Python 程序設計：從基礎開發(fā)到數據分析
定 價：59.8 元
叢書名：普通高等教育人工智能與大數據系列教材
- 作者：艾小偉
- 出版時間：2021/8/1
- ISBN：9787111681564
- 出 版 社：機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP311.561
- 頁碼：298
- 紙張：
- 版次：
- 開本：16開
本教材包括兩部分內容：第1部分是前9章，內容為Python編程基礎知識；第2部分是后5章，內容為Python數據分析基礎知識及應用。
第1章從編程語言的特點入手，介紹Python的學習路徑及其安裝方法。第2章介紹Python的基礎語法，包括變量、數據類型、運算符、內置函數。第3章介紹Python的四種序列結構，包括列表、元組、字典、集合。第4章介紹Python的條件控制、循環(huán)控制結構。第5章介紹Python的自定義函數。第6章介紹Python常用標準庫、第三方庫的功能。第7章介紹字符串的編碼格式及常用方法。第8章介紹Python對文本文件、二進制文件的操作。第9章介紹Python面向對象編程的機制及特點。第10章介紹NumPy數組及數組間的運算。第11章介紹Matplotlib庫下6種基本圖形及動態(tài)圖的繪制。第12章介紹Python與MySQL數據庫編程。第13章介紹Pandas統計分析基礎。第14章介紹skl庫下，常用機器學習算法的使用。
本教材配套以下教學資源：教學PPT、習題答案、數據分析支撐文件、程序代碼等，
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書中的程序代碼均在Python 3.8、Anaconda 3上調試通過，有些需要安裝第三方庫。
本書可作為普通高校計算機、大數據、人工智能、金融管理等專業(yè)的教材，也可供廣大從事數據分析、人工智能、機器學習等應用系統開發(fā)的技術人員參考。
目錄
前言
教材使用說明
數據清單
第1章Python概述
1.1Python語言簡介
1.1.1編程語言概述
1.1.2Python語言的特點
1.1.3Python語言的應用領域
1.2Python學習路徑
1.2.1Python 的 3 個版本
1.2.2Python知識表格
1.2.3Jupyter Notebook：學習別人的
源代碼的利器
1.3Python 安裝
1.3.1Windows 系統安裝 Python
1.3.2Python 開發(fā)環(huán)境IDEL
1.4Python編程規(guī)范
1.4.1Python 文件類型
1.4.2程序書寫規(guī)范
1.5Python 第三方庫的安裝
1.5.1第三方庫的安裝方法
1.5.2Anaconda 發(fā)行版及安裝
習題
第2章Python基礎語法
2.1變量及數據類型
2.1.1變量及命名規(guī)范
2.1.2數值型數據
2.1.3字符串型數據
2.1.4轉義字符
2.1.5組合數據類型
2.2Python運算符
2.2.1算術運算符（+、-、、 /、 //、
％、）
2.2.2關系運算符（<、<=、>、>=、
==、 !=）
2.2.3邏輯運算符（and、or、not）
2.2.4成員測試運算符（in、not in）
2.2.5集合運算符（ ＆、、^ 、-）
2.2.6各種各樣的賦值運算符
2.2.7位運算符
2.3Python內置函數
2.3.1數據類型強制轉換與類型判斷
2.3.2最大值、最小值與求和函數
2.3.3區(qū)間迭代對象生成函數
2.3.4基本輸入、輸出函數
2.3.5排序函數
2.3.6枚舉與迭代
2.3.7壓縮函數
2.3.8打開磁盤上的文件
2.4Python保留字說明
習題
第3章Python 序列結構
3.1序列概要
3.1.1序列索引
3.1.2序列切片
3.1.3序列相加、相乘
3.1.4檢查元素是否包含在序列中
（含集合、字典）
3.1.5和序列相關的內置函數
3.2列表與列表推導式
3.2.1創(chuàng)建、刪除列表
3.2.2訪問列表元素
3.2.3列表對象常用方法
3.2.4列表支持的運算符
3.2.5與列表相關的內置函數
3.2.6列表推導式
3.2.7列表多元素訪問：切片
3.3元組與生成器
3.3.1創(chuàng)建元組及訪問元素
3.3.2元組與列表的異同
3.3.3Python的生成器
3.4字典與字典推導式
3.4.1創(chuàng)建字典
3.4.2訪問字典元素
3.4.3字典元素的添加、修改與刪除
3.4.4字典推導式
3.4.5字典應用案例
3.5集合與集合推導式
