Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战

本书根据大多数软件公司对Python数据分析和可视化的需求，面向Python初学者讲述爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技术和实践案例。全书共13章：第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述NumPy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8、9章为数据分析高级技能篇，主要通过爬取技术博客案例讲述基于Scrapy爬虫框架的实用技巧，以及数据分析的常用方法；第10～13章为综合案例篇，主要讲述图书分析案例、二手房数据分析案例、股票数据分析案例和基于sklearn库的机器学习相关实践，涉及线性回归分析、岭回归分析、SVM分类、KNN分类和逻辑回归等机器学习算法。本书语言通俗易懂，案例丰富，适合想要入职数据分析岗位的新手、大学生以及欲转行进入大数据分析领域的从业人员使用，也可以作为大专院校或培训机构的教学用书。

这是一本专注于Python编程语言在数据分析和数据可视化领域的应用和实践的教材。全书以Python为基础，深入讲解了Python编程环境的搭建、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧等基础知识。同时，书中也详细讲解了NumPy库、Pandas库和Matplotlib库等数据分析工具的基础功能和应用，以及如何使用这些工具进行数据清洗、统计分析以及数据可视化。 书中通过爬虫案例，如基于HTTP和Urllib库的爬虫案例，以及股票数据分析与可视化的介绍，展示了如何使用Python进行网络爬虫和数据采集。这些案例不仅让读者了解了网络爬虫的基本原理和实现方法，还让读者掌握了如何利用Python对采集到的数据进行分析和可视化。 此外，书中还深入讲解了机器学习常用算法的基础知识，如回归算法、分类算法等，并通过针对ndarray的索引和切片操作，以及面向DataFrame的常用数据分析方法，让读者能够更深入地理解和使用这些算法。 在异常处理的实践经验部分，书中详细介绍了如何确保异常得到恰当的处理，以及如何避免因异常而导致程序终止。这些实践经验对于提高程序的健