1.本书采用大量的实践案例，实战型极高，内容非常直观，可读性较强。 2.本书作者是多年从事一线开发工作的工程师，具有较为丰富的开发经验。 3.本书采用模块化组织方式，依据Python大数据处理与分析的要求按模块组织内容。
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内容提要
前言
第1章 数值计算模块NumPy
1.1 NumPy数组的创建与保存
1.2 NumPy数组的操作
1.3 NumPy数组常用函数
1.4 股价统计分析案例
第2章 数据分析模块pandas
2.1 pandas基础
2.2 从文件读取数据构建DataFrame
2.3 DataFrame的访问与删除
2.4 时间类型数据的转换与处理
2.5 数据的清洗
2.6 数据的整理
2.7 数据的分析统计
第3章 JSON模块与格式转换
3.1 JSON对象与Python对象
3.2 JSON文件的读操作
3.3 JSON文件的练习
3.4 打开文件
第4章 连接MySQL数据库的pymysql模块
4.1 在Python 3中连接MySQL
4.2 pymysql的基本使用方法
第5章 Matplotlib可视化模块
5.1 确定画布的大小和格局
5.2 绘制折线图和散点图
5.3 使用plt.scatter()函数绘制散点图
5.4 使用plt.bar()函数绘制条形图
5.5 使用plt.hist()函数绘制直方图
5.6 绘制箱形图
5.7 雷达图
5.8 三维图
5.9 通过DataFrame生成折线图
第6章 Flask框架与ECharts可视化
6.1 Flask框架的基本概念与使用方法
6.2 ECharts的使用方法
6.3 使用Flask框架结合ECharts实现动态视图
6.4 使用Flask+MySQL+ECharts实现联动视图
第7章 机器学习模块sklearn
7.1 sklearn线性回归
7.2 sklearn分类算法
7.3 sklearn聚类算法
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