本书具体内容包括:Jupyter Notebook应用,Numpy科学计算,矩阵,线性代数和高级技术,Matplotib基础知识和高级应用,Scipy基础知识和高级应用,Pandas基础知识,数据处理和基于时间应用,Scikit-learn基础知识与应用等

zlib/Computers/Organization and Data Processing/刘瑜/Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）_23617229.pdf

刘瑜, author

China WaterPower Press

Zhi bo shang shu, Di 1 ban, Beijing shi, 2020

China, People's Republic, China

{"isbns":["7517081527","9787517081524"],"last_page":439,"publisher":"中国水利水电出版社"}

Bookmarks: p1 (p1): 第1章 入门准备
p1-1 (p2): 1.1基本知识概述
p1-1-1 (p2): 1.1.1背景知识
p1-1-2 (p3): 1.1.2智能概述
p1-1-3 (p4): 1.1.3主要库功能
p1-2 (p5): 1.2工具安装
p1-2-1 (p5): 1.2.1安装准备工作
p1-2-2 (p7): 1.2.2 Windows、Linux、Mac下安装过程
p1-2-3 (p8): 1.2.3 Anaconda功能使用
p1-2-4 (p11): 1.2.4其他安装
p1-3 (p13): 1.3数据
p1-3-1 (p13): 1.3.1数据分类
p1-3-2 (p15): 1.3.2数据处理流程
p1-4 (p16): 1.4对读者的建议
p1-4-1 (p16): 1.4.1学习要求
p1-4-2 (p16): 1.4.2发展方向
p1-5 (p17): 1.5公共约定
p1-6 (p18): 1.6习题及实验
p2 (p20): 第2章 Jupyter Notebook应用基础
p2-1 (p21): 2.1接触Jupyter Notebook
p2-1-1 (p21): 2.1.1什么是Jupyter Notebook
p2-1-2 (p21): 2.1.2配置Jupyter
p2-2 (p22): 2.2图形界面使用
p2-2-1 (p22): 2.2.1主界面功能
p2-2-2 (p25): 2.2.2代码编辑界面
p2-2-3 (p29): 2.2.3常用菜单和快捷键功能
p2-2-4 (p32): 2.2.4导出文件
p2-3 (p32): 2.3 Jupyter Magic（魔法）命令
p2-3-1 (p32): 2.3.1接触魔法命令
p2-3-2 (p33): 2.3.2行魔法命令
p2-3-3 (p35): 2.3.3单元魔法命令
p2-4 (p37): 2.4习题及实验
p3 (p39): 第3章 Numpy科学计算基础
p3-1 (p40): 3.1接触Numpy
p3-1-1 (p40): 3.1.1什么是Numpy
p3-1-2 (p40): 3.1.2开始使用
p3-2 (p41): 3.2建立数组
p3-2-1 (p41): 3.2.1用 array建立数组
p3-2-2 (p44): 3.2.2其他常见数组建立方法
p3-2-3 (p47): 3.2.3数组属性的使用
p3-2-4 (p48): 3.2.4数组方法的使用
p3-2-5 (p49): 3.2.5数组对接、分割
p3-2-6 (p51): 3.2.6案例1［建立学生成绩档案］
p3-3 (p52): 3.3索引与切片
p3-3-1 (p52): 3.3.1基本索引
p3-3-2 (p54): 3.3.2切片
p3-3-3 (p55): 3.3.3花式索引
p3-3-4 (p57): 3.3.4迭代
p3-3-5 (p57): 3.3.5案例2［完善学生成绩档案］
p3-4 (p58): 3.4基本数学计算
p3-4-1 (p58): 3.4.1加、减、乘、除
p3-4-2 (p60): 3.4.2求余、求幂、取整、复数运算
p3-4-3 (p63): 3.4.3数组比较运算
p3-4-4 (p64): 3.4.4数组位运算
p3-4-5 (p65): 3.4.5案例3［三酷猫种树］
p3-5 (p66): 3.5通用函数
p3-5-1 (p66): 3.5.1初等函数
p3-5-2 (p70): 3.5.2随机函数
