Python科学与工程数据分析实战

本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+算法+经典应用的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识。全书共9章，主要内容包括Python概述、科学计算库、开源科学集、数据分析利器、数据分析的可视化、基于回归的数据分析、基于分类的数据分析、基于聚类的数据分析、数据特征分析等。通过学习本书，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时也可感受到利用Python实现数据分析应用领域广泛，功能强大。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关专业科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

这是一本以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+算法+经典应用的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识的书籍。全书共9章，主要内容包括Python概述、科学计算库、开源科学集、数据分析利器、数据分析的可视化、基于回归的数据分析、基于分类的数据分析、基于聚类的数据分析、数据特征分析等。 首先，书中详细介绍了Python环境搭建，包括Python的安装、pip安装第三方库、编辑器Jupyter Notebook等。接着，书中深入探讨了Python数据类型与变量赋值，包括基本命令、数据类型、字符串操作、元素的集合等。此外，书中还介绍了NumPy库在科学计算中的基础作用，包括NumPy数组的基本概念与操作、NumPy统计函数、NumPy排序、NumPy线性代数、矩阵分解、范数和秩等。 书中还详细讲解了SciPy优化器，包括SciPy常量模块、SciPy优化器、SciPy稀疏矩阵、SciPy图结构、SciPy空间数据、SciPy插值、SciPy显著性检验、边缘检测等。此外，书中还介绍了Pandas的统计性描述方法，包括Pandas数据结构、统计性描述、Pa