详细说明数据分析、机器学习有关Python库运用，助推数据分析及机器学习技术工程师成长快速！
《跟老齐学Python》系列产品事件。用户在这书中能够学习培训到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析有关的库，把握其所界定的统计数据另一半及其常见的特性和方式等，并根据多种类型的运用举例说明将所教基础知识给与综合性运用。
在字符串的较为中，2个字符串的第一位空格符先比少(假如相同较为下个、假如 相同，就带回結果:假如直至最终和，就回到0、十位数时常，依照“沒有”解决(留意 “沒有”并不是0，0在ASCI中相匹配的是NUL)，十位数多的哪个大。ad中的a先和后边的c开展 较为，显而易见a低于c，因此回到結果-1。但开展下边的较为，是最非常容易令人茫然的。
目录
- 第0章 数据分析概述 1
- 0.1 与数据相关的概念 1
- 0.2 数据分析技术的发展 3
- 0.3 开发环境配置 5
- 第1章 NumPy基础和应用 9
- 1.1 数组对象基础 9
- 1.2 数组的索引和切片 25
- 1.3 针对数组的操作 36
- 1.4 运算和通用函数 46
- 1.5 简单统计应用 53
- 1.6 矩阵 57
- 1.7 矢量运算 60
- 1.8 综合应用示例 68
- 第2章 Pandas基础和应用 75
- 2.1 常用数据对象 75
- 2.2 索引对象 88
- 2.3 数据索引和切片 95
- 2.4 文件读写操作 107
- 2.5 处理缺失数据 116
- 2.6 规整数据 121
- 2.7 分组运算 141
- 2.8 矢量化字符串 158
- 2.9 与时间相关的操作 161
- 2.10 简单的应用示例 174
- 第3章 数据可视化 179
- 3.1 Matplotlib概览 179
- 3.2 设置坐标系 186
- 3.3 绘制图像 197
- 3.4 常用统计图 211
- 3.5 绘制三维图像 225
- 3.6 Seaborn掠影 231
- 第4章 综合应用 235
- 4.1 分析股票数据 235
- 4.2 分析文胸评论数据 245
- 4.3 分析电影票房数据 249
- 4.4 可视化城市人口数据 253
- 4.5 分析希腊葡萄酒数据 259
- 4.6 应用本福特定律 273
- 4.7 制作词云 278
- 第5章 机器学习 283
- 5.1 线性回归 283
- 5.2 线性回归示例 299
- 5.3 Logistic回归 304
- 5.4 贝叶斯方法 314
- 跋 324
