作品简介

本书系统介绍了如何入门Python并利用Python进行数据处理与机器学习实战。本书从Python的基础安装开始介绍,系统梳理了Python的入门语法知识,归纳介绍了图像处理、数据文件读写、数据库操作等Python基本技能;然后详细讲解了NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn等在数据处理、机器学习领域的应用。代码实例涵盖网络爬虫、数据处理、视觉识别、机器学习等应用领域。作者还精心创作了语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块等内容,以帮助读者更好地学习并掌握Python这一工具。

许向武,CSDN博客专家,2019年度CSDN博客之星,个人主页访问量超百万,资深程序员,使用Python语言编程超过10年,长期从事数据处理工作,服务于多家科研机构和科研项目,曾参与过子午工程、风云系列气象卫星、空间探测卫星等多个项目的数据处理,任山东远思信息科技有限公司CEO。

作品目录

  • 内容提要
  • 序1 术至极致,几近于道
  • 专家简介
  • 序2
  • 前言
  • 第1章 零基础必读
  • 1.1 安装Python
  • 1.2 以交互方式运行Python代码
  • 1.3 以脚本方式运行Python程序
  • 1.4 使用pip安装和管理模块
  • 第2章 Python入门
  • 2.1 基础语法
  • 2.2 进阶语法
  • 2.3 面向对象编程
  • 2.4 编码规范
  • 2.5 语感训练100题
  • 第3章 Python基本技能
  • 3.1 时间和日期处理
  • 3.2 图像处理
  • 3.3 数据文件读写
  • 3.4 数据库操作
  • 3.5 数据抓取
  • 3.6 数据解析
  • 3.7 系统相关操作
  • 3.8 线程技术
  • 3.9 进程技术
  • 3.10 源码打包
  • 第4章 科学计算基础软件包NumPy
  • 4.1 NumPy概览
  • 4.2 创建数组
  • 4.3 操作数组
  • 4.4 常用函数
  • 4.5 掩码数组
  • 4.6 矩阵对象
  • 4.7 随机抽样子模块
  • 第5章 应用最广泛的绘图库Matplotlib
  • 5.1 快速入门
  • 5.2 丰富多样的图形
  • 5.3 风格和样式
  • 5.4 Matplotlib扩展
  • 第6章 结构化数据分析工具Pandas
  • 6.1 Pandas概览
  • 6.2 Pandas的数据结构
  • 6.3 基本操作
  • 6.4 高级应用
  • 6.5 Pandas扩展
  • 第7章 科学计算工具包SciPy
  • 7.1 SciPy概览
  • 7.2 数据插值
  • 7.3 曲线拟合
  • 7.4 傅里叶变换
  • 7.5 图像处理
  • 7.6 积分
  • 7.7 非线性方程求解
  • 7.8 线性代数
  • 7.9 聚类
  • 7.10 空间计算
  • 第8章 机器学习工具包Scikit-learn
  • 8.1 Scikit-learn概览
  • 8.2 数据集
  • 8.3 数据预处理
  • 8.4 分类
  • 8.5 回归
  • 8.6 聚类
  • 8.7 成分分解与降维
  • 8.8 模型评估与参数调优
  • 附录A Python内置函数(类)手册
  • A.1 输入输出功能
  • A.2 数据类型功能
  • A.3 参数辅助功能
  • A.4 数学运算功能
  • A.5 条件判断功能
  • A.6 进制转义功能
  • A.7 编码转义功能
  • A.8 字符串相关功能
  • A.9 迭代相关功能
  • A.10 系统相关功能
  • A.11 终止程序功能
  • A.12 属性相关功能
  • A.13 查看对象信息功能
  • A.14 类相关功能
  • A.15 装饰器相关功能
  • A.16 Python声明
  • 附录B 从新手到高手的100个模块
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