Python数据分析实战：从环境搭建到可视化

"《Python数据分析、挖掘与可视化》是一门针对计算机科学与技术、数据科学、统计、金融、管理等领域专业的限制性选修课程，由董付国编写，旨在教授学生如何利用Python进行数据处理、分析和可视化。课程涵盖了Python的基础语法、数据类型、文件操作、numpy数组、pandas数据分析、sklearn机器学习以及matplotlib数据可视化等内容，并强调实践应用和算法选择。" 本课程的教学大纲分为以下几个部分： 1. **课程概况**：课程名为《Python数据分析、挖掘与可视化》，适用于有线性代数、高等数学和数理统计基础的学生，共64学时。课程旨在培养学生理解Python编程，熟练运用Python解决实际问题，以及掌握数据分析、机器学习和数据可视化的方法。 2. **教学目的和要求**：学生将学会Python的基础语法，如数据类型、控制结构和函数，同时深入理解numpy、pandas和sklearn等库的使用，掌握数据处理、机器学习算法和数据可视化技巧。此外，还需具备根据问题选择合适算法和可视化方法的能力。 3. **教学内容及重点、难点**： - 第1章介绍Python开发环境的搭建，包括Python安装、Anaconda3、IDLE、Jupyter Notebook和Spyder等工具的使用，以及扩展库的安装。重点在于环境变量配置和扩展库管理。 - 编码规范讲解了Python特有的缩进规则和变量命名，缩进是Python代码块的主要区分方式，是学习的重点。 - 进一步，课程涉及标准库和扩展库的导入与使用，以及对象调用的技巧。 4. **后续章节**：课程内容包括Python的数据类型、运算符、列表、元组、字典、集合、字符串、选择结构、循环结构、函数定义与使用、文件操作、numpy的数组和矩阵运算、pandas的数据分析实战、sklearn的机器学习实战以及matplotlib的数据可视化实战。这些章节将逐步深入到高级数据分析和机器学习的领域。 5. **课时分配建议**：课程的每个主题都有建议的课时分配，确保学生有足够的时间理解和实践每个概念。 6. **教材与参考书目**：提供了教材和相关参考书籍，供学生课外学习和深入研究。 《Python数据分析、挖掘与可视化》是一门全面的课程，它不仅教授Python编程语言的基础，更注重数据处理、分析和可视化的实践应用，是学习数据科学的重要资源。通过这门课程，学生可以提升自己在数据驱动决策和分析中的能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。