3.5.1集合的創(chuàng)建與訪問
3.5.2集合元素的增加與刪除
3.5.3兩個集合的運算
3.5.4集合推導式
3.5.5集合應用案例
習題
第4章Python 程序控制結構
4.1條件表達式
4.2if分支結構
4.3while循環(huán)和for-in循環(huán)
4.3.1循環(huán)結構語法格式
4.3.2else子語句在循環(huán)體中的妙用
4.3.3break和continue語句
4.4Python在無窮級數求和方面的應用
習題
第5章Python 自定義函數
5.1函數的定義與調用
5.1.1函數定義與調用基本語法
5.1.2函數的說明文檔
5.2函數參數
5.2.1位置參數
5.2.2關鍵字參數
5.2.3默認參數
5.2.4可變長參數
5.3變量的作用域
5.3.1Python局部變量
5.3.2Python全局變量
5.4lambda 表達式
5.4.1lambda表達式的創(chuàng)建及其特點
5.4.2lambda函數的用法
5.5生成器函數
5.5.1生成器概念及用法
5.5.2生成器函數與普通函數的比較
5.6函數的遞歸調用
5.7函數精彩案例賞析
5.8提高代碼可讀性的幾點建議
習題
第6章Python常用庫
6.1Python 庫介紹
6.2Python 常用標準庫
6.2.1math庫
6.2.2random庫
6.2.3string庫
6.2.4sys庫
6.2.5os庫
6.2.6copy庫
6.2.7time庫
6.2.8datetime庫
6.2.9itertools庫
6.2.10其他標準庫
6.3Python 常用第三方庫
6.3.1PIL
6.3.2OpenCV
6.3.3speech
6.3.4pyttsx3庫
6.3.5SciPy庫
6.3.6Python網絡庫
6.3.7Python數據庫操作庫
習題
第7章Python字符串
7.1內置的字符串處理函數
7.2字符串編碼格式
7.2.1ASCII碼
7.2.2GB 18030碼
7.2.3Unicode碼
7.2.4UTF-8碼
7.2.5Python字符串編碼函數：bytes()、
encode()、decode()
7.3字符串格式化
7.3.1使用％操作符進行格式化
7.3.2使用format() 方法進行格
式化
7.4字符串對象常用方法
7.4.1查找
7.4.2替換
7.4.3拆分
7.4.4連接
7.4.5轉換
7.4.6刪除
7.4.7判斷字符串開始或結束
7.4.8判斷字符串中字符
7.4.9字符串切片
7.4.10zip()、sorted()、reversed()、
enumerate()、map()、eval()
7.5jieba庫的使用
7.5.1jieba庫概述
7.5.2jieba庫的常用函數
7.5.3jieba分詞的原理
7.5.4統計三國演義中人物的出場
次數
7.6綜合案例解析
習題
第8章Python文件操作
8.1文件及其分類
8.2文件夾及文件操作
8.2.1文件夾操作
8.2.2文件打開函數
8.2.3文件對象屬性與常用方法
8.2.4上下文管理語句with
8.2.5讀寫文本文件案例
8.3常見二進制文件的操作方法
8.3.1使用open() 讀寫二進制文件
8.3.2使用pickle模塊讀寫dat文件
8.3.3使用struct模塊讀寫二進制文件
8.3.4使用shelve模塊實現數據二進制
持久化保存
8.3.5使用xlrd、openpyxl 模塊讀Excel
文件
8.3.6使用docx 模塊讀寫Word 文件
習題
第9章面向對象程序設計
9.1程序設計的方法
9.1.1結構化程序設計
9.1.2面向對象程序設計
9.2類的定義與使用
9.3屬性與方法
9.3.1類變量和實例變量
9.3.2私有變量與公有變量
9.3.3類方法與實例方法
9.3.4屬性
9.3.5封裝
9.4繼承
9.5特殊方法
9.6綜合案例解析
習題
第10章NumPy庫
10.1NumPy數組對象ndarray
10.1.1創(chuàng)建數組
10.1.2生成隨機數
10.1.3通過索引訪問數組
10.2NumPy通用函數及數組之間的運算
10.2.1四則運算
10.2.2ufunc函數的廣播機制（慎用）
10.2.3利用 NumPy 進行統計分析
10.2.4在數組中插入一行（或一列）
10.3NumPy 矩陣運算
10.3.1創(chuàng)建NumPy矩陣
10.3.2NumPy矩陣運算
10.3.3NumPy下的線性代數運算
10.3.4Python中列表、矩陣、數組之間
的轉換
10.4NumPy 讀寫文件
