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Python數據分析與挖掘
最新章節:
7.3 sklearn聚類算法
本書面向大數據應用型人才,以任務為導向,系統地介紹Python數據分析與挖掘的常用技術與真實案例。全書共7章,第1、2章介紹Python數據分析的常用模塊及其應用,涵蓋NumPy數值計算模塊、pandas數據分析模塊,較為系統地闡述Python數據分析的方法;第3、4章介紹輕量級的數據交換格式JSON和連接MySQL數據庫的pymysql模塊,并以此進行數據綜合案例的分析;第5章介紹Matplotlib可視化模塊,用于繪制一些統計圖形;第6章主要講解Flask框架結合ECharts實現可視化效果;第7章主要講解在機器學習和數據挖掘中sklearn模塊的應用。本書適合作為高等院校大數據專業、人工智能專業的Python教材,也可作為Python相關培訓的教材。
目錄(44章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容提要
- 前言
- 第1章 數值計算模塊NumPy
- 1.1 NumPy數組的創建與保存
- 1.2 NumPy數組的操作
- 1.3 NumPy數組常用函數
- 1.4 股價統計分析案例
- 第2章 數據分析模塊pandas
- 2.1 pandas基礎
- 2.2 從文件讀取數據構建DataFrame
- 2.3 DataFrame的訪問與刪除
- 2.4 時間類型數據的轉換與處理
- 2.5 數據的清洗
- 2.6 數據的整理
- 2.7 數據的分析統計
- 第3章 JSON模塊與格式轉換
- 3.1 JSON對象與Python對象
- 3.2 JSON文件的讀操作
- 3.3 JSON文件的練習
- 3.4 打開文件
- 第4章 連接MySQL數據庫的pymysql模塊
- 4.1 在Python 3中連接MySQL
- 4.2 pymysql的基本使用方法
- 第5章 Matplotlib可視化模塊
- 5.1 確定畫布的大小和格局
- 5.2 繪制折線圖和散點圖
- 5.3 使用plt.scatter()函數繪制散點圖
- 5.4 使用plt.bar()函數繪制條形圖
- 5.5 使用plt.hist()函數繪制直方圖
- 5.6 繪制箱形圖
- 5.7 雷達圖
- 5.8 三維圖
- 5.9 通過DataFrame生成折線圖
- 第6章 Flask框架與ECharts可視化
- 6.1 Flask框架的基本概念與使用方法
- 6.2 ECharts的使用方法
- 6.3 使用Flask框架結合ECharts實現動態視圖
- 6.4 使用Flask+MySQL+ECharts實現聯動視圖
- 第7章 機器學習模塊sklearn
- 7.1 sklearn線性回歸
- 7.2 sklearn分類算法
- 7.3 sklearn聚類算法 更新時間:2024-03-14 11:21:46
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