给大家带来的一篇关于Python3相关的电子书资源，介绍了关于Python3、数据分析、Python3快速入门方面的内容，本书是由机械工业出版社出版，格式为PDF，资源大小3.1 MB，李明江 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：9.2。

内容介绍

Python3智能数据分析快速入门

（1）深度学习等AI技术性驱动器的智能化数据统计分析是数据统计分析制造行业的将来发展前景，全部数据分析师都应当关心。

（2）创作者从业数据统计分析与发掘10多年，对Python等各种各样数据统计分析技术性和小工具都十分了解，在智能化数据统计分析行业也积淀了很多的工作经验。

（3）这书朝向零Python基本和零AI基本的用户，选萃了*精粹的知识结构图，包括很多实例编码，具体指导用户迅速新手入门。这书以Python有关技术性为小工具，解读了怎样应用场景深度学习等AI技术性开展智能化数据统计分析。

创作者在Python大数据挖掘与剖析行业有10多年的工作经历，对AI技术性驱动器的智能化数据统计分析有十分深层次的科学研究。这书朝向沒有Python代码和AI技术性基本的用户，循序渐进地出示了系统软件的Python智能化数据统计分析的技术性和方式 。

全书共9章，从逻辑性上可分成2个一部分：

第壹一部分：Python代码（1~4章）

这些详解了从业Python程序编写必须把握的各种各样基本知识，包含开发工具的构建与配备，及其各种各样英语的语法和普遍Python库的基本原理和使用说明。

其次一部分：智能化数据统计分析（第5~9章）

这些对Python的数值分析库NumPy、数据处理方法库pandas、绘图片库Matplotlib/Seaborn/Bokeh、深度学习与数据统计分析模型库scikit-lear等开展了详尽地解读，包括统计数据载入、数据预处理、实体模型搭建、实体模型点评、結果数据可视化等全部数据统计分析的全过程，能具体指导用户迅速新手入门Python智能化数据统计分析。

