本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍了数据分析与可视化方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。 本书共13章，主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载入与预处理、Matplotlib数据可视化基础、Seaborn可视化、pyecharts可视化、时间序列数据分析、SciPy科学计算、统计与机器学习、图像数据分析和综合案例实战等。 本书可作为各类高等院校数据科学与大数据、软件工程和计算机科学与技术等专业的教材，也可作为Python数据分析初学者和爱好者的参考书。

前言 随着互联网的飞速发展，人们在互联网上的行为产生了海量数据，对这些数据的存储、处理与分析带动了大数据技术的发展。其中，数据分析与可视化技术可以帮助人们在庞大的数据之间进行相关分析，找到有价值的信息和规律，使得人们对世界的认识更快、更便捷。在数据科学领域，Python语言由于简单易用、第三方库强大的特点，深受数据分析人员的青睐。 因此，本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析示例，系统地介绍了数据分析和可视化的原理与方法，带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识，提高解决实际问题的能力。 本书特色 （1） 内容全面，讲解系统。 （2） 给出了数据分析环境的安装和配置步骤。 （3） 详细介绍了利用Python进行数据分析与可视化的方法。 （4） 提供了多个有较高应用价值的项目案例，有很强的实用性。 （5） 配套资源丰富，方便教学和学习。 本书内容 第1章数据分析与可视化概述，主要介绍数据分析与可视化的基本内容、数据分析与数据挖掘的关系、数据分析与可视化常用的工具、Python数据分析与可视化的主要库、Jupyter Notebook的安装以及基本使用方法。 第2章Python编程基础，主要介绍Python语言的基本语法、内置数据类型、函数以及文件操作。 第3章NumPy数值计算基础，主要介绍数组及其索引、数组运算、数组读写及常用的统计与分析方法。 第4章Pandas统计分析基础，主要介绍Pandas中的数据结构、索引操作、数据查询与编辑、分组汇总聚合、透视表以及Pandas的简单绘图。 第5章Pandas数据...