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| 編輯推薦： |
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详解数据分析、机器学习相关Python库应用，助力数据分析及机器学习工程师快速成长！
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| 內容簡介： |
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《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库，掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等，并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。
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| 關於作者： |
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江湖名号：老齐。Github名称是qiwsir，个人网页www.itdiffer.com。喜欢Python语言，不仅将它用于工作中，还愿意帮助更多人学习Python。
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| 目錄：
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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
3.1Matplotlib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
3.6Seaborn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
5.3Logistic回归304
5.4贝叶斯方法314
跋324
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| 內容試閱：
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认真阅读序言，是读书的好习惯。
跟老齐学Python系列已经出版了三本书，第一本是Python入门教程《跟老齐学Python：轻松入门》，第二本是Web开发教程《跟老齐学Python：Django实战》，本书是第三本。在阅读本书之前，需要读者完成《跟老齐学Python：轻松入门》的学习或者具有相当程度的知识。
我遇到的学生、软件工程师、大学教师等，他们以各种理由来说明在数据分析、机器学习中应该选择哪种语言或者什么工具。在实际工作中，也的确是百花齐放、百家争鸣。那么到底学什么呢？
这是一个令人苦恼的问题，也是一个浪费时间的问题。
幸亏，现实给出了一个统计性的答案：Python已经胜出。
所以，本书就呈现在读者眼前了。
本书的目标如下。
? 数据分析和机器学习的入门读物。凡是有志于在此领域工作的读者，通过阅读本书，能够跨进该领域，为日后工作奠定基础。
? 在示例中学习。本书在适当时机，向读者提供各种类型的示例（因为面向对象中的实例有特别含义，所以本书中用示例表示某知识技能的应用举例）。
? 为读者展示一种学习方法。这也是我在前面两本书中所贯彻的核心思想，本书继承这个思想。
本书冠名数据分析，是因为绝大部分内容介绍了数据分析的知识和应用，读者学习完这些内容，即可从事相关的工作。在本书的最后一章，也以示例的方式简要介绍了机器学习中的一点内容，主要目的是开个天窗，让具有数据分析知识的读者能够看到更广阔的天空。当然，也夹带了私活，就是预告系列丛书的下一本机器学习。
跟本书有关的网址如下。
? 代码仓库：https：github.comqiwsirDataAnalysis
? 网站：http：itdiffer.com
如果本书能够成为读者进入数据分析、机器学习领域的垫脚石，我当荣幸之至。
这本书的编写完全是在业余时间完成的，所幸有妻子相助，感谢我的妻子，她为我的写作提供了很多帮助，除日常生活外，还协助我查询和翻译一些资料，通读了全书内容，修正了很多语言表达方面的错误，比如语法错误、错别字等。
另外，还要感谢本书的编辑朋友们，正是有了她们细致、耐心的工作，才能够让本书呈现在读者面前。
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