目录

前言

第1章　Python概述 1

1.1　Python语言介绍 1

1.1.1　Python的发展史 1

1.1.2　Python特性 2

1.1.3　Python应用领域 3

1.1.4　Python机器学习优势 6

1.2　Python环境配置 8

1.2.1　Python 2还是Python 3 8

1.2.2　Anaconda简介 8

1.2.3　安装Anaconda 3 9

1.3　Python的解释器与IDE 12

1.3.1　Python的解释器 13

1.3.2　Python各IDE比较 13

1.3.3　PyCharm的安装与使用 16

1.3.4　Jupyter Notebook的使用 26

小结 32

课后习题 33

第2章　Python基础知识 34

2.1　固定语法 34

2.1.1　声明与注释 34

2.1.2　缩进与多行语句 36

2.1.3　保留字符与赋值 38

2.2　运算符 40

2.2.1　算术运算符 40

2.2.2　赋值运算符 41

2.2.3　比较运算符 43

2.2.4　逻辑运算符 44

2.2.5　按位运算符 44

2.2.6　身份运算符 45

2.2.7　成员运算符 46

2.2.8　运算符优先级 47

2.3　数据类型 48

2.3.1　基础数据类型 48

2.3.2　复合数据类型 55

2.4　Python I/O 63

2.4.1　input与print 64

2.4.2　文件I/O 67

小结 70

课后习题 70

第3章　控制语句 72

3.1　条件语句 72

3.1.1　if、elif与else 73

3.1.2　try、except与else 76

3.2　循环语句 80

3.2.1　for 81

3.2.2　while 83

3.2.3　break、continue与pass 85

3.2.4　列表推导式 89

小结 91

课后习题 91

第4章　函数与对象 94

4.1　函数 94

4.1.1　内置函数 94

4.1.2　自定义函数 101

4.1.3　匿名函数 107

4.2　对象 109

4.2.1　面向对象简介 109

4.2.2　属性与方法 110

4.2.3　装饰器 116

4.2.4　继承和多态 119

4.3　Python常用库安装 126

4.3.1　第三方库安装 126

4.3.2　第三方库导入 130

4.3.3　第三方库创建 131

小结 132

课后习题 133

第5章　NumPy数值计算 135

5.1　ndarray创建与索引 135

5.1.1　创建ndarray对象 135

5.1.2　ndarray的索引与切片 142

5.2　ndarray的基础操作 145

5.2.1　变换ndarray的形态 145

5.2.2　排序与搜索 151

5.2.3　字符串操作 156

5.3　ufunc 159

5.3.1　ufunc的广播机制 159

5.3.2　常用ufunc 160

5.4　matrix与线性代数 169

5.4.1　创建NumPy矩阵 169

5.4.2　矩阵的属性和基本运算 170

5.4.3　线性代数运算 172

5.5　NumPy文件读写 175

5.5.1　二进制文件读写 175

5.5.2　文件列表形式数据读写 178

小结 180

课后习题 180

第6章　pandas基础 182

6.1　pandas常用类 182

6.1.1　Series 182

6.1.2　DataFrame 187

6.1.3　Index 191

6.2　DataFrame基础操作 193

6.2.1　索引 193

6.2.2　排序 201

6.2.3　合并 204

6.3　其他数据类型操作 210

6.3.1　时间操作 210

6.3.2　文本操作 220

6.3.3　category操作 223

小结 227

课后习题 227

第7章　pandas进阶 229

7.1　数据读取与写入 229

7.1.1　CSV 229

7.1.2　Excel 231

7.1.3　数据库 233

7.2　DataFrame进阶 235

7.2.1　统计分析 235

7.2.2　分组运算 242

7.2.3　透视表和交叉表 248

7.3　数据准备 250

7.3.1　缺失值处理 251

7.3.2　重复数据处理 255

7.3.3　连续特征离散化处理 256

7.3.4　哑变量处理 259

小结 260

课后习题 260

第8章　绘图 263

8.1　Matplotlib绘图基础 263

8.1.1　编码风格 263

8.1.2　动态rc参数 267

8.1.3　散点图 273

8.1.4　折线图 276

8.1.5　饼图 278

8.1.6　直方图与条形图 280

8.1.7　箱线图 282

8.2　Seaborn进阶绘图 285

8.2.1　Seaborn基础 285

8.2.2　关系图 301

8.2.3　分类图 311

8.2.4　分布图 329

8.2.5　回归图 334

8.2.6　矩阵图 341

8.2.7　网格图 345

8.3　Bokeh交互式绘图 356

8.3.1　基本构成与语法 356

8.3.2　常见图形绘制 370

8.3.3　导出与嵌入 375

8.3.4　运行Bokeh应用程序 379

小结 381

习题 381

第9章　scikit-learn 383

9.1　数据准备 383

9.1.1　标准化 383

9.1.2　归一化 387

9.1.3　二值化 388

9.1.4　独热编码 389

9.2　降维 391

9.2.1　PCA 392

9.2.2　随机投影 396

9.2.3　字典学习 402

9.2.4　独立成分分析 408

9.2.5　非负矩阵分解 412

9.2.6　线性判别分析 416

9.3　聚类 420

9.3.1　K-Means 421

9.3.2　层次聚类 424

9.3.3　DBSCAN 427

9.3.4　高斯混合模型 430

9.4　分类 434

9.4.1　Logistic回归 435

9.4.2　支持向量机 439

9.4.3　决策树 443

9.4.4　最近邻 447

9.4.5　朴素贝叶斯 450

9.4.6　随机森林 452

9.4.7　多层感知机 456

9.5　回归 460

9.5.1　最小二乘回归 461

9.5.2　岭回归 464

9.5.3　Lasso回归 466

9.5.4　决策树回归 468

9.5.5　随机森林回归 471

9.5.6　多层感知机回归 473

9.6　模型选择 476

9.6.1　数据集划分 476

9.6.2　交叉验证 478

9.6.3　自动调参 479

9.6.4　模型评估 481

小结 486

课后习题 487

学习笔记

Python数据结构与算法之图结构（Graph）实例分析

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构（Graph）。分享给大家供大家参考，具体如下： 图结构（Graph）——算法学中最强大的框架之一。树结构只是图的一种特殊情况。 如果我们可将自己的工作诠释成一个图问题的话，那么该问题至少已经接近解决方案了。而我们我们的问题实例可以用树结构（tree）来诠释，那么我们基本上已经拥有了一个真正有效的解决方案了。 邻接表及加权邻接字典 对于图结构的实现来说，最直观的方式之一就是使用邻接列表。基本上就是针对每个节点设置一个邻接列表。下面我们来实现一个最简单的：假设我们现有 n 个节点，编号分别为 0, …, n-1. 节点当然可以是任何对……

实例详解Python使用SQLite和Excel操作进行数据分析

昨日，女票拿了一个Excel文档，里面有上万条数据要进行分析，刚开始一个字段分析，Excel用的不错，还能搞定，到后来两个字段的分析，还有区间比如年龄段的数据分析，实在是心疼的不行，于是就想给她程序处理之。 当然，我是一直C++和Qt的，当时就想直接Qt+sqlite3写入数据库，然后就各种数据查询就行了，可做起来却发现，她机器上没有Qt环境，没有C++编译器，得，如果配置环境也得几个小时了，可当时根本没有那么多时间来做，幸好，之前还看过一些Python的东西，并且Python环境好配啊，于是就想用Python实现一个写数据库，查询的功能。于是，行动之。 环境配置 1、下载Python：http://www.python.org/dow……

python数据分析怎么学

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。 推荐课程：Python教程。 图片来源用Python玩转数据 数据分析是大数据的重要组成部分，在越来越多的工作中都扮演着重要的角色，Python可以利用各种Python库，如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等，高效的解决各式各样的数据分析问题，那么该如何学习Python数据分析呢？ python数据分析需掌握的知识和技能： 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据……