- 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)
- - 作者：编者:闫博|责编:吴祯娥
  - 出版社：西安电子科大
  - ISBN：9787560675886
  - 出版日期：2025/03/01
  - 页数：293
- 售价：23.2

内容大纲
    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。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  数据分析与可视化
    1.1.1  数据分析
    1.1.2  数据可视化
  1.2  数据分析与可视化常用工具
  1.3  Python数据分析与可视化常用类库
  1.4  华育兴业教学实验系统
第2章  NumPy数值计算
  2.1  数组对象 (ndarray)
    2.1.1  多维数组
    2.1.2  构造数组
    2.1.3  数组属性
    2.1.4  数据类型
    2.1.5  切片和索引
    2.1.6  迭代数组
  2.2  常量
  2.3  变换数组形态
    2.3.1  数组重塑
    2.3.2  数组合并
    2.3.3  数组分割
  2.4  通函数
    2.4.1  可用ufunc
    2.4.2  广播
  2.5  字符串函数
  2.6  文件读写
  2.7  统计与分析
    2.7.1  排序
    2.7.2  去重与重复数据
    2.7.3  常用统计函数
  2.8  矩阵
    2.8.1  构造矩阵
    2.8.2  矩阵属性
    2.8.3  矩阵运算
第3章  Pandas数据分析
  3.1  数据结构
    3.1.1  Series
    3.1.2  DataFrame
  3.2  索引
    3.2.1  索引对象
    3.2.2  重置索引
    3.2.3  重命名索引
    3.2.4  Series的索引操作
    3.2.5  DataFrame的索引操作
  3.3  数据变更
    3.3.1  Series数据变更
    3.3.2  DataFrame数据变更
  3.4  数据运算
    3.4.1  算术运算与对齐
    3.4.2  函数应用与映射
    3.4.3  排序

    3.4.4  统计
  3.5  时间序列
    3.5.1  Timestamp类型
    3.5.2  DatetimeIndex对象
    3.5.3  PeriodIndex对象
    3.5.4  Timedelta对象
  3.6  数据读写
    3.6.1  CSV文件读写
    3.6.2  Excel文件读写
    3.6.3  数据库数据读写
  3.7  数据分组与聚合
    3.7.1  数据分组
    3.7.2  数据聚合
  3.8  透视表与交叉表
    3.8.1  透视表
    3.8.2  交叉表
  3.9  数据合并
    3.9.1  堆叠合并数据
    3.9.2  主键合并数据
    3.9.3  重叠合并数据
  3.10  数据清洗
    3.10.1  检测与处理重复值
    3.10.2  检测与处理缺失值
    3.10.3  检测与处理异常值
  3.11  数据标准化
    3.11.1  离差标准化数据
    3.11.2  标准差标准化数据
    3.11.3  小数定标标准化数据
  3.12  数据转换
    3.12.1  哑变量处理类别数据
    3.12.2  离散化连续型数据
第4章  SciPy科学计算
  4.1  SciPy主命名空间
  4.2  SciPy常数和单位
  4.3  SciPy线性代数
    4.3.1  矩阵的基本运算
    4.3.2  特征值计算
    4.3.3  矩阵分解
    4.3.4  线性方程组求解
    4.3.5  特殊矩阵
  4.4  SciPy聚类分析
    4.4.1  scipy.cluster.vq
    4.4.2  scipy.cluster.hierarchy
  4.5  SciPy插值
  4.6  SciPy数值优化
    4.6.1  优化问题
    4.6.2  最小二乘法和曲线拟合
    4.6.3  线性规划
  4.7  SciPy统计函数
    4.7.1  汇总统计

    4.7.2  相关性检验
    4.7.3  样本检验
第5章  Matplotlib数据可视化
  5.1  Matplotlib基础
    5.1.1  Matplotlib简介及安装
    5.1.2  Matplotlib绘图流程
  5.2  Pyplot的rc参数
    5.2.1  rc参数
    5.2.2  参数设置方式
    5.2.3  中文设置
    5.2.4  线条常用的rc参数
    5.2.5  rc参数设置示例
  5.3  常用图形绘制
    5.3.1  柱状图
    5.3.2  折线图
    5.3.3  饼图
    5.3.4  直方图
  5.4  文本与颜色设置
    5.4.1  文本设置
    5.4.2  颜色设置
  5.5  词云图的生成
  5.6  Matplotlib在Django项目中的应用
第6章  ECharts数据可视化
  6.1  ECharts基础
    6.1.1  ECharts的安装
    6.1.2  ECharts绘图流程
    6.1.3  ECharts常见图表类型
    6.1.4  ECharts配置项
  6.2  常用图形绘制
    6.2.1  柱状图
    6.2.2  折线图
    6.2.3  饼图
    6.2.4  散点图
  6.3  ECharts在Django项目中的应用
第7章  Pyecharts数据可视化
  7.1  Pyecharts基础
    7.1.1  Pyecharts的特性及安装
    7.1.2  Pyecharts绘图流程
    7.1.3  Pyecharts常见图表类型
    7.1.4  Pyecharts配置项
  7.2  常用图形绘制
    7.2.1  柱状图
    7.2.2  折线图
    7.2.3  饼图
  7.3  Pyecharts在Django项目中的应用
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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