Python數據分析李昕王爽 9787308242783 【台灣高等教育出版社】

Name: Python數據分析 李昕 王爽 9787308242783 【台灣高等教育出版社】
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書名：Python數據分析
ISBN：9787308242783
出版社：浙江大學
著編譯者：李昕王爽
頁數：xxx
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書號：1615564
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編輯推薦
本書面向計算機專業人才的培養，適合作為人工智能或相關專業的專業基礎課教材，為機器學習、計算機視覺、人工智能等高級專業課程奠定編程基礎和數據分析理論基礎。本書以掌握Python編程能力、達成數據分析為目標。從基礎實現出發，引導學習者逐步掌握Python代碼，並在此基礎上實現數據分析全流程。與市面上常見的採用各種應用程序進行數據分析的教材不同，本書更加注重基於Python進行數據分析的底層實現，有助於人工智能從業者構建更深層次的Python數據分析知識體系。
本書從內容上可以分為編程基礎（語法基礎、內存模型、面向對象）和數據分析流程（採集、處理、分析和可視化）兩個部分。從底層代碼出發，逐步轉入數據分析。為了進一步加強應用實踐，本書不僅引入了許多生動有趣的例子，幫助讀者進行知識整合；而且還引入了全球著名數據分析平臺Kaggle的大量相關內容，為初學者提供了相關的教程、案例和數據，以及典型的數據分析方法。並從內存結構方面對多種數據結構進行了底層的性能分析，這在當前市面上的同類教材中比較少見。
黨的二十大指出要構建人工智能等一批新的增長引擎。眾所知周，當代的人工智能是數據驅動為基礎，因此本書希望能成為初學者打開人工智能大門的鑰匙。
內容簡介
本書主要以Python語言進行完成數據分析，是Python程序設計和數據分析的入門讀物，重點講述如何基於Python從底層代碼開始實現數據分析的全流程操作，旨在幫助讀者加深對數據分析的理解，深化對數據分析中底層實現的認知。
本書一共十個章節。
第一章對Python的特徵進行了概述，並以此引出學習者如何適應這些優勢進行更好的學習。此外，還對開發環境和擴展庫進行了初步的介紹。
第二章介紹了Python的基礎語法和六種主要數據類型，最後介紹了經典的輸入輸出方式。本書假定Python並不是讀者學習的第一門編程語言，因此並沒有對語法細節做過多闡述，重點強調Python特有的語法知識。
第三章首先介紹了條件結構和循環結構，這是所有編程語言都具備的基本特徵。但是在函數部分額外增加了一級對象、lambda表達式和鏈式調用等具有顯著Python特性的高級語法形式。接下來的列表推導式和生成式更是代碼是否Pythonic的典型特徵。最後以一些經典的應用示例闡述了Python的高效使用方法。
第四章重點闡述數據類型的內存模型。首先介紹了C/C++與Python在變量存儲上的本質不同，由此引出列表和函數參數在內存結構上的變化，以及對字符串拼接效率的影響。最後介紹了Python的外存管理常見方法。
第五章的核心是面向對象，介紹了Python面向對象的基本概念和繼承、封裝、多態、操作符重載等面向對象典型結構如何用Python實現。主要作用是為後繼章節複雜調用的展開奠定基礎。裝飾器是一種高級語法形式，可以作為選學內容。最後簡單介紹了模塊部分。
第六章數據獲取的重點是爬蟲。從網頁的基本結構開始，首先介紹了如何使用Selenium庫如何獲取和解析動態網頁，使讀者對爬蟲形成基本瞭解。批量下載表情包使用了靜態網頁獲取方式，生動而且實用。通過介紹真實的12306綜合案例重點介紹了網頁動作模擬的基本方法。
第七章的核心是使用Numpy進行數據處理。基本介紹中強調了Numpy的內存模型，並對Numpy的創建、索引、切片、矩陣操作、隨機數等數組的常用操作進行了全面的介紹。其中的難點是廣播和數據連接。最後通過圖像處理的應用案例對本章涉及的大部分語法進行了綜合應用。
第八章探討了使用Python的Matplotlib庫進行數據可視化的基礎知識，包括基礎結構、繪圖函數和常見圖形繪製。最後引入了來源於生活與學術的兩個高級圖形案例。
第九章的核心庫Pandas是Python進行數據分析的最重要武器。它相當於一個內存數據庫，能夠高效地進行可視化、數據劃分、隨機採樣和抽取、數據分組和處理時間日期數據。本章還提供了一些基於Pandas的高級實用函數。最後的數據分析可視化大屏提供給了一個基礎框架，讀者以此為基礎設計滿足自己需求、更加多元化的數據分析大屏展示。
第十章是根據經典數據集Movielens構建的綜合應用。從數據讀取和校驗開始，對數據選擇、數據合併、數據劃分和數據透視表等Pandas的高級功能進行了全面的介紹。

特色和創新
本書面向Python從業人員和愛好者，主要以Python編程語言為工具，以深入底層代碼的方式展開對數據分析的探討，內容由淺入深、逐層遞進。不僅包括了Python語法的基礎知識，如編程基礎和控制結構等，還對Python的典型結構和重要用法進行了詳盡的分析，以通俗易懂的方式呈現。書中詳細展示了數據分析流程中的採集、處理、分析和可視化，並提供了豐富且生動的案例和較大規模的綜合應用，有助於讀者進行知識整合。特別強調了對內存模型的深入剖析，書中還罕見地對數據結構的內存訪問性能進行了深入分析。此外，書中引入了大量來自全球著名數據分析平臺Kaggle的相關內容，為初學者提供了眾多教程、案例和數據，以及典型的數據分析方法。總體而言，本書實現了理論與實踐的緊密結合，對於需要利用Python進行數據分析的愛好者而言是一本不可多得的選擇。

作者簡介
李昕，中國石油大學（華東）計算機科學與技術學院副教授，碩導，智能科學與技術專業系主任。博士畢業于浙江大學CAD&CG 國家zhongdian實驗室，美國肯特州立大學訪問學者。研究方向是智慧海洋和可視分析。主持國jia級、省級項目或相當層次項目6項。從事數據分析、可視化導論、數據挖掘等相關課程教學。出版省級校級規劃教材4部。
王爽，中國石油大學（華東）計算機科學與技術學院副教授，碩導，畢業於中國海洋大學。研究方向是人工智能與生物數據分析，主持國jia級、省級項目等縱向項目4項。從事數據結構、數據分析、數據挖掘等相關課程教學，出版校級規劃教材3部。

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