数据分析与可视化 - 高等学校新工科计算机类专业系列教材 - 中国高校教材图书网
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书名： |
数据分析与可视化
高等学校新工科计算机类专业系列教材
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| ISBN： | 9787560675886 |
条码： | 9787560675886 |
| 作者： |
闫博
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装订： | 0 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥58.00
折扣价：￥55.10
折扣：0.95
节省了2.9元
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字数： |
300千字
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| 出版社： |
西安电子科技大学出版社 |
页数： |
446页
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| 发行编号： | |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2025-03-18 |
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| 内容简介： |
本书主要介绍数据分析与可视化技术，书中通过大量实例，深入浅出地介绍了数据分析与可视化中常用的技术及使用方法。全书共7章，主要内容包括绪论、NumPy数值计算、Pandas数据分析、SciPy科学计算、Matplotlib数据可视化、ECharts数据可视化、Pyecharts数据可视化。
本书配套有微课视频，可扫描书中提供的二维码进行观看。本书还配套有电子课件、实例源文件、教学大纲等资源，可在西安电子科技大学出版社官网下载。
本书内容翔实，通俗易懂，可作为高等学校新工科数据科学与大数据等相关专业的教材，也可作为数据分析与可视化开发人员的参考书。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
第1章 绪论 1
1.1 数据分析与可视化 1
1.1.1 数据分析 1
1.1.2 数据可视化 2
1.2 数据分析与可视化常用工具 3
1.3 Python数据分析与可视化常用类库 4
1.4 华育兴业教学实验系统 5
第2章 NumPy数值计算 9
2.1 数组对象(ndarray) 9
2.1.1 多维数组 9
2.1.2 构造数组 10
2.1.3 数组属性 20
2.1.4 数据类型 22
2.1.5 切片和索引 25
2.1.6 迭代数组 31
2.2 常量 33
2.3 变换数组形态 35
2.3.1 数组重塑 35
2.3.2 数组合并 38
2.3.3 数组分割 43
2.4 通函数 44
2.4.1 可用ufunc 45
2.4.2 广播 52
2.5 字符串函数 54
2.6 文件读写 58
2.7 统计与分析 62
2.7.1 排序 62
2.7.2 去重与重复数据 66
2.7.3 常用统计函数 69
2.8 矩阵 70
2.8.1 构造矩阵 70
2.8.2 矩阵属性 73
2.8.3 矩阵运算 74
第3章 Pandas 数据分析 76
3.1 数据结构 76
3.1.1 Series 77
3.1.2 DataFrame 81
3.2 索引 86
3.2.1 索引对象 87
3.2.2 重置索引 87
3.2.3 重命名索引 89
3.2.4 Series 的索引操作 91
3.2.5 DataFrame 的索引操作 94
3.3 数据变更 99
3.3.1 Series 数据变更 99
3.3.2 DataFrame 数据变更 103
3.4 数据运算 106
3.4.1 算术运算与对齐 106
3.4.2 函数应用与映射 108
3.4.3 排序 110
3.4.4 统计 112
3.5 时间序列 114
3.5.1 Timestamp 类型 115
3.5.2 DatetimeIndex 对象 117
3.5.3 PeriodIndex 对象 118
3.5.4 Timedelta 对象 120
3.6 数据读写 121
3.6.1 CSV 文件读写 121
3.6.2 Excel 文件读写 123
3.6.3 数据库数据读写 125
3.7 数据分组与聚合 129
3.7.1 数据分组 129
3.7.2 数据聚合 131
3.8 透视表与交叉表 134
3.8.1 透视表 134
3.8.2 交叉表 137
3.9 数据合并 138
3.9.1 堆叠合并数据 138
3.9.2 主键合并数据 142
3.9.3 重叠合并数据 143
3.10 数据清洗 144
3.10.1 检测与处理重复值 144
3.10.2 检测与处理缺失值 150
3.10.3 检测与处理异常值 155
3.11 数据标准化 157
3.11.1 离差标准化数据 158
3.11.2 标准差标准化数据 159
3.11.3 小数定标标准化数据 159
3.12 数据转换 160
3.12.1 哑变量处理类别数据 160
3.12.2 离散化连续型数据 163
第4 章 SciPy 科学计算 168
4.1 SciPy 主命名空间 168
4.2 SciPy 常数和单位 171
4.3 SciPy 线性代数 173
4.3.1 矩阵的基本运算 173
4.3.2 特征值计算 177
4.3.3 矩阵分解 178
4.3.4 线性方程组求解 180
4.3.5 特殊矩阵 182
4.4 SciPy 聚类分析 184
4.4.1 scipy.cluster.vq 184
4.4.2 scipy.cluster.hierarchy 187
4.5 SciPy 插值 187
4.6 SciPy 数值优化 190
4.6.1 优化问题 191
4.6.2 最小二乘法和曲线拟合 195
4.6.3 线性规划 199
4.7 SciPy 统计函数 202
4.7.1 汇总统计 202
4.7.2 相关性检验 204
4.7.3 样本检验 207
第5 章 Matplotlib 数据可视化 209
5.1 Matplotlib 基础 209
5.1.1 Matplotlib 简介及安装 209
5.1.2 Matplotlib 绘图流程 210
5.2 Pyplot 的rc 参数 222
5.2.1 rc 参数 222
5.2.2 参数设置方式 223
5.2.3 中文设置 223
5.2.4 线条常用的rc 参数 224
5.2.5 rc 参数设置示例 224
5.3 常用图形绘制 225
5.3.1 柱状图 226
5.3.2 折线图 227
5.3.3 饼图 228
5.3.4 直方图 230
5.4 文本与颜色设置 231
5.4.1 文本设置 231
5.4.2 颜色设置 233
5.5 词云图的生成 235
5.6 Matplotlib 在Django 项目中的应用 236
第6 章 ECharts 数据可视化 239
6.1 ECharts 基础 239
6.1.1 ECharts 的安装 239
6.1.2 ECharts 绘图流程 240
6.1.3 ECharts 常见图表类型 240
6.1.4 ECharts 配置项 241
6.2 常用图形绘制 252
6.2.1 柱状图 252
6.2.2 折线图 255
6.2.3 饼图 259
6.2.4 散点图 261
6.3 ECharts 在Django 项目中的应用 263
第7 章 Pyecharts 数据可视化 267
7.1 Pyecharts 基础 267
7.1.1 Pyecharts 的特性及安装 267
7.1.2 Pyecharts 绘图流程 268
7.1.3 Pyecharts 常见图表类型 268
7.1.4 Pyecharts 配置项 268
7.2 常用图形绘制 282
7.2.1 柱状图 282
7.2.2 折线图 285
7.2.3 饼图 287
7.3 Pyecharts 在Django 项目中的应用 290
参考文献 293
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| 精彩片段： |
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