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书名：Python程序设计（第3版）
作者：[美] John Zelle
译者：王海鹏
豆瓣评分：7.3
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-1-12
页数：344
内容简介：
本书是面向大学计算机科学专业第一门程的教材。本书以Python语言为工具，采用相当传统的方法，强调解决问题、设计和编程是计算机科学的核心技能。
全书共13章，包含两个附录。第1章到第5章介绍计算机与程序、编写简单程序、数字计算、对象和图形、字符串处理等基础知识。第6章到第8章介绍函数、判断结构、循环结构和布尔值等话题。第9章到第13章着重介绍一些较为高级的程序设计方法，包括模拟与设计、类、数据集合、面向对象设计、算法设计与递归等。附录部分给出了Python快速参考和术语表。每一章的末尾配有丰富的练习，包括复习问题、讨论和编程联系等多种形式，帮助读者巩固该章的知识和技能。
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《利用Python进行数据分析》是2013年10月机械工业出版社出版的软硬件开发类图书，作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
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自个也在学习Python，教程里面有讲Python基础语法、数据类型、字符编码、内置方法、常用模块等。
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内容介绍
目录
第1章Python数据分析概述1
任务1.1认识数据分析1
1.1.1掌握数据分析的概念2
1.1.2掌握数据分析的流程2
1.1.3了解数据分析应用场景4
任务1.2熟悉Python数据分析的工具5
1.2.1了解数据分析常用工具6
1.2.2了解Python数据分析的优势7
1.2.3了解Python数据分析常用类库7
任务1.3安装Python的Anaconda发行版9
1.3.1了解Python的Anaconda发行版9
1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9
1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12
任务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 级功能16
小结19
课后习题19
第2章NumPy数值计算基础21
任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21
2.1.1创建数组对象21
2.1.2生成随机数27
2.1.3通过索引访问数组29
2.1.4变换数组的形态31
任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34
2.2.1创建NumPy矩阵34
2.2.2掌握ufunc函数37
任务2.3利用NumPy进行统计分析41
2.3.1读/写文件41
2.3.2使用函数进行简单的统计分析44
2.3.3任务实现48
小结50
实训50
实训1创建数组并进行运算50
实训2创建一个国际象棋的棋盘50
课后习题51
第3章Matplotlib数据可视化基础52
任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52
3.1.1掌握pyplot基础语法53
3.1.2设置pyplot的动态rc参数56
任务3.2分析特征间的关系59
3.2.1绘制散点图59
3.2.2绘制折线图62
3.2.3任务实现65
任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68
3.3.1绘制直方图68
3.3.2绘制饼图70
3.3.3绘制箱线图71
3.3.4任务实现73
小结77
实训78
实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78
实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78
课后习题79
第4章pandas统计分析基础80
任务4.1读/写不同数据源的数据80
4.1.1读/写数据库数据80
4.1.2读/写文本文件83
4.1.3读/写Excel文件87
4.1.4任务实现88
任务4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用属性89
4.2.2查改增删DataFrame数据91
4.2.3描述分析DataFrame数据101
4.2.4任务实现104
任务4.3转换与处理时间序列数据107
4.3.1转换字符串时间为标准时间107
4.3.2提取时间序列数据信息109
4.3.3加减时间数据110
4.3.4任务实现111
任务4.4使用分组聚合进行组内计算113
4.4.1使用groupby方法拆分数据114
4.4.2使用agg方法聚合数据116
4.4.3使用apply方法聚合数据119
4.4.4使用transform方法聚合数据121
4.4.5任务实现121
任务4.5创建透视表与交叉表123
4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123
4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127
4.5.3任务实现128
小结130
实训130
实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130
实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130
实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131
实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131
课后习题131
第5章使用pandas进行数据预处理133
任务5.1合并数据133
5.1.1堆叠合并数据133
5.1.2主键合并数据136
5.1.3重叠合并数据139
5.1.4任务实现140
任务5.2清洗数据141
5.2.1检测与处理重复值141
5.2.2检测与处理缺失值146
5.2.3检测与处理异常值149
5.2.4任务实现152
任务5.3标准化数据154
5.3.1离差标准化数据154
5.3.2标准差标准化数据155
5.3.3小数定标标准化数据156
5.3.4任务实现157
任务5.4转换数据158
5.4.1哑变量处理类别型数据158
5.4.2离散化连续型数据160
5.4.3任务实现162
小结163
实训164
实训1插补用户用电量数据缺失值164
实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164
实训3标准化建模专家样本数据164
课后习题165
第6章使用scikit-learn构建模型167
任务6.1使用sklearn转换器处理数据167
6.1.1加载datasets模块中的数据集167
6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170
6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172
6.1.4任务实现174
任务6.2构建并评价聚类模型176
6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176
6.2.2评价聚类模型179
6.2.3任务实现182
任务6.3构建并评价分类模型183
6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183
6.3.2评价分类模型186
6.3.3任务实现188
任务6.4构建并评价回归模型190
6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190
6.4.2评价回归模型193
6.4.3任务实现194
小结196
实训196
实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196
实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196
实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197
实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197
课后习题198
第7章航空公司客户价值分析199
任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199
7.1.1了解航空公司现状200