p3-5-3 (p73): 3.5.3数组集合运算
p3-5-4 (p74): 3.5.4基础统计函数
p3-5-5 (p78): 3.5.5高级统计函数
p3-5-6 (p80): 3.5.6排序
p3-5-7 (p81): 3.5.7将数值替换到数组指定位置
p3-5-8 (p82): 3.5.8增加和删除行（列）
p3-5-9 (p84): 3.5.9数值修约等杂项函数
p3-5-10 (p86): 3.5.10案例4［班级成绩分析］
p3-6 (p87): 3.6习题及实验
p4 (p89): 第4章 Numpy矩阵和线性代数
p4-1 (p90): 4.1行列式建立及计算
p4-1-1 (p90): 4.1.1基本行列式
p4-1-2 (p90): 4.1.2特殊值行列式建立及对角线获取
p4-2 (p93): 4.2矩阵计算
p4-2-1 (p93): 4.2.1构建矩阵
p4-2-2 (p96): 4.2.2矩阵转置及维数调整
p4-2-3 (p98): 4.2.3求逆矩阵
p4-2-4 (p99): 4.2.4矩阵积
p4-3 (p101): 4.3求线性方程组
p4-3-1 (p101): 4.3.1求线性方程组解
p4-3-2 (p102): 4.3.2求最小二乘解
p4-3-3 (p102): 4.3.3求张量方程
p4-4 (p103): 4.4向量、特征向量、特征值
p4-4-1 (p103): 4.4.1向量
p4-4-2 (p104): 4.4.2特征值、特征向量
p4-4-3 (p106): 4.4.3特征值分解
p4-5 (p107): 4.5案例5［三酷猫求三维空间面积］
p4-6 (p108): 4.6习题及实验
p5 (p110): 第5章 Numpy高级技术
p5-1 (p111): 5.1处理数据文件
p5-1-1 (p111): 5.1.1文本文件
p5-1-2 (p115): 5.1.2二进制文件
p5-1-3 (p117): 5.1.3其他方式处理文件
p5-2 (p119): 5.2数组原理
p5-2-1 (p119): 5.2.1数组结构
p5-2-2 (p120): 5.2.2副本与视图
p5-2-3 (p121): 5.2.3广播原理
p5-3 (p123): 5.3字符串处理
p5-3-1 (p123): 5.3.1字符串操作方法
p5-3-2 (p124): 5.3.2字符串信息查找及判断
p5-4 (p125): 5.4案例6［三酷猫制订减肥计划］
p5-5 (p127): 5.5习题及实验
p6 (p129): 第6章 Matplotlib基础
p6-1 (p130): 6.1开始绘图
p6-1-1 (p130): 6.1.1绘制第一张图
p6-1-2 (p131): 6.1.2画家眼中的绘图
p6-1-3 (p133): 6.1.3图上的那支笔——plot（）
p6-1-4 (p134): 6.1.4颜色、图标和线型
p6-1-5 (p135): 6.1.5注释
p6-1-6 (p138): 6.1.6在绘图中显示中文
p6-1-7 (p139): 6.1.7移动刻度线
p6-1-8 (p140): 6.1.8无坐标绘图
p6-1-9 (p140): 6.1.9多画板多绘图区域
p6-2 (p143): 6.2绘制图形
p6-2-1 (p143): 6.2.1绘制不同形状的图形
p6-2-2 (p145): 6.2.2绘制条形图
p6-2-3 (p147): 6.2.3绘制直方图
p6-2-4 (p149): 6.2.4绘制饼状图
p6-2-5 (p150): 6.2.5绘制散点图
p6-2-6 (p151): 6.2.6绘制极坐标图
p6-2-7 (p152): 6.2.7绘制极等高图
p6-2-8 (p153): 6.2.8图形填充
p6-3 (p155): 6.3处理图像
p6-3-1 (p155): 6.3.1读写图像文件
p6-3-2 (p157): 6.3.2图像伪彩色、灰度处理
p6-3-3 (p158): 6.3.3给伪彩色加背景色
p6-3-4 (p159): 6.3.4根据特征取值
p6-3-5 (p159): 6.3.5利用矩阵技术处理图像
p6-3-6 (p160): 6.3.6剪切图像
p6-4 (p161): 6.4案例7［三酷猫戴皇冠］
p6-5 (p162): 6.5习题及实验
p7 (p164): 第7章 Matplotlib高级应用
p7-1 (p165): 7.1绘制三维图形
p7-1-1 (p165): 7.1.1建立三维坐标
p7-1-2 (p166): 7.1.2绘制点、线、面
