EDA技术与实践教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:宋烈武 编

出品人:

页数:199

译者:

出版时间:2009-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787121091018

丛书系列:

图书标签:

• EDA
• 集成电路设计
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路分析
• 验证
• 测试

《探索数据之美：Python数据分析实战指南》 前言 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、揭示规律、预测未来的核心力量。从商业智能到科学研究，从市场营销到医疗健康，数据的价值无处不在。然而，海量的数据本身并不能直接说话，我们需要一套行之有效的方法论和强大的工具来驾驭它们，从中挖掘出有价值的洞察。本书旨在成为您探索数据之美的向导，通过Python这门强大而灵活的编程语言，带领您一步步深入数据分析的广阔天地。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次充满发现的旅程。我们将一同学习如何收集、清洗、处理、分析和可视化数据，最终将原始数据转化为清晰、有力的故事，为您的决策提供坚实的数据支撑。无论您是初涉数据分析的初学者，还是希望提升技能的从业者，本书都将为您提供一套系统、实用的方法论和丰富的实践案例。 第一部分：数据分析的基石——Python与核心工具 在开始数据探索之前，我们需要为我们的旅程打下坚实的基础。这一部分将聚焦于Python语言本身以及与之紧密相连的关键数据分析库。 第一章：Python入门与环境搭建 Python基础回顾（针对有一定编程基础的读者）： 我们将快速回顾Python的核心概念，包括数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、基本运算符、控制流语句（if-else, for, while）、函数定义与调用、列表、元组、字典、集合等数据结构。重点在于强调这些基础知识在数据处理中的应用。 Anaconda发行版：数据科学家的瑞士军刀： Anaconda是一个强大的Python包管理器和环境管理器，它为数据科学领域提供了预装的大量库，极大地简化了开发环境的搭建。我们将学习如何安装Anaconda，理解conda环境的概念，以及如何创建、激活和管理独立的Python环境，从而避免不同项目间的库版本冲突。 Jupyter Notebook/Lab：交互式数据探索的理想场所： Jupyter Notebook和JupyterLab提供了交互式的编程环境，允许您在浏览器中编写和运行Python代码，并将代码、文本、图表和公式整合到同一个文档中。我们将学习如何安装和启动Jupyter Notebook/Lab，掌握其基本操作，包括创建Notebook、执行代码单元、插入Markdown文本、保存和导出Notebook。理解其在数据探索、模型原型开发和结果展示中的独特优势。 第二章：NumPy：数值计算的利器 NumPy（Numerical Python）是Python科学计算的基础库，提供了高效的多维数组对象（ndarray）以及用于处理这些数组的函数。 ndarray对象：高效处理批量数据： 深入理解ndarray的创建、索引、切片操作。学习如何创建一维、二维及更高维度的数组，以及如何使用各种方法（如`arange`, `linspace`, `zeros`, `ones`, `random.rand`）来生成数组。 数组运算与广播机制： NumPy的强大之处在于其向量化运算能力。我们将学习如何对数组进行基本的算术运算（加、减、乘、除、幂运算），以及如何利用NumPy的通用函数（ufuncs）进行更复杂的数学计算，如三角函数、指数函数、对数函数等。重点讲解NumPy的广播（broadcasting）机制，这是实现不同形状数组间高效运算的关键。 数组的统计与聚合： 学习使用NumPy提供的函数进行数组的统计分析，如计算均值（mean）、中位数（median）、标准差（std）、方差（var）、最大值（max）、最小值（min）等。掌握`sum()`, `prod()`, `min()`, `max()`, `mean()`, `std()`, `var()`等函数在轴（axis）上的应用，实现对特定维度数据的聚合。 