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1. 《python程序設計（第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《Python程序設計（第3版）》（[美] John Zelle）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：Python程序設計（第3版）
作者：[美] John Zelle
譯者：王海鵬
豆瓣評分：7.3
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2018-1-12
頁數：344
內容簡介：
本書是面向大學計算機科學專業第一門程的教材。本書以Python語言為工具，採用相當傳統的方法，強調解決問題、設計和編程是計算機科學的核心技能。
全書共13章，包含兩個附錄。第1章到第5章介紹計算機與程序、編寫簡單程序、數字計算、對象和圖形、字元串處理等基礎知識。第6章到第8章介紹函數、判斷結構、循環結構和布爾值等話題。第9章到第13章著重介紹一些較為高級的程序設計方法，包括模擬與設計、類、數據集合、面向對象設計、演算法設計與遞歸等。附錄部分給出了Python快速參考和術語表。每一章的末尾配有豐富的練習，包括復習問題、討論和編程聯系等多種形式，幫助讀者鞏固該章的知識和技能。
2. 誰有《利用Python進行數據分析》電子書百度網盤資源下載
《利用Python進行數據分析》網路網盤txt 最新全集下載；
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《利用Python進行數據分析》是2013年10月機械工業出版社出版的軟硬體開發類圖書，作者是麥金尼。講述了從pandas庫的數據分析工具開始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等處理各種各樣的時間序列數據。
3. 求《Python學習手冊》（第四版）中文版pdf，萬分感謝！
《Python學習手冊》網路網盤資源下載鏈接:
自個也在學習Python，教程裡面有講Python基礎語法、數據類型、字元編碼、內置方法、常用模塊等。
4. python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版
給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。
內容介紹
目錄
第1章Python數據分析概述1
任務1.1認識數據分析1
1.1.1掌握數據分析的概念2
1.1.2掌握數據分析的流程2
1.1.3了解數據分析應用場景4
任務1.2熟悉Python數據分析的工具5
1.2.1了解數據分析常用工具6
1.2.2了解Python數據分析的優勢7
1.2.3了解Python數據分析常用類庫7
任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9
1.3.1了解Python的Anaconda發行版9
1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9
1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12
任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14
1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14
1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16
小結19
課後習題19
第2章NumPy數值計算基礎21
任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21
2.1.1創建數組對象21
2.1.2生成隨機數27
2.1.3通過索引訪問數組29
2.1.4變換數組的形態31
任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34
2.2.1創建NumPy矩陣34
2.2.2掌握ufunc函數37
任務2.3利用NumPy進行統計分析41
2.3.1讀/寫文件41
2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44
2.3.3任務實現48
小結50
實訓50
實訓1創建數組並進行運算50
實訓2創建一個國際象棋的棋盤50
課後習題51
第3章Matplotlib數據可視化基礎52
任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52
3.1.1掌握pyplot基礎語法53
3.1.2設置pyplot的動態rc參數56
任務3.2分析特徵間的關系59
3.2.1繪制散點圖59
3.2.2繪制折線圖62
3.2.3任務實現65
任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68
3.3.1繪制直方圖68
3.3.2繪制餅圖70
3.3.3繪制箱線圖71
3.3.4任務實現73
小結77
實訓78
實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78
實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78
課後習題79
第4章pandas統計分析基礎80
任務4.1讀/寫不同數據源的數據80
4.1.1讀/寫資料庫數據80
4.1.2讀/寫文本文件83
4.1.3讀/寫Excel文件87
4.1.4任務實現88
任務4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用屬性89
4.2.2查改增刪DataFrame數據91
4.2.3描述分析DataFrame數據101
4.2.4任務實現104
任務4.3轉換與處理時間序列數據107
4.3.1轉換字元串時間為標准時間107
4.3.2提取時間序列數據信息109
4.3.3加減時間數據110
4.3.4任務實現111
任務4.4使用分組聚合進行組內計算113
4.4.1使用groupby方法拆分數據114
4.4.2使用agg方法聚合數據116
4.4.3使用apply方法聚合數據119
4.4.4使用transform方法聚合數據121
4.4.5任務實現121
任務4.5創建透視表與交叉表123
4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123
4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127
4.5.3任務實現128
小結130
實訓130
實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130
實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130
