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Python数据分析与代码实现

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简介：
《Python数据分析与代码实现》一书深入浅出地介绍了如何使用Python进行高效的数据处理、分析和可视化，适合数据科学初学者及进阶读者。 数据集包含了从-20dB到+18dB共20个信噪比（步长为2）下的11种调制信号，包括AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中，所有信号的中心频率为200kHz，采样频率为1Msamp/s，并且每个信噪比下每种调制信号包含1000个样本数据。每个信号由IQ两路数据组成，每一路都含有128个采样点。

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  • Python数据分析与代码实现
    优质
    《Python数据分析与代码实现》一书深入浅出地介绍了如何使用Python进行高效的数据处理、分析和可视化，适合数据科学初学者及进阶读者。 数据集包含了从-20dB到+18dB共20个信噪比（步长为2）下的11种调制信号，包括AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中，所有信号的中心频率为200kHz，采样频率为1Msamp/s，并且每个信噪比下每种调制信号包含1000个样本数据。每个信号由IQ两路数据组成，每一路都含有128个采样点。
     
  • Python数据建模与分析实现
    优质
    《Python数据建模与分析实现》一书深入浅出地介绍了如何利用Python进行高效的数据处理、统计分析和模型构建，帮助读者掌握从数据获取到结果呈现全流程的技术要点。 本段落详细介绍了使用Python进行数据分析与建模的方法，具有较高的参考价值。有兴趣的朋友可以查阅参考。
     
  • Python实现的Excel表格数据分析代码分享
    优质
    本段落分享了一系列使用Python进行Excel数据处理与分析的实用代码示例。涵盖从基础的数据读取、清洗到高级的数据可视化技术，帮助用户提高工作效率和数据分析能力。 基于Python实现Excel表格数据分析的源码在PyCharm环境中运行后会显示如图1所示的系统主界面。在这个界面上，通过顶部工具栏可以选择所需的操作步骤： （1）导入Excel：点击“导入Excel”按钮，在弹出的选择文件夹对话框中选择特定文件夹，例如XS1文件夹。程序将遍历该文件夹内的所有*.xls格式的Excel文档，并将其添加到列表区域显示，效果如图2所示。 （2）提取列数据：通过工具栏上的“提取列数据”按钮执行操作后，可以从中抽取买家会员名、收货人姓名、联系手机和宝贝标题等信息。该功能完成后所生成的数据将保存在当前程序目录下的mycell.xls文件中，效果如图3所示。 （3）定向筛选：点击工具栏上的“定向筛选”按钮以过滤出特定条件的用户数据，“零基础学Python”的学员记录会被单独列出并展示出来，结果同样会存储于mycell.xls文件内，效果参照图4。 （4）多表合并：使用“多表合并”功能可以将列表中的所有Excel表格整合为单一文档。最终的结果也会被保存到程序目录下的mycell.xls中。 更多项目细节可以通过下载源代码包查看，并且该软件已经被打包成exe文件以便直接运行执行任务。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
    优质
    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地介绍了如何进行数据可视化和数据分析，帮助读者掌握利用Python解决实际问题的能力。 这段代码案例完成了以下几项任务：加载了titanic数据集；进行了简单的数据预处理，包括删除包含缺失值的行（仅针对Age列）；使用seaborn库绘制乘客年龄分布的直方图，并在图表中添加了核密度估计曲线(KDE)；利用seaborn库绘制按性别分组后的生存情况条形图；计算并展示了整体的生存率；以及分别统计和展示男女乘客各自的生存率。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
    优质
    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地讲解了数据可视化的原理及技巧，帮助读者掌握高效的数据分析方法。 Python数据分析与可视化是一门结合了数据处理、统计分析以及图表制作的技能课程。通过学习这门课程，学员可以掌握如何利用Python编程语言进行高效的数据清洗、探索性数据分析，并使用各种库如Pandas, NumPy等来进行复杂计算和大规模数据集操作；同时借助Matplotlib, Seaborn等可视化工具将结果以直观的方式呈现出来，帮助决策者更好地理解数据背后的故事。
     
  • Python数据分析实践源代码
    优质
    本书提供了丰富的Python编程实例和源代码，专注于数据处理与分析的实际应用，适合初学者及进阶读者学习参考。 资源合计分为6大章节：数据准备、数据处理、数据可视化以及爬虫（网页数据抓取）、MySQL连接和数据分析项目，涵盖了完整的数据分析流程。每个章节都是一个独立的模块。
     
  • Python数据分析实战代码.zip
    优质
    《Python数据分析实战代码》是一本包含大量实用案例和源码解析的数据分析教程，旨在帮助读者掌握Python在数据处理与分析中的应用技巧。 Python数据分析实战源码提供了一套完整的实践教程与代码示例，帮助学习者掌握数据处理、分析以及可视化的核心技能。通过这些源码的练习，读者可以加深对Python在数据分析领域应用的理解，并能够独立完成复杂的数据分析项目。
     
  • DES代码实现与线性分析及差分分析（Python）
    优质
    本项目使用Python语言实现了DES加密算法，并对其进行了线性分析和差分分析，以评估其安全性能。 DES代码实现包括线性分析和差分分析的Python版本。
     
  • Python数据分析与挖掘实践_正文数据及代码.zip
    优质
    本资料为《Python数据分析与挖掘实践》一书配套资源，包含书中实例所需的数据集和完整源代码。适合学习Python进行数据分析和挖掘技术的读者使用。 Python数据分析与挖掘实战_正文数据和代码.zip包含了用于学习Python数据分析及挖掘的相关资料和实践代码。
     
  • Python数据分析与Excel操作-Pandas实例代码.zip
    优质
    本资源包包含Python数据分析库Pandas的实用教程和示例代码，侧重于如何高效地使用Pandas进行数据处理及分析，并结合Excel操作讲解具体应用案例。适合希望提高数据处理技能的学习者参考学习。 Pandas玩转Excel-Python数据分析轻松学示例代码.zip 该文件包含了使用Python的Pandas库进行Excel数据操作和分析的学习示例代码。