数组的变形与重塑： 学习如何使用`reshape()`函数改变数组的维度和形状，以及`flatten()`和`ravel()`函数将多维数组展平为一维数组。 第三章：Pandas：数据分析的瑞士军刀 Pandas是Python中最流行的数据处理和分析库，它提供了两种核心数据结构：Series（一维）和DataFrame（二维），极大地简化了数据清洗、转换、聚合和分析的过程。 Series：一维带标签的数组： 学习如何创建Series，理解其索引（index）的概念，以及如何进行索引、切片、选择和数据操作。 DataFrame：二维表格型数据结构： DataFrame是Pandas的核心，它就像一个电子表格，包含行和列。我们将学习如何从各种来源（如CSV文件、Excel文件、数据库、Python字典、NumPy数组）创建DataFrame。 数据读取与写入： 掌握使用`pd.read_csv()`, `pd.read_excel()`, `pd.read_sql()`等函数读取不同格式的数据。学习如何使用`df.to_csv()`, `df.to_excel()`, `df.to_sql()`等方法将数据保存到文件或数据库。 数据查看与基本统计： 学习如何使用`df.head()`, `df.tail()`, `df.info()`, `df.describe()`等方法快速了解数据的基本信息、结构和统计摘要。 数据选择与过滤： 掌握基于行标签、列标签、布尔索引等多种方式选择DataFrame中的数据。学习如何使用`df[...]`, `df.loc[...]`, `df.iloc[...]`进行精确的数据选取。 数据清洗与预处理： 处理缺失值： 学习识别缺失值（NaN），并使用`df.isnull()`, `df.notnull()`, `df.dropna()`, `df.fillna()`等方法进行填充或删除。 处理重复值： 学习使用`df.duplicated()`检测重复行，并使用`df.drop_duplicates()`删除重复项。 数据类型转换： 掌握使用`df.astype()`转换列的数据类型，以确保数据的一致性和准确性。 字符串处理： 利用Pandas的`.str`访问器进行字符串的清洗、匹配、替换、分割等操作。 数据合并与连接： 学习使用`pd.merge()`, `pd.concat()`等函数将多个DataFrame根据指定的键或轴进行合并和连接。 数据分组与聚合： `groupby()`是Pandas中进行分组分析的关键。我们将深入学习如何使用`groupby()`配合聚合函数（如`sum()`, `mean()`, `count()`, `size()`, `agg()`)对数据进行分组统计和分析。 数据透视表与交叉表： 学习使用`pd.pivot_table()`和`pd.crosstab()`创建数据透视表和交叉表，用于数据汇总和探索性分析。 第二部分：数据可视化——让数据“说话” 将分析结果以直观、易懂的图形方式呈现，是数据分析不可或缺的一环。这一部分将介绍Python中最常用的数据可视化库。 第四章：Matplotlib：绘图的基石 Matplotlib是Python中最基础、最灵活的绘图库，几乎所有其他绘图库都建立在其之上。 绘制基本图形： 学习绘制折线图（line plot）、散点图（scatter plot）、柱状图（bar plot）、直方图（histogram）、饼图（pie chart）等。 图形定制与美化： 掌握如何设置图形标题（title）、轴标签（xlabel, ylabel）、图例（legend）、刻度（ticks）、网格线（grid）等。学习如何调整图形的颜色、线型、标记样式，以及使用不同的字体和字号。 多子图绘制： 学习使用`plt.subplot()`和`fig.add_subplot()`在同一个画布上绘制多个图形，方便对比和展示。 保存图形： 掌握使用`plt.savefig()`将绘制的图形保存为各种格式（如PNG, JPG, PDF, SVG）。 第五章：Seaborn：美观的统计图形 Seaborn是基于Matplotlib的更高级的统计数据可视化库，它提供了更丰富、更美观的图形类型，并且能够更方便地与Pandas DataFrame集成。 