p7-1-3 (p169): 7.1.3给面打光源
p7-1-4 (p171): 7.1.4设置标签、标题、图例
p7-1-5 (p172): 7.1.5旋转三维坐标系
p7-1-6 (p172): 7.1.6绘制三维网线、条形
p7-1-7 (p175): 7.1.7三维像素体
p7-2 (p177): 7.2动画
p7-2-1 (p177): 7.2.1原始动画绘制（二维）
p7-2-2 (p178): 7.2.2用animation工具（二维）
p7-2-3 (p179): 7.2.3 draw（）方法（二维）
p7-2-4 (p182): 7.2.4随机散点漫步（三维）
p7-2-5 (p183): 7.2.5旋转三维空间
p7-3 (p184): 7.3工程化
p7-3-1 (p185): 7.3.1 Web项目
p7-3-2 (p188): 7.3.2 GUI项目
p7-4 (p190): 7.4参数配置
p7-4-1 (p190): 7.4.1参数配置文件的配置
p7-4-2 (p192): 7.4.2常用参数配置示例
p7-4-3 (p194): 7.4.3配置文件其他相关操作
p7-5 (p194): 7.5案例8［三酷猫设计机械零配件］
p7-6 (p197): 7.6习题及实验
p8 (p199): 第8章 Scipy基础
p8-1 (p200): 8.1接触Scipy
p8-1-1 (p200): 8.1.1 Scipy库组成
p8-1-2 (p201): 8.1.2常量使用
p8-2 (p202): 8.2特殊数学函数（special ）
p8-2-1 (p202): 8.2.1 special分类
p8-2-2 (p203): 8.2.2逻辑回归模型
p8-2-3 (p204): 8.2.3求立方根
p8-3 (p205): 8.3读写数据文件（io）
p8-3-1 (p205): 8.3.1可读写文件函数
p8-3-2 (p205): 8.3.2 WAV文件处理
p8-3-3 (p207): 8.3.3矩阵文件处理
p8-4 (p208): 8.4线性代数（linalg）
p8-4-1 (p208): 8.4.1 LU分解
p8-4-2 (p209): 8.4.2西尔维斯特方程
p8-4-3 (p210): 8.4.3建立块对角矩阵
p8-5 (p210): 8.5统计（stats ）
p8-5-1 (p210): 8.5.1随机变量
p8-5-2 (p213): 8.5.2描述性统计
p8-5-3 (p214): 8.5.3核密度估计
p8-6 (p217): 8.6积分（integrate）
p8-6-1 (p217): 8.6.1 integrate模块
p8-6-2 (p218): 8.6.2用积分求面积
p8-6-3 (p219): 8.6.3积分求体积
p8-6-4 (p220): 8.6.4复合梯形积分
p8-6-5 (p221): 8.6.5常微分方程求解
p8-7 (p223): 8.7空间算法和数据结构（spatial）
p8-7-1 (p224): 8.7.1快速查找最近邻点
p8-7-2 (p225): 8.7.2凸壳计算
p8-8 (p226): 8.8稀疏矩阵（sparse）
p8-8-1 (p226): 8.8.1创建面向列的稀疏矩阵
p8-8-2 (p229): 8.8.2创建基于坐标格式的稀疏矩阵
p8-9 (p230): 8.9案例9［三酷猫统计岛屿面积］
p8-10 (p231): 8.10习题及实验
p9 (p233): 第9章 Scipy高级应用
p9-1 (p234): 9.1信号处理（signal）
p9-1-1 (p234): 9.1.1过滤
p9-1-2 (p236): 9.1.2快速傅里叶变换
p9-1-3 (p238): 9.1.3信号窗函数
p9-1-4 (p239): 9.1.4卷积
p9-2 (p240): 9.2插值（interpolate）
p9-2-1 (p240): 9.2.1单变量插值
p9-2-2 (p241): 9.2.2多变量插值
p9-2-3 (p243): 9.2.3样条插值
p9-3 (p244): 9.3优化与拟合（optimize）
p9-3-1 (p245): 9.3.1最小二乘拟合
p9-3-2 (p247): 9.3.2 B-样条拟合
p9-4 (p250): 9.4多维图像处理（ndimage）
p9-4-1 (p250): 9.4.1读写图像
p9-4-2 (p251): 9.4.2截取、翻转、旋转
