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Python面試題目與解答：邁向高薪之路
為了解決excel日期去掉0 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。 Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？ ●認識Python特色 ●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計
程式 ●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) ●認識何謂可迭代物件(iterator object) ●認識生成式(generator) ●認識字典、集合操作 ●類別與模組 ●正則表達式 面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容： ●排序與搜尋
●字串 ●陣列 ●鏈結串列 ●二元樹 ●堆疊與回溯 ●數學問題 ●深度、廣度優先搜尋 ●最短路徑演算法 ●貪婪演算法 ●動態規劃演算法 整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。 本書特色 這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。
Python大數據與機器學習實戰
為了解決excel日期去掉0 的問題，作者謝彥 這樣論述：
本書結合作者十餘年軟件開發、系統架構、算法實戰及培訓經驗，致力於系統地闡釋Python大數據和機器學習技術。從數據的採集、存儲、清洗；到建立模型、統計分析；最終用前端程式呈現給使用者的數據展示；以及後臺的系統服務支援。結合了Python數據工具使用、算法原理、以及典型實例各個層面，希望讀者通過對本書的閱讀，少走彎路，以最小的學習成本得到最大的知識收益。 謝彥 從事軟件開發和算法研發十餘年，曾就職於聯想研究院、元心科技等公司。參與研發機上盒、上網本、智慧手機作業系統，工作涉及上層應用、集群構建、圖形底層優、語音合成與識別、資料採擷、深度學習算法等。帶領團隊經驗豐富，擅長團隊
內部人才培訓。 個人開發的應用“天琴語音閱讀器”使用者數達百萬量級，近兩年撰寫資料採擷和機器學習文章百餘篇，CSDN閱讀量100多萬人次。現就職於和興創聯健康科技有限公司，專注於醫療大資料應用研發。作者的公眾號：算法學習分享。 第1章 Python大數據開發入門 1 1.1 大數據工程師技能 1 1.2 Python開發環境 5 1.2.1 Windows環境 5 1.2.2 Linux環境 7 1.2.3 Docker環境 10 1.3 Python開發工具 16 1.3.1 Python命令列環境 16 1.3.2 Jupyter環境 18 1.4 Python數據類型
23 1.4.1 數值 24 1.4.2 字串 24 1.4.3 列表 25 1.4.4 元組 26 1.4.5 集合 26 1.4.6 字典 27 1.5 Python函數和類 27 1.5.1 定義和使用函數 28 1.5.2 lambda匿名函數 28 1.5.3 類和繼承 28 1.6 Python常用庫 29 1.6.1 Python內置庫 29 1.6.2 Python圖形影像處理 30 1.6.3 Python自然語言處理 31 1.6.4 Python數據分析和 處理 32 1.6.5 Python機器學習 33 1.7 Python技巧 34 1.7.1 Python程式調
試 34 1.7.2 去掉警告資訊 35 1.7.3 製作和導入模組 36 1.7.4 異常處理 37 1.8 Python常見問題 38 第2章 科學計算Numpy 40 2.1 多維陣列 40 2.1.1 創建陣列 40 2.1.2 訪問陣列 42 2.1.3 修改陣列 43 2.2 陣列元素運算 44 2.2.1 一元函數 44 2.2.2 二元函數 45 2.2.3 廣播 46 2.2.4 自訂ufunc函數 47 2.3 常用函數 48 2.3.1 分段函數 48 2.3.2 統計函數 49 2.3.3 組合與分割 51 2.3.4 矩陣與二維陣列 52 2.3.5 其他常用函數
54 第3章 數據操作Pandas 55 3.1 數據物件 55 3.1.1 Series對象 55 3.1.2 DataFrame對象 57 3.1.3 Index對象 60 3.2 數據存取 63 3.2.1 訪問數據表元素 63 3.2.2 修改數據表元素 66 3.3 分組運算 68 3.3.1 分組 69 3.3.2 聚合 70 3.3.3 轉換 71 3.3.4 過濾 72 3.3.5 應用 72 3.4 日期時間處理 73 3.4.1 Python日期時間處理 73 3.4.2 Pandas日期時間處理 75 3.4.3 時間序列操作 76 3.4.4 數據重排 84 第4章
數據視覺化 86 4.1 Matplotlib繪圖庫 87 4.1.1 準備工作 87 4.1.2 散點圖與氣泡圖 88 4.1.3 線圖 90 4.1.4 柱圖 92 4.1.5 圓形圖 95 4.1.6 箱線圖和小提琴圖 96 4.1.7 三維圖 97 4.1.8 Matplotlib繪圖區域 100 4.1.9 文字顯示問題 103 4.1.10 匯出圖表 104 4.1.11 Matplotlib技巧 105 4.2 Seaborn**數據視覺化 107 4.2.1 準備工作 107 4.2.2 連續變數相關圖 108 4.2.3 分類變數圖 109 4.2.4 回歸圖 113 4.
