Python数据分析与挖掘

7.2 sklearn分类算法

7.1 sklearn线性回归

第7章 机器学习模块sklearn

6.4 使用Flask+MySQL+ECharts实现联动视图

6.3 使用Flask框架结合ECharts实现动态视图

6.2 ECharts的使用方法

6.1 Flask框架的基本概念与使用方法

第6章 Flask框架与ECharts可视化

5.9 通过DataFrame生成折线图

5.8 三维图

5.7 雷达图

5.6 绘制箱形图

5.5 使用plt.hist()函数绘制直方图

5.4 使用plt.bar()函数绘制条形图

5.3 使用plt.scatter()函数绘制散点图

5.2 绘制折线图和散点图

5.1 确定画布的大小和格局

第5章 Matplotlib可视化模块

4.2 pymysql的基本使用方法

4.1 在Python 3中连接MySQL

第4章 连接MySQL数据库的pymysql模块

3.4 打开文件

3.3 JSON文件的练习

3.2 JSON文件的读操作

3.1 JSON对象与Python对象

第3章 JSON模块与格式转换

2.7 数据的分析统计

2.6 数据的整理

2.5 数据的清洗

2.4 时间类型数据的转换与处理

2.3 DataFrame的访问与删除

2.2 从文件读取数据构建DataFrame

2.1 pandas基础

第2章 数据分析模块pandas

1.4 股价统计分析案例

1.3 NumPy数组常用函数

1.2 NumPy数组的操作

1.1 NumPy数组的创建与保存

第1章 数值计算模块NumPy

前言

内容提要

版权信息

封面

封面

版权信息

内容提要

前言

第1章 数值计算模块NumPy

1.1 NumPy数组的创建与保存

1.2 NumPy数组的操作

1.3 NumPy数组常用函数

1.4 股价统计分析案例

第2章 数据分析模块pandas

2.1 pandas基础

2.2 从文件读取数据构建DataFrame

2.3 DataFrame的访问与删除

2.4 时间类型数据的转换与处理

2.5 数据的清洗

2.6 数据的整理

2.7 数据的分析统计

第3章 JSON模块与格式转换

3.1 JSON对象与Python对象

3.2 JSON文件的读操作

3.3 JSON文件的练习

3.4 打开文件

第4章 连接MySQL数据库的pymysql模块

4.1 在Python 3中连接MySQL

4.2 pymysql的基本使用方法

第5章 Matplotlib可视化模块

5.1 确定画布的大小和格局

5.2 绘制折线图和散点图

5.3 使用plt.scatter()函数绘制散点图

5.4 使用plt.bar()函数绘制条形图

5.5 使用plt.hist()函数绘制直方图

5.6 绘制箱形图

5.7 雷达图

5.8 三维图

5.9 通过DataFrame生成折线图

第6章 Flask框架与ECharts可视化

6.1 Flask框架的基本概念与使用方法

6.2 ECharts的使用方法

6.3 使用Flask框架结合ECharts实现动态视图

6.4 使用Flask+MySQL+ECharts实现联动视图

第7章 机器学习模块sklearn

7.1 sklearn线性回归

7.2 sklearn分类算法