p9-4-3 (p252): 9.4.3图像滤波
p9-4-4 (p256): 9.4.4边缘检测
p9-4-5 (p257): 9.4.5图像缩放
p9-5 (p258): 9.5聚类（cluster）
p9-5-1 (p259): 9.5.1 K-Means算法
p9-5-2 (p260): 9.5.2分层聚类算法
p9-6 (p262): 9.6案例10［三酷猫图像文字切割］
p9-7 (p265): 9.7习题及实验
p10 (p267): 第10章 Pandas基础
p10-1 (p268): 10.1接触Pandas
p10-1-1 (p268): 10.1.1 Pandas概述
p10-1-2 (p268): 10.1.2数据结构
p10-2 (p269): 10.2 Series基本操作
p10-2-1 (p269): 10.2.1创建Series
p10-2-2 (p271): 10.2.2索引Series数据
p10-2-3 (p272): 10.2.3修改、删除Series
p10-3 (p273): 10.3 DataFrame基本操作
p10-3-1 (p273): 10.3.1创建DataFrame
p10-3-2 (p275): 10.3.2读取DataFrame指定位置数据
p10-3-3 (p277): 10.3.3修改DataFrame数据
p10-3-4 (p280): 10.3.4删除、增加DataFrame数据
p10-3-5 (p283): 10.3.5排序和排名
p10-3-6 (p287): 10.3.6其他基本功能
p10-4 (p289): 10.4 DataFrame数据索引深入
p10-4-1 (p289): 10.4.1调整行列索引值
p10-4-2 (p291): 10.4.2多层级索引
p10-5 (p292): 10.5数据计算
p10-5-1 (p292): 10.5.1常用基础数值运算
p10-5-2 (p293): 10.5.2比较运算和布尔值判断
p10-6 (p295): 10.6读写数据
p10-6-1 (p295): 10.6.1 CSV格式导入导出
p10-6-2 (p296): 10.6.2 JSON格式导入导出
p10-6-3 (p297): 10.6.3 HTML格式导入导出
p10-6-4 (p298): 10.6.4 Excel格式导入导出
p10-6-5 (p299): 10.6.5 Clipboard格式导入导出
p10-6-6 (p300): 10.6.6 Pickling格式导入导出
p10-6-7 (p300): 10.6.7 HDF5格式导入导出
p10-6-8 (p301): 10.6.8 SQL格式导入导出
p10-6-9 (p302): 10.6.9 NoSQL格式导入导出
p10-7 (p303): 10.7案例11［三酷猫发布交易公告］
p10-8 (p306): 10.8习题及实验
p11 (p308): 第11章 Pandas数据处理
p11-1 (p309): 11.1缺失数据处理
p11-1-1 (p309): 11.1.1缺失数据产生
p11-1-2 (p310): 11.1.2缺失数据判断和统计
p11-1-3 (p310): 11.1.3缺失数据清理
p11-2 (p312): 11.2多源数据操作
p11-2-1 (p312): 11.2.1合并
p11-2-2 (p314): 11.2.2连接
p11-2-3 (p315): 11.2.3指定方向合并
p11-3 (p317): 11.3数据转置和透视表
p11-3-1 (p317): 11.3.1数据转置
p11-3-2 (p319): 11.3.2数据透视表
p11-4 (p320): 11.4数据统计
p11-4-1 (p320): 11.4.1基础数学统计
p11-4-2 (p323): 11.4.2专业样本统计
p11-5 (p327): 11.5数据分组和聚合运算
p11-5-1 (p327): 11.5.1 groupby
p11-5-2 (p328): 11.5.2聚合
p11-5-3 (p329): 11.5.3分组转换
p11-5-4 (p330): 11.5.4分组过滤
p11-6 (p331): 11.6数据可视化
p11-6-1 (p332): 11.6.1 plot绘图
p11-6-2 (p333): 11.6.2绘制统计图形
p11-6-3 (p337): 11.6.3用Matplotlib绘图
p11-7 (p337): 11.7字符串数据处理
