介
5.2 数据预处理
5.3 机器学习算法
5.4 Titanic生存预测
参考文献

精彩片段:
1.3 Python语句
在Python编程中,语句是编程语言的基础构成单元,它们指导计算机执行各种操作。Python语句可以分为以下几大类:
赋值语句:用于创建变量并给它们赋值或重新赋值。
表达式语句:执行计算并可能引起副作用,如打印或修改变量。
条件语句:根据条件执行不同的代码路径。
循环语句:重复执行代码块直到满足终止条件。
跳转语句:改变代码的执行流程,如退出循环或跳过迭代。
异常处理语句:捕获异常并进行处理。
函数定义与函数调用语句:定义函数并在需要时调用。
类定义与使用语句:定义类并创建实例对象。
导入语句:引入其他模块的功能。
声明语句:声明变量的作用域,如全局变量或起封闭作用的域变量。
上下文管理语句:管理资源的获取与释放,如文件操作。

书  评:
 
其  它:
 



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