2.5 多圖組合 115 4.2.6 熱力圖 118 4.2.7 印刷品作圖 119 4.3 PyEcharts交互圖 119 4.3.1 ECharts 119 4.3.2 準備工作 120 4.3.3 繪製交互圖 120 4.3.4 在網頁中顯示圖 123 第5章 獲取數據 125 5.1 讀寫文件 126 5.1.1 讀寫文字檔 126 5.1.2 寫日誌檔 127 5.1.3 讀寫XML文件 128 5.1.4 讀寫Json文件 130 5.1.5 讀寫CSV文件 131 5.1.6 讀寫PKL文件 132 5.1.7 讀寫HDF5文件 133 5.1.8 讀寫Excel文件 134
5.2 讀寫數據庫 135 5.2.1 數據庫基本操作 136 5.2.2 Python存取MySQL 數據庫 138 5.2.3 Python存取SQL Server 數據庫 140 5.2.4 Python存取Sqlite 數據庫 143 5.2.5 Python存取Dbase 數據庫 143 5.3 讀寫數據倉庫 144 5.3.1 讀取ElasticSearch 數據 144 5.3.2 讀取S3雲存儲數據 146 5.3.3 讀取Hive數據 148 5.4 獲取網路數據 151 5.4.1 從網路介面讀取 數據 151 5.4.2 抓取網站數據 152 5.4.3 使用POST方
法抓取 數據 153 5.4.4 轉換HTML檔 153 5.5 選擇數據存儲方式 154 第6章 數據預處理 155 6.1 數據類型識別與轉換 155 6.1.1 基本類型轉換 156 6.1.2 數據類型識別 157 6.2 數據清洗 158 6.2.1 缺失值處理 158 6.2.2 異常值處理 160 6.2.3 去重處理 162 6.3 數據歸約 163 6.3.1 經驗篩選特徵 163 6.3.2 統計學方法篩選特徵 163 6.3.3 模型篩選特徵 164 6.3.4 數學方法降維 165 6.4 數據抽樣 166 6.4.1 簡單隨機抽樣 167 6.4.2 系統抽樣 16
8 6.4.3 分層抽樣 168 6.4.4 整群抽樣 168 6.5 數據組合 169 6.5.1 merge函數 169 6.5.2 concat函數 170 6.6 特徵提取 171 6.6.1 數值型特徵 171 6.6.2 分類型特徵 171 6.6.3 字元型特徵 172 第7章 數據分析 175 7.1 入門實例 175 7.2 假設檢驗 177 7.2.1 基本概念 177 7.2.2 假設檢驗的步驟 178 7.2.3 統計分析工具 178 7.3 參數檢驗與非參數檢驗 179 7.3.1 正態性檢驗 179 7.3.2 方差齊性檢驗 181 7.3.3 分析檢驗結果 18
2 7.4 T檢驗 182 7.4.1 單樣本T檢驗 182 7.4.2 獨立樣本T檢驗 183 7.4.3 配對樣本T檢驗 183 7.5 方差分析 184 7.6 秩和檢驗 185 7.7 卡方檢驗 186 7.8 相關性分析 187 7.8.1 圖形描述相關性 188 7.8.2 正態數據的相關 分析 189 7.8.3 非正態數據的相關 分析 190 7.9 變數分析 190 7.9.1 單變數分析 190 7.9.2 多變數分析 191 7.10 TableOne工具 193 7.11 統計方法總結 194 第8章 機器學習基礎知識 196 8.1 基本概念 196 8.1.1 深
度學習、機器學習、 人工智慧 197 8.1.2 有監督學習、無監督 學習、半監督學習 197 8.1.3 訓練集、驗證集、 測試集 198 8.1.4 過擬合與欠擬合 198 8.1.5 常用術語 199 8.2 評價模型 199 8.2.1 方差、協方差、協 方差矩陣 200 8.2.2 距離與範數 204 8.2.3 回歸效果評估 207 8.2.4 分類效果評估 210 第9章 機器學習模型與工具 216 9.1 基於距離的算法 217 9.1.1 K近鄰算法 217 9.1.2 聚類算法 219 9.2 線性回歸與邏輯回歸 221 9.2.1 線性回歸 222 9.2.2 邏輯回歸
225 9.3 支持向量機 226 9.4 資訊熵和決策樹 230 9.4.1 信息量和熵 231 9.4.2 決策樹 234 9.5 關聯規則 236 9.5.1 Apriori關聯規則 237 9.5.2 FP-Growth關聯分析 240 9.6 貝葉斯模型 242 9.6.1 貝葉斯公式 242 9.6.2 樸素貝葉斯算法 244 9.6.3 貝葉斯網路 248 9.7 隱瑪律可夫模型 250 9.8 集成算法 254 第10章 模型選擇與相關技術 259 10.1 數據準備與模型選擇 259 10.1.1 預處理 259 10.1.2 選擇模型 260 10.2 自動機器學習框架
263 10.2.1 框架原理 263 10.2.2 Auto-Sklearn 264 10.2.3 Auto-ML 266 10.2.4 Auto-Keras 267 10.3 自然語言處理 269 10.3.1 分詞工具 269 10.3.2 TF-IDF 271 10.4 建模相關技術 274 10.4.1 切分數據集與交叉 驗證 274 10.4.2 模型調參 276 10.4.3 學習曲線和驗證 曲線 279 10.4.4 保存模型 282 第11章 大數據競賽平臺 283 11.1 定義問題 283 11.1.1 強人工智慧與弱 人工智慧 284 11.1.2 Datathon競
賽 285 11.2 算法競賽 286 11.2.1 大數據競賽平臺 優勢 287 11.2.2 Kaggle大數據 平臺 288 11.2.3 實戰