實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131
實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131
課後習題131
第5章使用pandas進行數據預處理133
任務5.1合並數據133
5.1.1堆疊合並數據133
5.1.2主鍵合並數據136
5.1.3重疊合並數據139
5.1.4任務實現140
任務5.2清洗數據141
5.2.1檢測與處理重復值141
5.2.2檢測與處理缺失值146
5.2.3檢測與處理異常值149
5.2.4任務實現152
任務5.3標准化數據154
5.3.1離差標准化數據154
5.3.2標准差標准化數據155
5.3.3小數定標標准化數據156
5.3.4任務實現157
任務5.4轉換數據158
5.4.1啞變數處理類別型數據158
5.4.2離散化連續型數據160
5.4.3任務實現162
小結163
實訓164
實訓1插補用戶用電量數據缺失值164
實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164
實訓3標准化建模專家樣本數據164
課後習題165
第6章使用scikit-learn構建模型167
任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167
6.1.1載入datasets模塊中的數據集167
6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170
6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172
6.1.4任務實現174
任務6.2構建並評價聚類模型176
6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176
6.2.2評價聚類模型179
6.2.3任務實現182
任務6.3構建並評價分類模型183
6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183
6.3.2評價分類模型186
6.3.3任務實現188
任務6.4構建並評價回歸模型190
6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190
6.4.2評價回歸模型193
6.4.3任務實現194
小結196
實訓196
實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196
實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196
實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197
實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197
課後習題198
第7章航空公司客戶價值分析199
任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199
7.1.1了解航空公司現狀200
7.1.2認識客戶價值分析201
7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201
任務7.2預處理航空客戶數據202
7.2.1處理數據缺失值與異常值202
7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202
7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206
7.2.4任務實現207
任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209
7.3.1了解K-Means聚類演算法209
7.3.2分析聚類結果210
7.3.3模型應用213
7.3.4任務實現214
小結215
實訓215
實訓1處理信用卡數據異常值215
實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217
實訓3構建K-Means聚類模型218
課後習題218
第8章財政收入預測分析220
任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220
8.1.1分析財政收入預測背景220
8.1.2了解財政收入預測的方法222
8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223
任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223
8.2.1了解相關性分析223
8.2.2分析計算結果224
8.2.3任務實現225
任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225
8.3.1了解Lasso回歸方法226
8.3.2分析Lasso回歸結果227
8.3.3任務實現227
任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228
8.4.1了解灰色預測演算法228
8.4.2了解SVR演算法229
8.4.3分析預測結果232
8.4.4任務實現234
小結236
實訓236
實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236
實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237
實訓3構建企業所得稅預測模型237
課後習題237
第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239
任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239
9.1.1分析家用熱水器行業現狀240
9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240
9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241
任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242
9.2.1刪除冗餘特徵242
9.2.2劃分用水事件243
9.2.3確定單次用水事件時長閾值244
9.2.4任務實現246
任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247
9.3.1構建用水時長與頻率特徵248
9.3.2構建用水量與波動特徵249
9.3.3篩選候選洗浴事件250
9.3.4任務實現251
任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255
