适读人群 ：非计算机专业研究生、本科、专科程序设计课程教材。计算机专业程序设计基础课程教材。 Python爱好者自学用书。
Python教育者董付国老师新作
《Python程序设计基础与应用》内容言简意赅，案例丰富，内容涵盖python编程基础及核心应用，配套资源超全（包括教学PPT、源码、大纲、教案、习题答案），部分内容全彩呈现。
《Python程序设计基础与应用》全部代码适用于Python 3.5、Python 3.6以及更高版本。
Python入门，有这一本就够了！
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内容简介
本书主要介绍Python语言的开发环境（包括Spyder、Jupyter和PyCharm）与交互式工具、语言概述、数据结构、编程范型、库、数据分析、数据可视化及应用案例分析。本书通过融合其他相关知识，重点讨论了Python在网络爬虫、推荐系统、图像处理和机器学习等多个领域的应用。本书不仅注重基本概念的讲解，还强调问题的分析与求解，并在教辅资源中给出了大量实例、源代码及4个Python实验，以供读者练习，进而帮助读者巩固所学知识。本书的内容覆盖面广，实用性强，既可作为高等院校计算机、软件工程、人工智能、数据科学与大数据技术、信息和通信工程等专业相关课程的教材，又可供计算机视觉、机器学习等领域的技术人员参考使用。
章节目录
- A-fy
- 60259-bq
- C-qy
- ( 技术背景
- ( 本书内容
- ( 本书特色
- 1．理论联系实践，助力学练结合
- 2．面向多领域应用，融合多学科知识
- 3．配套立体化教辅资源，全方位服务教师教学
- ( 学时建议
- ( 编者团队
- D-ml
- 01
- 第1章 概 述
- 1.1 Python简介
- 1.1.1 Python的发展历程
- 1.1.2 Python的特点
- 1.2 数据
- 1.2.1 数据类型
- 1.2.2 编程范型
- 1. 单循环模式
- 2. 多线程模式
- 3. reactor模式
- 1.3 数据模型
- 1.3.1 数据结构
- 1.3.2 对象
- 1.4 数据分析
- 1.4.1 数据分析简介
- 1.4.2 数据预处理
- 1. 数据清理
- 2. 数据集成
- 3. 数据变换
- 4. 数据归约
- 1.4.3 数据分析方法
- 1. 描述性统计
- 2. 信度分析
- 3. 相关分析
- 1.5 本章小结
- 1.6 习题
- 02
- 第2章 开发环境与交互式工具
- 2.1 搭建环境
- 2.1.1 下载Python
- 2.1.2 安装
- 2.1.3 环境变量配置
- 2.1.4 测试是否安装成功
- 1. 测试Python是否安装成功
- 2. 主流的Python解释器
- 2.2 Spyder
- 2.2.1 Spyder简介
- 2.2.2 Spyder安装
- 2.2.3 Spyder使用简介
- 1. Spyder界面介绍
- 2. Spyder的配置
- 3. 注释功能
- 4. 调试功能
- 2.3 Jupyter
- 2.3.1 Jupyter简介
- 2.3.2 Jupyter安装及配置
- 2.3.3 Jupyter工具使用
- 2.4 PyCharm
- 2.4.1 PyCharm简介
- 2.4.2 PyCharm安装
- 2.4.3 PyCharm 配置
- 2.5 本章小结
- 2.6 习题
- 03
- 第3章 语言概述
- 3.1 内置类型
- 3.1.1 逻辑值检测
- 3.1.2 比较运算符
- 3.1.3 数值类型
- 3.1.4 迭代器类型
- 3.2 控制流程
- 3.2.1 if 语句
- 1. if语句的一般形式
- 2. if语句的嵌套
- 3.2.2 while语句
- 3.2.3 for 语句
- 3.3 模块
- 3.4 本章小结
- 3.5 习题
- 04
- 第4章 数据结构
- 4.1 元组
- 4.2 列表
- 4.3 集合
- 4.4 字典
- 4.5 推导式
- 1. 列表推导式
- 2. 字典推导式
- 3. 集合推导式
- 4.6 本章小结
- 4.7 习题
- 05
- 第5章 编程范型
- 5.1 面向对象编程
- 5.1.1 Python的范围与命名空间
- 5.1.2 类的定义
- 1. 类的定义
- 2. 类的实例化与引用
- 3. 实例成员与类成员
- 4. 私有属性和方法
- 5. 静态方法和类方法
- 5.1.3 类的继承
- 1. 单继承
