物联网数据智能分析

孙泽军、孙亚南

目录

  • 1 Python环境搭建、基础语法和序列结构
    • 1.1 Python开发环境搭建与使用
    • 1.2 Python编码规范
    • 1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用
    • 1.4 常用内置数据类型
    • 1.5 运算符与表达式
    • 1.6 常用内置函数
    • 1.7 列表与列表推导式
    • 1.8 元组与生成器表达式
    • 1.9 字典
    • 1.10 集合
    • 1.11 字符串常用方法
    • 1.12 综合应用与例题解析
  • 2 Python程序结构、函数及文件操作
    • 2.1 选择结构
    • 2.2 循环结构
    • 2.3 函数定义与使用
    • 2.4 综合应用与例题解析
    • 2.5 文件操作基础
    • 2.6 JSON、 CSV文件操作
    • 2.7 Word、Excel、PowerPoint文件操作实战
  • 3 numpy数组与矩阵运算
    • 3.1 numpy数组及其运算
    • 3.2 矩阵生成与常用操作
    • 3.3 计算特征值与特征向量
    • 3.4 计算逆矩阵
    • 3.5 求解线性方程组
    • 3.6 计算向量和矩阵的范数
    • 3.7 奇异值分解
    • 3.8 函数向量化
  • 4 pandas数据分析实战
    • 4.1 案例导入与数据分析简介
    • 4.2 pandas常用数据类型
    • 4.3 DataFrame数据处理与分析实战
    • 4.4 综合项目
  • 5 sklearn机器学习实战
    • 5.1 机器学习基本概念
    • 5.2 机器学习库sklearn简介
    • 5.3 线性回归算法原理与应用
    • 5.4 逻辑回归算法原理与应用
    • 5.5 朴素贝叶斯算法原理与应用
    • 5.6 决策树与随机森林算法应用
    • 5.7 支持向量机算法原理
    • 5.8 KNN算法原理与应用
    • 5.9 KMeans聚类算法原理与应用
    • 5.10 分层聚类算法原理与应用
    • 5.11 DBSCAN算法原理与应用
    • 5.12 交叉验证与网格搜索
  • 6 matplotlib数据可视化实战
    • 6.1 Matplotlib 简介
    • 6.2 绘制折线图实战
    • 6.3 绘制散点图实战
    • 6.4 绘制柱状图实战
    • 6.5 绘制饼状图实战
    • 6.6 绘制雷达图实战
    • 6.7 绘制三维图形实战
    • 6.8 绘图区域切分
    • 6.9 设置图例样式
    • 6.10 事件响应与处理
    • 6.11 填充图形
numpy数组及其运算