9.4.1了解BP神經網路演算法原理255
9.4.2構建模型259
9.4.3評估模型260
9.4.4任務實現260
小結263
實訓263
實訓1清洗運營商客戶數據263
實訓2篩選客戶運營商數據264
實訓3構建神經網路預測模型265
課後習題265
附錄A267
附錄B270
參考文獻295
學習筆記
Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……
本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……
基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……
Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例
本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……
以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。
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書名：Python基礎教程（第2版）
作者名：MagnusLieHetland
豆瓣評分：8.0
出版社：人民郵電出版社
出版年份：2010-7
頁數：471
內容介紹：
本書是經典教程的全新改版，作者根據Python 3.0版本的種種變化，全面改寫了書中內容，做到既能「瞻前」也能「顧後」。本書層次鮮明、結構嚴謹、內容翔實，特別是在最後幾章，作者將前面講述的內容應用到了10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程。本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是 Python方面的技術專家，也能從書里找到令你耳目一新的東西。
作者介紹：
Magnus Lie Hetland是挪威科技大學副教授，教授演算法。喜歡鑽研新的編程語言，是Python語言的堅定支持者。他寫過很多Python方面的書和在線教程，比如深受大家歡迎的網上教程Instant Python。
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《Python寶典》（楊佩璐/宋強）電子書網盤下載免費在線閱讀
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書名：《Python寶典》
作者：楊佩璐/宋強
譯者：
豆瓣評分：
出版社：電子工業出版社
出版年份：2014-5
頁數：504
內容簡介：Python是目前流行的腳本語言之一。《Python寶典》由淺入深、循序漸進地為讀者講解了如何使用Python進行編程開發。《Python寶典》內容共分三篇，分為入門篇、高級篇和案例篇。入門篇包括Python的認識和安裝、開發工具簡介、Python基本語法、數據結構與演算法、多媒體編程、系統應用、圖像處理和GUI編程等內容。高級篇包括用Python操作資料庫、進行Web開發、網路編程、科學計算、多線程編程等內容。案例篇選擇了3個案例演示了Python在Windows系統優化、大數據處理和游戲開發方面的應用。
《Python寶典》針對Python的常用擴展模塊給出了詳細的語法介紹，並且給出了典型案例，通過對《Python寶典》的學習，讀者能夠很快地使用Python進行編程開發。
《Python寶典》適合Python初學者、程序設計人員、編程愛好者、本科及大專院校學生，以及需要進行對科學的計算的工程人員閱讀。
8. Python初學者可以看哪些書籍
《Python編程：從入門到實踐》《Python基礎教程》這兩本的內容都是比較好的，所包含的知識點對於新手小白入門學習沒有問題，推薦這兩本，你也可以上網查一下書籍內容，先看看電子版是不是適合你。
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提取碼：qs96
書名：Python學習手冊（第4版）
作者名： [美] Mark Lutz
豆瓣評分：7.9
出版社： 機械工業出版社
出版年份： 2011-4
頁數：889
內容介紹：
Google和YouTube由於Python的高可適應性、易於維護以及適合於快速開發而採用它。如果你想要編寫高質量、高效的並且易於與其他語言和工具集成的代碼，《Python學習手冊：第4 版》將幫助你使用Python快速實現這一點，不管你是編程新手還是Python初學者。本書是易於掌握和自學的教程，根據作者Python專家Mark Lutz的著名培訓課程編寫而成。《Python學習手冊：第4版》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的「練習題」部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨著學習而測試自己的理解。你會發現眾多帶有注釋的示例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python 3.0。
作者介紹：
作為全球Python培訓界的領軍人物，《Python學習手冊：第4版》作者Mark Lutz是Python最暢銷書籍的作者，也是Python社區的先驅。Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，這兩本書於2009年都已經出版了第3版。Mark自1992年開始接觸Python，1995年開始撰寫有關Python的書籍，從1997年開始教授Python課程。截止到2009年，他已經開辦了225個Python短期培訓課程，教授了大約3500名學習者，銷售了大約25萬冊有關Python的書籍。許多書被翻譯成十多種語言。
10. 學Python 應該看哪些書籍
網路上的書籍都很多，埃里克·馬瑟斯的這本《Python編程：從入門到實踐》是一本快速，全面的Python語言入門教程，適合初學者，他們希望學習Python編程並能夠編寫出有用的程序。本書旨在讓讀者快速上手編寫真正的程序。本書也適用於對語言有模糊理解並希望在嘗試Python編程之前了解其知識的程序員。
《Python基礎教程（第2版·修訂版）》是經典的Python入門教程，層次鮮明，結構嚴謹，內容翔實，特別是最後幾章，作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發，讓讀者從項目中領略Python的真正魅力；《python學習手冊》零基礎學Python3，Python編程從入門到實踐學習手冊，詳解利用Python進行數據分析、機器學習的編程語言基礎，Python核心技術全覆蓋。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業需求，更科學更嚴謹，每年培養泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，是一家性價比極高的教育機構。