10.4.1用np.load()、np.save() 讀寫
npy 或 npz 文件
10.4.2用np.loadtxt()、np.savetxt()
讀寫txt 或csv 文本文件
習題
第11章Matplotlib庫與數據可視化
11.1初識Matplotlib
11.2掌握pyplot基礎語法
11.2.1創(chuàng)建畫布與創(chuàng)建子圖
11.2.2添加畫布內容：標題、坐標軸、
圖例
11.2.3保存與展示圖形
11.3繪制折線圖plt.plot()
11.3.1折線圖plot函數完整語法
11.3.2設置plot的風格和樣式
11.4繪制散點圖plt.scatter()
11.5繪制直方圖plt.hist()
11.5.1直方圖的概念及類別
11.5.2直方圖的畫法
11.6繪制條形圖plt.bar()
11.6.1豎放條形圖:plt.bar()
11.6.2橫放條形圖：plt.barh()
11.6.3并列條形圖：plt.bar() 或
plt.barh()
11.7繪制餅圖plt.pie()
11.8繪制箱線圖plt.boxplot()
11.8.1箱線圖概念及繪制方法
11.8.2箱線圖boxplot函數用法
11.8.3npz文件的讀取
11.8.4繪圖綜合案例
11.9用Matplotlib繪制動態(tài)圖及保存gif
格式文件
11.9.1利用交互模式繪制動態(tài)圖
11.9.2利用FuncAnimation繪制動
態(tài)圖
11.10Python 其他圖像功能
11.10.1圖片像素處理
11.10.2繪制3D圖
11.10.3繪制極坐標條形圖（玫瑰圖）
習題
第12章Python與MySQL數據庫
12.1MySQL數據庫的安裝及使用
12.1.1MySQL數據庫的安裝及root密碼
修改
12.1.2MySQL數據庫的使用
12.2Python與MySQL數據庫編程
12.2.1Python建立與MySQL數據庫連接
的connection對象
12.2.2Python操縱MySQL數據庫的
cursor對象
12.2.3編程案例：將股票交易數據（Excel
格式）成批插入數據庫
習題
第13章Pandas統計分析基礎
13.1讀取數據庫中的數據及DataFrame的
數據訪問
13.1.1讀取數據庫中的數據
13.1.2訪問DataFrame中的數據
13.2Pandas讀寫文本文件（.csv）
13.2.1讀文本文件（.csv）
13.2.2寫文本文件（.csv）
13.3Pandas讀寫Excel文件
13.3.1讀Excel文件
13.3.2寫Excel文件
13.4股票數據案例：Tushare庫的使用
13.4.1Tushare 數據接口注冊
13.4.2獲取滬深股票基本信息
13.4.3獲取滬深A股某日所有股票交易
數據
13.4.4獲取某只股票自上市以來的交易
數據
習題
第14章sklearn數據建模
14.1sklearn模塊功能
14.1.1數據分析的算法
14.1.2sklearn庫的常用模塊
14.1.3加載datasets模塊中的數據集
14.1.4數據標準化的種類
14.1.5sklearn數據預處理：數據標準化、
降維
14.1.6將數據集劃分為訓練集和測
試集
14.1.7模型評估：sklearn.metrics
常用庫
14.1.8利用sklearn進行數據建模的
步驟
14.2線性回歸
14.2.1多元線性回歸的基本原理
14.2.2嶺回歸與拉索回歸
14.2.3利用sklearn庫構建線性回歸
模型
14.3logistic回歸
14.3.1logistic回歸模型
14.3.2sklearn庫構建logistic回歸模型：
ROC曲線的應用
14.3.3softmax邏輯回歸模型處理多分類
問題
14.4神經網絡
14.4.1一般神經元模型的組成：
M-P模型
14.4.2多層感知器神經網絡：
BP算法
14.4.3sklearn.neural_network庫構建
神經網絡模型
14.5支持向量機
14.5.1支持向量機的基本模型
14.5.2支持向量機的對偶問題
14.5.3非線性支持向量機與核函數
14.5.4sklearn.svm庫構建支持向量機
模型
14.5.5SVR進行回歸預測：過擬合與股票
預測
14.6數據聚類
14.6.1聚類分析的相關概念
14.6.2基于劃分的聚類算法：
k-means
14.6.3基于層次的聚類算法：
凝聚法
14.6.4基于密度的聚類算法：
DBSCAN 算法
14.6.5sklearn.metrics模塊的聚類模型
評價指標
習題
附錄國家統計局數據查詢及下載
參考文獻
書單推薦
