Python大数据分析与应用实战

本书是介绍如何用Python 进行数据处理和分析的学习实战指南。主要内容包括Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化图形的制作，以及利用Python对数据库的的贝叶斯操作、利用深度学习技术对模型进行优化等内容。 本书主要分为3部分：第1部分包括第1章主要讲解Python的基础知识，第2部分包括第2～6章为实战案例，第3部分包括第7～8章主要讲解利用深度学习和协同过滤技术对大数据分析进行为拓展与延伸。 本书内容丰富，讲解通俗易懂，适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。

这是一本深入浅出的Python大数据处理与分析实战指南。全书分为三大部分，第1部分包括Python的基础知识，第2部分包括实战案例，第3部分包括深度学习和协同过滤技术对大数据分析进行拓展与延伸。 书中首先介绍了Python的代码简洁性和可读性，强调了Python语言设计的核心原则之一。接着，书中讲解了天气数据获取方法，包括如何通过Python编程获取和分析天气数据，并通过多样化的数据可视化方法，分维度展现天气数据。此外，书中还详细介绍了网络爬虫技术基础，包括如何利用网络爬虫技术获取网页上的数据。 书中还讲解了数据格式转换方法，包括数据拆分、数据格式转换、切分数据集以及气温数值化等步骤。同时，书中还介绍了气温预测模型，包括一元线性回归和多元线性回归两种方式。此外，书中还讲解了使用直方图展示感染周期，包括如何通过统计和分析确诊病例从感染到发病，再到确诊、隔离、死亡等各个阶段所用的时间。 书中还介绍了回归算法在天气预测中的运用，包括如何通过机器学习的方法，利用历史天气数据，预测未来的天气情况。同时，书中还讲解了数据展示方式，包括Pandas库提供的数据聚合和分组运算，Pyecharts