python3源码剖析pdf_Python3智能数据分析快速⼊门PDF源码
京东python入门教程
数据版
给⼤家带来的⼀篇关于Python3相关的电⼦书资源，介绍了关于Python3、数据分析、Python3快速⼊门⽅⾯的内容，本书是由机械⼯业出版社出版，格式为PDF，资源⼤⼩3.1 MB，李明江 张良均编写，⽬前⾖瓣、亚马逊、当当、京东等电⼦书综合评分为：9.2。
内容介绍
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Python3智能数据分析快速⼊门
（1）深度学习等AI技术性驱动器的智能化数据统计分析是数据统计分析制造⾏业的将来发展前景，全部数据分析师都应当关⼼。
（2）创作者从业数据统计分析与发掘10多年，对Python等各种各样数据统计分析技术性和⼩⼯具都⼗分了解，在智能化数据统计分析⾏业也积淀了很多的⼯作经验。
（3）这书朝向零Python基本和零AI基本的⽤户，选萃了*精粹的知识结构图，包括很多实例编码，具体指导⽤户迅速新⼿⼊门。这书以Python有关技术性为⼩⼯具，解读了怎样应⽤场景深度学习等AI技术性开展智能化数据统计分析。
创作者在Python⼤数据挖掘与剖析⾏业有10多年的⼯作经历，对AI技术性驱动器的智能化数据统计分析有⼗分深层次的科学研究。这书朝向沒有Python代码和AI技术性基本的⽤户，循序渐进地出⽰了系统软件的Python智能化数据统计分析的技术性和⽅式 。
全书共9章，从逻辑性上可分成2个⼀部分：
第壹⼀部分：Python代码（1~4章）
这些详解了从业Python程序编写必须把握的各种各样基本知识，包含开发⼯具的构建与配备，及其各种各样英语的语法和普遍Python库的基本原理和使⽤说明。
其次⼀部分：智能化数据统计分析（第5~9章）
这些对Python的数值分析库NumPy、数据处理⽅法库pandas、绘图⽚库Matplotlib/Seaborn/Bokeh、深度学习与数据统计分析模型库scikit-lear等开展了详尽地解读，包括统计数据载⼊、数据预处理、实体模型搭建、实体模型点评、結果数据可视化等全部数据统计分析的全过程，能具体指导⽤户迅速新⼿⼊门Python智能化数据统计分析。
⽬录
前⾔
第1章　Python概述 1
1.1　Python语⾔介绍 1
1.1.1　Python的发展史 1
1.1.2　Python特性 2
1.1.3　Python应⽤领域 3
1.1.4　Python机器学习优势 6
1.2　Python环境配置 8学习c语言用什么app
1.2.1　Python 2还是Python 3 8 1.2.2　Anaconda简介 8
scratch编程作品大全1.2.3　安装Anaconda 3 9
1.3　Python的解释器与IDE 12
1.3.1　Python的解释器 13
1.3.2　Python各IDE⽐较 13
1.3.3　PyCharm的安装与使⽤ 16 1.3.4　Jupyter Notebook的使⽤ 26⼩结 32
课后习题 33
第2章　Python基础知识 34
2.1　固定语法 34
2.1.1　声明与注释 34
2.1.2　缩进与多⾏语句 36
2.1.3　保留字符与赋值 38
2.2　运算符 40
2.2.1　算术运算符 40
2.2.2　赋值运算符 41
2.2.3　⽐较运算符 43
2.2.4　逻辑运算符 44
2.2.5　按位运算符 44
2.2.6　⾝份运算符 45
2.2.7　成员运算符 46
2.2.8　运算符优先级 47
minecraft2.3　数据类型 48
2.3.1　基础数据类型 48
2.3.2　复合数据类型 55
2.4　Python I/O 63
2.4.1　input与print 64
2.4.2　⽂件I/O 67
⼩结 70
课后习题 70
第3章　控制语句 72
3.1　条件语句 72
3.1.1　if、elif与else 73
3.1.2　try、except与else 76
3.2　循环语句 80
3.2.1　for 81
3.2.2　while 83
3.2.3　break、continue与pass 85 3.2.4　列表推导式 89
⼩结 91
课后习题 91
第4章　函数与对象 94
4.1　函数 94
4.1.1　内置函数 94
4.1.2　⾃定义函数 101
怎么组词一年级4.1.3　匿名函数 107
4.2　对象 109
4.2.1　⾯向对象简介 109
4.2.2　属性与⽅法 110
4.2.3　装饰器 116
4.2.4　继承和多态 119
4.3　Python常⽤库安装 126
4.3.1　第三⽅库安装 126
4.3.2　第三⽅库导⼊ 130
4.3.3　第三⽅库创建 131
⼩结 132
课后习题 133
第5章　NumPy数值计算 135
5.1　ndarray创建与索引 135
5.1.1　创建ndarray对象 135
5.1.2　ndarray的索引与切⽚ 142 5.2　ndarray的基础操作 145
5.2.1　变换ndarray的形态 145
5.2.2　排序与搜索 151
5.2.3　字符串操作 156
5.3　ufunc 159
5.3.1　ufunc的⼴播机制 159
5.3.2　常⽤ufunc 160
5.4　matrix与线性代数 169
5.4.1　创建NumPy矩阵 169
5.4.2　矩阵的属性和基本运算 170 5.4.3　线性代数运算 172
5.5　NumPy⽂件读写 175
5.5.1　⼆进制⽂件读写 175
5.5.2　⽂件列表形式数据读写 178⼩结 180
课后习题 180
第6章　pandas基础 182
6.1　pandas常⽤类 182
6.1.1　Series 182
6.1.2　DataFrame 187
6.1.3　Index 191
6.2　DataFrame基础操作 193 6.2.1　索引 193
6.2.2　排序 201
6.2.3　合并 204
6.3　其他数据类型操作 210
6.3.1　时间操作 210
6.3.2　⽂本操作 220
6.3.3　category操作 223
⼩结 227
课后习题 227
第7章　pandas进阶 229
7.1　数据读取与写⼊ 229
7.1.1　CSV 229
7.1.2　Excel 231
7.1.3　数据库 233
7.2　DataFrame进阶 235
7.2.1　统计分析 235
7.2.2　分组运算 242
7.2.3　透视表和交叉表 248
7.3　数据准备 250
7.3.1　缺失值处理 251
7.3.2　重复数据处理 255
7.3.3　连续特征离散化处理 256 7.3.4　哑变量处理 259
⼩结 260
课后习题 260
第8章　绘图 263
8.1　Matplotlib绘图基础 263 8.1.1　编码风格 263
8.1.2　动态rc参数 267
8.1.3　散点图 273
8.1.4　折线图 276
8.1.5　饼图 278
8.1.6　直⽅图与条形图 280
8.1.7　箱线图 282
8.2　Seaborn进阶绘图 285
8.2.1　Seaborn基础 285
8.2.2　关系图 301
8.2.3　分类图 311
8.2.4　分布图 329
8.2.5　回归图 334
8.2.6　矩阵图 341
8.2.7　⽹格图 345
8.3　Bokeh交互式绘图 356
8.3.1　基本构成与语法 356
8.3.2　常见图形绘制 370
8.3.3　导出与嵌⼊ 375
8.3.4　运⾏Bokeh应⽤程序 379⼩结 381

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