7.1.2认识客户价值分析201
7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201
任务7.2预处理航空客户数据202
7.2.1处理数据缺失值与异常值202
7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202
7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206
7.2.4任务实现207
任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209
7.3.1了解K-Means聚类算法209
7.3.2分析聚类结果210
7.3.3模型应用213
7.3.4任务实现214
小结215
实训215
实训1处理信用卡数据异常值215
实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217
实训3构建K-Means聚类模型218
课后习题218
第8章财政收入预测分析220
任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220
8.1.1分析财政收入预测背景220
8.1.2了解财政收入预测的方法222
8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223
任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223
8.2.1了解相关性分析223
8.2.2分析计算结果224
8.2.3任务实现225
任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225
8.3.1了解Lasso回归方法226
8.3.2分析Lasso回归结果227
8.3.3任务实现227
任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228
8.4.1了解灰色预测算法228
8.4.2了解SVR算法229
8.4.3分析预测结果232
8.4.4任务实现234
小结236
实训236
实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236
实训2选取企业所得税预测关键特征237
实训3构建企业所得税预测模型237
课后习题237
第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239
任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239
9.1.1分析家用热水器行业现状240
9.1.2了解热水器采集数据基本情况240
9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241
任务9.2预处理热水器用户用水数据242
9.2.1删除冗余特征242
9.2.2划分用水事件243
9.2.3确定单次用水事件时长阈值244
9.2.4任务实现246
任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247
9.3.1构建用水时长与频率特征248
9.3.2构建用水量与波动特征249
9.3.3筛选候选洗浴事件250
9.3.4任务实现251
任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255
9.4.1了解BP神经网络算法原理255
9.4.2构建模型259
9.4.3评估模型260
9.4.4任务实现260
小结263
实训263
实训1清洗运营商客户数据263
实训2筛选客户运营商数据264
实训3构建神经网络预测模型265
课后习题265
附录A267
附录B270
参考文献295
学习笔记
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……
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书名：Python基础教程（第2版）
作者名：MagnusLieHetland
豆瓣评分：8.0
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2010-7
页数：471
内容介绍：
本书是经典教程的全新改版，作者根据Python 3.0版本的种种变化，全面改写了书中内容，做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是在最后几章，作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程。本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是 Python方面的技术专家，也能从书里找到令你耳目一新的东西。
作者介绍：
Magnus Lie Hetland是挪威科技大学副教授，教授算法。喜欢钻研新的编程语言，是Python语言的坚定支持者。他写过很多Python方面的书和在线教程，比如深受大家欢迎的网上教程Instant Python。
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书名：《Python宝典》
作者：杨佩璐/宋强
译者：
豆瓣评分：
出版社：电子工业出版社
出版年份：2014-5
页数：504
内容简介：Python是目前流行的脚本语言之一。《Python宝典》由浅入深、循序渐进地为读者讲解了如何使用Python进行编程开发。《Python宝典》内容共分三篇，分为入门篇、高级篇和案例篇。入门篇包括Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。高级篇包括用Python操作数据库、进行Web开发、网络编程、科学计算、多线程编程等内容。案例篇选择了3个案例演示了Python在Windows系统优化、大数据处理和游戏开发方面的应用。
《Python宝典》针对Python的常用扩展模块给出了详细的语法介绍，并且给出了典型案例，通过对《Python宝典》的学习，读者能够很快地使用Python进行编程开发。
《Python宝典》适合Python初学者、程序设计人员、编程爱好者、本科及大专院校学生，以及需要进行对科学的计算的工程人员阅读。
8. Python初学者可以看哪些书籍
《Python编程：从入门到实践》《Python基础教程》这两本的内容都是比较好的，所包含的知识点对于新手小白入门学习没有问题，推荐这两本，你也可以上网查一下书籍内容，先看看电子版是不是适合你。
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《Python学习手册（第4版）》[美]MarkLutz电子书网盘下载免费在线阅读
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提取码：qs96
书名：Python学习手册（第4版）
作者名： [美] Mark Lutz
豆瓣评分：7.9
出版社： 机械工业出版社
出版年份： 2011-4
页数：889
内容介绍：
Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的着名培训课程编写而成。《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。
作者介绍：
作为全球Python培训界的领军人物，《Python学习手册：第4版》作者Mark Lutz是Python最畅销书籍的作者，也是Python社区的先驱。Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，这两本书于2009年都已经出版了第3版。Mark自1992年开始接触Python，1995年开始撰写有关Python的书籍，从1997年开始教授Python课程。截止到2009年，他已经开办了225个Python短期培训课程，教授了大约3500名学习者，销售了大约25万册有关Python的书籍。许多书被翻译成十多种语言。
10. 学Python 应该看哪些书籍
网络上的书籍都很多，埃里克·马瑟斯的这本《Python编程：从入门到实践》是一本快速，全面的Python语言入门教程，适合初学者，他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。本书旨在让读者快速上手编写真正的程序。本书也适用于对语言有模糊理解并希望在尝试Python编程之前了解其知识的程序员。
《Python基础教程（第2版·修订版）》是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力；《python学习手册》零基础学Python3，Python编程从入门到实践学习手册，详解利用Python进行数据分析、机器学习的编程语言基础，Python核心技术全覆盖。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，是一家性价比极高的教育机构。