Python地球科學(xué)數(shù)據(jù)分析

目錄
第 一部分 地質(zhì)學(xué)家應(yīng)知應(yīng)會(huì)的Python基礎(chǔ)知識(shí)
第 1章 輕松搭建Python環(huán)境 2
1.1 Python編程語(yǔ)言 2
1.2 編程范例 3
1.3 本地Python環(huán)境 3
1.4 遠(yuǎn)程Python環(huán)境 6
1.5 Python包 6
1.6 專門為地質(zhì)學(xué)家開發(fā)的Python包 7
第 2章 地質(zhì)學(xué)家的Python知識(shí) 8
2.1 從使用IPython控制臺(tái)開始 8
2.2 樣式和命名規(guī)則 10
2.3 使用Python腳本 11
2.4 條件語(yǔ)句、縮進(jìn)、循環(huán)和函數(shù) 13
2.4.1 條件語(yǔ)句 13
2.4.2 縮進(jìn)和塊 14
2.4.3 for循環(huán) 15
2.4.4 while循環(huán) 16
2.4.5 函數(shù) 17
2.5 導(dǎo)入外部庫(kù) 18
2.6 基本運(yùn)算和數(shù)學(xué)函數(shù) 18
第3章 用Python解決地質(zhì)問題：簡(jiǎn)介 21
3.1 第 一次使用Python繪制二元相圖 21
3.2 建立第 一個(gè)地球科學(xué)模型 28
3.3 空間數(shù)據(jù)表達(dá)的快速入門 32
第二部分 地質(zhì)數(shù)據(jù)描述
第4章 地質(zhì)數(shù)據(jù)集的圖形可視化 38
4.1 數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)學(xué)描述：主要概念 38
4.2 可視化單變量樣本分布 39
4.2.1 直方圖 39
4.2.2 累積分布圖 41
4.3 準(zhǔn)備發(fā)布就緒的二元相圖 41
4.3.1 子圖 41
4.3.2 標(biāo)記 43
4.3.3 圖例 49
4.3.4 四舍五入小數(shù)、文本格式、符號(hào)和特殊字符 52
4.3.5 二元相圖：plot()與scatter()的比較 57
4.4 多元數(shù)據(jù)可視化：首次嘗試 62
第5章 描述統(tǒng)計(jì)1：?jiǎn)巫兞糠治?64
5.1 描述統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 64
5.2 位置 64
5.2.1 平均數(shù) 64
5.2.2 中位數(shù) 67
5.2.3 眾數(shù) 68
5.3 離差或尺度 69
5.3.1 極差 69
5.3.2 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 71
5.3.3 四分位距 73
5.4 偏度 74
5.5 pandas中的描述統(tǒng)計(jì) 77
5.6 箱形圖 78
第6章 描述統(tǒng)計(jì)2：雙變量分析 80
6.1 協(xié)方差和相關(guān)性 80
6.2 簡(jiǎn)單線性回歸 83
6.3 多項(xiàng)式回歸 85
6.4 非線性回歸 87
第三部分 地質(zhì)學(xué)中的積分與微分方程
第7章 數(shù)值積分 94
7.1 定積分 94
7.2 積分的基本性質(zhì) 95
7.3 定積分的解析解和數(shù)值解 95
7.4 微積分的基本定理和解析解 96
7.4.1 微積分的基本定理 96
7.4.2 解析解：Python中的符號(hào)法 96
7.5 定積分的數(shù)值解 97
7.5.1 矩形法 97
7.5.2 梯形法 100
7.5.3 基于scipy的梯形法和復(fù)合辛普森法 101
7.6 計(jì)算地質(zhì)構(gòu)造體積 103
7.7 計(jì)算巖石靜壓力 104
第8章 微分方程 110
8.1 引言 110
8.2 常微分方程 111
8.3 一階常微分方程的數(shù)值解 116
8.3.1 歐拉法 116
8.3.2 scipy.integrate.ode類 118
8.4 菲克擴(kuò)散定律—一種廣泛使用的偏微分方程 120
8.4.1 解析解 121
8.4.2 常數(shù)D的數(shù)值解 123
第四部分 概率密度函數(shù)與誤差分析
第9章 概率密度函數(shù)及其在地質(zhì)學(xué)中的應(yīng)用 130
9.1 概率分布與密度函數(shù) 130
9.2 正態(tài)分布 131
9.2.1 正態(tài)概率密度函數(shù) 131
9.2.2 生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)樣本 135
9.3 對(duì)數(shù)正態(tài)分布 137
9.4 其他適用于地質(zhì)學(xué)的概率密度函數(shù) 139
9.5 密度估計(jì) 140
9.6 中心極限定理與正態(tài)分布均值 145
第 10章 誤差分析 148
10.1 地質(zhì)測(cè)量中的誤差處理 148
10.1.1 精確度和準(zhǔn)確度 148
10.1.2 置信區(qū)間 151
10.1.3 均值估計(jì)的不確定性： 標(biāo)準(zhǔn)誤差 153
10.2 二元相圖中的不確定性 報(bào)告 155
10.3 誤差傳播的線性化方法 161
10.4 誤差傳播的蒙特卡洛方法 166
第五部分 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)
第 11章 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)導(dǎo)論 174
11.1 經(jīng)典統(tǒng)計(jì)法和穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)法 174
11.2 正態(tài)檢驗(yàn) 175
11.2.1 直方圖和參數(shù)擬合 175
11.2.2 Q-Q圖 177
11.2.3 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 178
11.3 位置和尺度的穩(wěn)健估計(jì) 180
11.3.1 位置的穩(wěn)健估計(jì)和 弱估計(jì) 180
11.3.2 尺度的穩(wěn)健估計(jì)和 弱估計(jì) 183
11.3.3 位置和尺度的聯(lián)合穩(wěn)健 估計(jì) 185
11.4 地球化學(xué)中的穩(wěn)健統(tǒng)計(jì) 187
第 12章 機(jī)器學(xué)習(xí) 189
12.1 地質(zhì)學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論 189
12.2 Python中的機(jī)器學(xué)習(xí) 191
12.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在地質(zhì)學(xué)中的 研究案例 191
12.3.1 用于訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn) 數(shù)據(jù) 192
12.3.2 標(biāo)準(zhǔn)化 194
12.3.3 訓(xùn)練和測(cè)試模型 197
附錄A 面向地質(zhì)學(xué)家的Python包和資源 201
A.1 面向地質(zhì)學(xué)家的Python包 201
A.2 面向地質(zhì)學(xué)家的Python學(xué)習(xí)資源 201
附錄B 面向?qū)ο缶幊虒?dǎo)論 202
B.1 面向?qū)ο缶幊?202
B.2 在Python中定義類、屬性和方法 202
附錄C Matplotlib面向?qū)ο驛PI 206
C.1 Matplotlib應(yīng)用程序接口 206
C.2 Matplotlib面向?qū)ο驛PI 206
C.3 使用OO樣式微調(diào)地質(zhì)圖 207
附錄D 使用Pandas工具 210