分类数据的可视化： 学习使用`scatterplot()`, `lineplot()`, `barplot()`, `countplot()`, `boxplot()`, `violinplot()`等函数展示分类变量与数值变量之间的关系。 分布图的绘制： 掌握`histplot()`, `kdeplot()`, `displot()`等用于展示单个变量分布情况的函数。 回归图的绘制： 使用`regplot()`和`lmplot()`方便地绘制带有回归拟合线的散点图，探索变量间的线性关系。 多变量可视化： 学习使用`pairplot()`绘制数据集中所有数值变量两两之间的散点图矩阵，以及`heatmap()`绘制相关系数矩阵的热力图，快速发现变量间的相关性。 美化与风格控制： Seaborn提供了多种预设的绘图风格（style）和颜色板（palette），可以快速提升图形的美观度。 第三部分：数据分析实战 理论结合实践是掌握数据分析技能的关键。在这一部分，我们将通过真实世界的数据集，运用前面学到的知识进行综合分析。 第六章：数据采集与初步探索 从文件读取与理解： 选择一个或多个公开数据集（例如，Kaggle上的数据集，如泰坦尼克号生存预测、信用卡欺诈检测、房价预测等），学习如何读取这些数据，并使用Pandas的各种方法对数据进行初步探索，了解数据的维度、列名、数据类型、是否有缺失值等。 缺失值处理策略： 针对具体数据集中的缺失值，讨论不同的处理策略，例如基于均值/中位数填充、基于模型预测填充、删除包含缺失值的行或列，并分析不同策略可能带来的影响。 异常值检测与处理： 学习使用箱线图、散点图或Z-score等方法检测异常值，并讨论如何处理这些异常值（如删除、替换或保留）。 数据格式统一： 确保所有数据具有统一的格式，例如日期时间的解析、字符串的大小写转换、单位的统一等。 第七章：探索性数据分析（EDA）——挖掘数据洞察 这一章是本书的核心，我们将运用前面学习的工具和可视化方法，对数据进行深入的探索。 单变量分析： 数值变量： 绘制直方图、箱线图、密度图，分析数值变量的分布、中心趋势、离散程度以及是否存在偏度和峰度。 类别变量： 绘制柱状图、饼图，分析类别变量的频率和比例。 双变量分析： 数值变量 vs 数值变量： 绘制散点图，探索变量间的相关性，计算相关系数矩阵并用热力图可视化。 类别变量 vs 数值变量： 绘制箱线图、小提琴图、分组柱状图，探索不同类别下数值变量的分布差异。 类别变量 vs 类别变量： 绘制交叉表、堆积柱状图，探索不同类别变量之间的关联性。 多变量分析： 使用`seaborn.pairplot`进行快速探索。 利用`hue`参数在散点图、柱状图等中加入第三个变量进行区分。 结合数据透视表和分组聚合，从不同维度观察数据。 数据特征工程的初步探索： 根据分析结果，思考如何创建新的特征来提高分析的有效性，例如从日期中提取年份、月份、星期几，或者将连续数值分箱化等。 第八章：构建数据分析报告 将分析结果进行总结： 明确分析的目标，提炼出关键的发现和洞察。 清晰的图表说明： 为每个图表添加简洁、准确的标题和解释，说明图表所展示的信息。 逻辑严谨的叙述： 将分析过程和发现整合成一篇有条理的报告，清晰地传达分析结论。 使用Jupyter Notebook/Lab组织报告： 利用Notebook的特性，将代码、图表和文字报告有机地结合在一起，形成一个完整的、可复现的分析文档。 案例演示： 以一个具体的数据集为例，演示如何完成从数据加载到最终报告生成的全过程，并提出基于数据分析的初步建议。 第九章：数据分析的进阶主题（选讲） 时间序列数据分析入门： 简要介绍时间序列数据的特点，以及在Pandas中处理时间序列数据的基本方法（如时间索引、重采样）。 文本数据分析初步： 介绍文本数据的特点，以及如何使用Pandas进行基本的文本清洗和预处理。 数据分析工具链的扩展： 提及其他可能用到的工具，如SQL用于数据库查询，Scikit-learn用于更复杂的建模和预测（尽管本书侧重于EDA）。 结语 数据分析是一门实践性极强的学科，本书提供了一个起点，更重要的是激发您不断探索和学习的热情。通过掌握Python及其强大的数据分析库，您将能够驾驭海量数据，从中发现规律，做出明智的决策，并最终在您的专业领域中发挥数据驱动的力量。愿这本书成为您数据探索之旅中有益的伙伴，帮助您解锁数据的无限可能。

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