数据科学的编程基础PDF电子书下载

查看更多关于的内容

1 数据科学与编程语言 1

1.1 数据科学与数据分析 1

1.2 程序及其基本特征 2

1.3 算法 3

1.3.1 算法的表示方法 4

1.3.2 算法评价 7

1.4 数据结构 8

1.5 编程语言 9

1.5.1 Python语言 9

1.5.2 R语言 9

1.5.3 SAS语言 10

2 程序设计基础知识 11

2.1 结构化程序设计 12

2.2 面向对象的程序设计 13

2.2.1 抽象 13

2.2.2 基本概念 14

2.2.3 基本特性 17

3 Python系统配置与基础知识 19

3.1 Python系统配置 19

3.2 Python基础知识 24

3.2.1 帮助 25

3.2.2 标识符 25

3.2.3 行与缩进 26

3.2.4 变量与对象 27

3.2.5 数字与表达式 29

3.2.6 运算符 31

3.2.7 字符串 31

3.2.8 日期和时间 40

3.2.9 语法糖 42

3.2.10 魔术命令 43

4 数据结构与序列 45

4.1 列表 45

4.1.1 列表索引和切片 46

4.1.2 列表操作 47

4.1.3 内置列表函数 48

4.1.4 列表方法 49

4.2 元组 50

4.3 字典 51

4.4 集合 54

4.5 推导式 56

5 语句与控制流 59

5.1 顺序语句 59

5.2 条件语句 59

5.3 循环语句 61

5.3.1 while循环 61

5.3.2 for循环 62

5.3.3 循环控制 63

6 函数 67

6.1 函数的定义 67

6.2 函数的参数 68

6.3 全局变量与局部变量 70

6.4 匿名函数 71

6.5 递归和闭包 72

6.6 柯里化与反柯里化 74

6.7 常用的内置高阶函数 75

6.7.1 filter函数 75

6.7.2 map函数 75

6.7.3 reduce函数 76

7 迭代器、生成器与装饰器 77

7.1 迭代器 77

7.2 生成器 78

7.3 装饰器 81

8 类 85

8.1 声明类 85

8.2 方法 87

8.2.1 实例方法 87

8.2.2 类方法 89

8.2.3 静态方法 90

8.3 属性 91

8.3.1 实例属性和类属性 92

8.3.2 私有属性和公有属性 92

8.4 继承 94

8.4.1 隐式继承 94

8.4.2 显式覆盖 95

8.4.3 super继承 96

8.4.4 多态 98

8.4.5 多重继承 100

8.5 特性 100

9 多核并行 107

9.1 多进程 109

9.2 并行 113

10 异常捕获与容错处理 117

10.1 语法错误和异常 117

10.2 异常处理 120

10.2.1 触发异常 120

10.2.2 捕获异常 121

10.2.3 其他处理 122

11 模块和包 125

11.1 模块 125

11.2 包 127

11.2.1 包的组成与调用 127

11.2.2 常用数据分析工具库 128

12 文件I/O 133

13 numpy编程基础 137

13.1 关于numpy 137

13.2 向量 140

13.3 数组 142

13.3.1 数据类型与结构数组 143

13.3.2 索引与切片 145

13.3.3 数组的属性 150

13.3.4 数组排序 151

13.3.5 数组维度 153

13.3.6 数组组合 156

13.3.7 数组分拆 159

13.3.8 ufunc运算 160

13.4 矩阵 166

13.5 文件读写 167

14 pandas编程基础 169

14.1 关于pandas 169

14.2 pandas的数据结构 170

14.2.1 Series 170

14.2.2 DataFrame 174

14.3 pandas的数据操作 185

14.3.1 排序 185

14.3.2 排名 187

14.3.3 运算 189

14.3.4 函数应用与映射 190

14.3.5 分组 192

14.3.6 合并 192

14.3.7 分类数据 195

14.4 时间序列 196

14.4.1 创建时间序列 197

14.4.2 索引与切片 199

14.4.3 范围和偏移量 200

14.4.4 时间移动及运算 203

14.4.5 频率转换及重采样 205

14.5 面板数据与层次化索引 207

14.5.1 创建Panel 208

14.5.2 堆积DataFrame 209

14.5.3 层次化索引 209

14.6 缺失值处理 211

14.6.1 缺失数据的形式 211

14.6.2 缺失数据填充与清洗 213

14.6.3 缺失数据插值 216

15 图形与可视化的编程基础 217

15.1 matplotlib基本绘图 217

15.1.1 函数绘图 217

15.1.2 图形基本设置 224

15.1.3 面向对象绘图 231

15.1.4 绘图样式或风格 233

15.2 pandas基本绘图 234

15.3 基本统计图形 236

15.3.1 折线图 236

15.3.2 面积图 239

15.3.3 直方图 240

15.3.4 条形图 242

15.3.5 龙卷风图 247

15.3.6 饼图 247

15.3.7 阶梯图 249

15.3.8 盒须图 250

15.3.9 小提琴图 253

15.3.10 散点图 254

15.3.11 气泡图 257

15.3.12 六边形箱图 258

15.3.13 雷达坐标图 259

15.3.14 轮廓图 260

15.3.15 调和曲线图 261

15.3.16 等高线图 262

15.3.17 极坐标图 262

15.3.18 词云图 263

15.3.19 数据地图 267

15.4 其他绘图工具 269

参考文献 271

查看更多关于的内容