内容简介
展开全文
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 致谢
- 目录
- 第1章 初识Python
- 1.1 Python 简介
- 1.2 Python 版本的选择
- 1.3 Python 集成开发环境的搭建
- 1.4 第一行Python代码
- 1.5 IPython 解释器
- 1.6 Python 代码的执行模式
- 1.6.1 解释器模式
- 1.6.2 脚本模式
- 1.6.3 解释器模式与脚本模式的区别
- 1.7 Jupyter Notebook的使用
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第2章 Python基础
- 2.1 基本语法简介
- 2.2 数据类型
- 2.2.1 数字
- 2.2.2 字符串
- 2.2.3 Unicode字符串
- 2.2.4 索引与分片
- 2.2.5 列表
- 2.2.6 元组
- 2.2.7 可变与不可变类型
- 2.2.8 字典
- 2.2.9 集合与不可变集合
- 2.2.10 赋值机制
- 2.3 判断与循环
- 2.3.1 判断
- 2.3.2 循环
- 2.4 函数与模块
- 2.4.1 函数
- 2.4.2 模块
- 2.5 异常与警告
- 2.5.1 异常
- 2.5.2 警告
- 2.6 文件读写
- 2.6.1 读文件
- 2.6.2 写文件
- 2.6.3 中文文件的读写
- 2.7 内置函数
- 2.7.1 数字相关的内置函数
- 2.7.2 序列相关的内置函数
- 2.7.3 类型相关的内置函数
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第3章 Python进阶
- 3.1 函数进阶
- 3.1.1 函数参数传递
- 3.1.2 高阶函数
- 3.1.3 函数map()、filter()和reduce()
- 3.1.4 Lambda表达式
- 3.1.5 关键字global
- 3.1.6 函数的递归
- 3.2 迭代器与生成器
- 3.2.1 迭代器
- 3.2.2 生成器
- 3.3 装饰器
- 3.3.1 装饰器的引入
- 3.3.2 装饰器的用法
- 3.4 上下文管理器与with语句
- 3.4.1 上下文管理器的原理
- 3.4.2 模块contextlib
- 3.5 变量作用域
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第4章 Python标准库
- 4.1 系统相关：sys模块
- 4.2 与操作系统进行交互：os模块
- 4.3 字符串相关：string模块
- 4.4 正则表达式：re模块
- 4.5 日期时间相关：datetime模块
- 4.6 更好地打印Python对象：pprint模块
- 4.7 序列化Python对象：pickle，cPickle模块
- 4.8 读写JSON数据：json模块
- 4.9 文件模式匹配：glob模块
- 4.10 高级文件操作：shutil模块
- 4.11 更多的容器类型：collections模块
- 4.12 数学：math模块
- 4.13 随机数：random模块
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第5章 Python科学计算基础：NumPy模块
- 5.1 NumPy 模块简介
- 5.2 数组基础
- 5.2.1 数组的引入
- 5.2.2 数组的属性
- 5.2.3 数组的类型
- 5.2.4 数组的生成
- 5.2.5 数组的索引
- 5.2.6 数组的迭代
- 5.3 数组操作
- 5.3.1 数值相关的数组操作
- 5.3.2 形状相关的数组操作
- 5.3.3 数组的拼接操作
- 5.3.4 数组的四则运算、点乘和矩阵类型
- 5.3.5 数组的数学操作
- 5.3.6 数组的比较和逻辑操作
- 5.4 数组广播机制
- 5.5 数组索引进阶
- 5.5.1 数组基础索引
- 5.5.2 数组的高级索引
- 5.6 数组读写
- 5.6.1 数组的读取
- 5.6.2 数组的写入
- 5.6.3 数组的二进制读写
- 5.7 随机数组
- 5.8 结构数组
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第6章 Python可视化：Matplotlib模块
- 6.1 Ma tplotlib模块简介
- 6.2 基于函数的可视化操作
- 6.2.1 函数plt.plot()的使用
- 6.2.2 图与子图
- 6.2.3 其他可视化函数
- 6.3 基于对象的可视化操作
- 6.4 图像中的文本处理
- 6.5 实例：基于Matplotlib的三角函数可视化
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第7章 Python科学计算进阶：SciPy模块
- 7.1 SciPy 模块简介
- 7.2 插值模块：scipy.interpolate
- 7.3 概率统计模块：scipy.stats
- 7.3.1 基本统计量
- 7.3.2 概率分布
- 7.3.3 假设检验
- 7.4 优化模块：scipy.optimize
- 7.4.1 数据拟合
- 7.4.2 最值优化
- 7.4.3 方程求根
- 7.5 积分模块：scipy.integrate
- 7.5.1 符号积分与SymPy模块
- 7.5.2 数值积分
- 7.6 稀疏矩阵模块：scipy.sparse
- 7.7 线性代数模块：scipy.linalg
- 7.8 实例：基于SciPy的主成分分析
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第8章 Python数据分析基础：Pandas模块
- 8.1 Pandas 简介
- 8.2 一维数据结构：Series对象
- 8.2.1 Series对象的生成
- 8.2.2 Series对象的使用
- 8.3 二维数据结构：DataFrame对象
- 8.3.1 DataFrame对象的生成
- 8.3.2 DataFrame对象的使用
- 8.4 Pandas 对象的索引
- 8.4.1 基于中括号的索引和切片
- 8.4.2 基于位置和标记的高级索引
- 8.5 缺失值的处理
- 8.6 数据的读写
- 8.7 实例：基于Pandas的NBA数据分析
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第9章 Python面向对象编程
- 9.1 面向对象简介
- 9.2 自定义类型
- 9.3 方法和属性
- 9.4 继承与复用
- 9.5 公有、私有、特殊以及静态的方法和属性
- 9.6 多重继承
- 9.7 实例：基于面向对象的森林火灾模拟
- 9.7.1 森林火灾模拟
- 9.7.2 基于继承机制的森林火灾模拟
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
- 第10章 Python实践：中文小说文本分析
- 10.1 数据预处理
- 10.2 数据统计
- 10.3 数据建模
- 10.4 效果分析
- 本章学习笔记
- 本章新术语
- 本章新函数
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版权信息
出版社：机械工业出版社
出版时间：2018
作者：李金 等编著
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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