p11-7-1 (p337): 11.7.1字符串对象方法处理
p11-7-2 (p339): 11.7.2正则表达式处理
p11-8 (p340): 11.8案例12［三酷猫分析简历］
p11-9 (p344): 11.9习题及实验
p12 (p346): 第12章 Pandas基于时间应用
p12-1 (p347): 12.1时间处理基础
p12-1-1 (p347): 12.1.1时间基础
p12-1-2 (p347): 12.1.2时间表示
p12-1-3 (p348): 12.1.3时间序列
p12-1-4 (p351): 12.1.4时间转换
p12-1-5 (p352): 12.1.5时间检索
p12-2 (p354): 12.2时间增量处理
p12-2-1 (p354): 12.2.1时间增量基本操作
p12-2-2 (p356): 12.2.2增量数学运算
p12-2-3 (p357): 12.2.3时间增量属性、增量索引
p12-3 (p359): 12.3时间周期处理
p12-3-1 (p359): 12.3.1时间周期建立
p12-3-2 (p360): 12.3.2时间周期序列
p12-4 (p361): 12.4日期偏移处理
p12-4-1 (p361): 12.4.1时间偏移量建立
p12-4-2 (p362): 12.4.2时间偏移量别名表
p12-5 (p363): 12.5日期重采样
p12-5-1 (p364): 12.5.1重采样方法
p12-5-2 (p364): 12.5.2降采样
p12-5-3 (p366): 12.5.3升采样
p12-6 (p367): 12.6基于时间的绘图处理
p12-6-1 (p367): 12.6.1模拟股票
p12-6-2 (p368): 12.6.2 GDP统计
p12-7 (p370): 12.7案例 13［三酷猫分析历年分数线］
p12-8 (p372): 12.8习题及实验
p13 (p373): 第13章 Scikit-learn基础
p13-1 (p374): 13.1机器学习入门
p13-1-1 (p374): 13.1.1从垃圾邮件说起
p13-1-2 (p375): 13.1.2相关概念
p13-1-3 (p377): 13.1.3 Scikit-learn库
p13-2 (p378): 13.2数据准备
p13-2-1 (p379): 13.2.1国内外专业在线数据源
p13-2-2 (p380): 13.2.2 Scikit-learn数据源
p13-2-3 (p384): 13.2.3业务数据库数据
p13-2-4 (p386): 13.2.4随机自生成数据
p13-2-5 (p392): 13.2.5指定文件读取数据
p13-3 (p394): 13.3分类
p13-3-1 (p394): 13.3.1分类基础
p13-3-2 (p398): 13.3.2手写字识别
p13-4 (p400): 13.4回归
p13-4-1 (p400): 13.4.1回归基础
p13-4-2 (p402): 13.4.2鸢尾花相似度预测
p13-5 (p404): 13.5聚类
p13-5-1 (p405): 13.5.1聚类基础
p13-5-2 (p407): 13.5.2鸢尾花无监督学习
p13-6 (p409): 13.6降维
p13-6-1 (p409): 13.6.1降维基础
p13-6-2 (p411): 13.6.2手写数字图像降维
p13-7 (p413): 13.7模型选择
p13-7-1 (p413): 13.7.1模型选择基础
p13-7-2 (p414): 13.7.2交叉验证及模型选择
p13-7-3 (p416): 13.7.3模型固定
p13-8 (p417): 13.8数据预处理
p13-8-1 (p417): 13.8.1数据预处理基础
p13-8-2 (p419): 13.8.2手写数字的预处理
p13-9 (p422): 13.9 Scikit-learn与TensorFlow的比较
p13-10 (p422): 13.10案例14［三酷猫预测手写数字］
p13-11 (p423): 13.11习题及实验
p14 (p425): 附录一 数据类型
p15 (p427): 附录二 数组常量
p16 (p429): 附录三 Matplotlib的线型、线色、图标
p17 (p431): 附录四 机器学习数据集详细说明
p18 (p434): 附录五 本书附赠代码清单
p19 (p438): 参考文献
p20 (p439): 后记

2022-11-14