- 2. 多继承
- 5.1.4 运算符重载
- 5.2 函数式编程
- 5.2.1 函数对象
- 1. 函数对象作为参数传递
- 2. 函数返回函数对象
- 5.2.2 匿名函数
- 5.2.3 装饰器
- 5.3 元编程初步
- 5.3.1 类的类型
- 5.3.2 类的动态创建
- 5.3.3 基于元类创建类
- 5.3.4 基于元类创建抽象类
- 5.4 本章小结
- 5.5 习题
- 06
- 第6章 库
- 6.1 NumPy
- 6.1.1 NumPy数组
- 1. 切片
- 2. 整数数组索引
- 6.1.2 NumPy数学函数
- 6.1.3 NumPy矩阵和向量
- 1. 矩阵和向量的构造方法
- 2. 多元线性回归
- 6.2 SciPy
- 6.2.1 最小二乘拟合
- 6.2.2 函数最小值
- 6.2.3 非线性方程组求解
- 6.2.4 B-Spline样条曲线
- 6.2.5 数值积分
- 6.2.6 解微分方程组
- 6.3 pandas
- 6.3.1 对象创建
- 6.3.2 数据切片
- 6.3.3 数据合并
- 6.3.4 数据分组
- 6.4 本章小结
- 6.5 习题
- 07
- 第7章 数据分析
- 7.1 数据存取
- 7.1.1 I/O 操作
- 1. 存取TXT文件
- 2. 存取CSV文件
- 3. 存取JSON文件
- 4. 存取XLSX文件
- 7.1.2 对象序列化和反序列化
- 7.1.3 SQLite数据库
- 1. SQLite数据库概述
- 2. 创建并连接数据库
- ３. 创建表
- 4. 在表中插入数据
- 5. 查询表中内容
- 6. 在内存中创建数据库
- 7.2 数据清洗
- 7.2.1 数据分析
- 7.2.2 缺失值处理
- 1. 概述
- 2. 删除缺失值
- 3. 填充缺失值
- 7.2.3 异常值处理
- 1. 异常值概述
- 2. 异常值的检测方法
- 3. 异常值的处理方法
- 7.2.4 重复值处理
- 7.3 时间序列分析
- 7.4 本章小结
- 7.5 习题
- 08
- 第8章 数据可视化
- 8.1 绘图工具
- 8.1.1 Matplotlib
- 8.1.2 pandas
- 8.1.3 seaborn
- 8.1.4 Bokeh
- 8.2 统计绘图
- 8.2.1 安装Matplotlib
- 8.2.2 简单绘制
- 8.2.3 添加图形元素
- 1. 添加标题
- 2. 添加轴标签
- 3. 添加图形元素
- 8.2.4 线图
- 1. 绘制简单线图
- 2. 绘制统计类型折线图
- 3. 绘制多幅子图
- 4. 绘制多条折线图
- 8.2.5 直方图
- 8.2.6 条形图
- 1. 绘制简单条形图
- 2. 绘制多分支条形图
- 3. 绘制多分支水平条形图
- 4. 绘制堆叠条形图
- 8.2.7 饼图
- 8.3 网络可视化
- 8.3.1 NetworkX简介
- 8.3.2 NetworkX图的节点和边
- 8.3.3 利用NetworkX绘制图形
- 8.3.4 利用NetworkX绘制多层感知机网络图
- 8.4 交互式图形
- 8.4.1 Bokeh基础
- 8.4.2 默认工具栏
- 8.4.3 悬停工具
- 8.4.4 小部件
- 8.5 本章小结
- 8.6 习题
- 09
- 第9章 应用案例分析
- 9.1 网络爬虫
- 9.1.1 网络爬虫简介
- 9.1.2 网络爬虫框架Scrapy
- 9.1.3 数据存储
- 1. 媒体文件
- 2. 将数据存入CSV文件
- 3. 将数据存入MySQL
- 9.2 推荐系统
- 9.2.1 简单推荐系统
- 9.2.2 度量规则
- 9.2.3 先决条件
- 9.2.4 计算和输出
- 9.2.5 知识推荐系统
- 9.3 图像处理
- 9.3.1 图像的基本操作
- 1. 显示图像
- 2. 裁剪图像
- 3. 批量处理图像
- 4. 缩放图像
- 5. 旋转图像
- 6. 图像金字塔
- 7. 提取公共代码
- 9.3.2 图像预处理
- 1. 灰度化与二值化
- 2. 亮度与对比度调整
- 3. 颜色空间转换
- 4. 形态学操作
- 5. 图像滤波
- 9.3.3 提取特征
- 1. 边缘特征
- 2. 角点特征
- 3. 纹理特征
- 4. 直方图特征
- 5. 组合特征
- 9.3.4 图像检测
- 1. 霍夫变换
- 2. PPHT
- 3. 霍夫圆检测
- 9.3.5 图像分割
- 1. 阈值分割算法
- 2. 超像素分割算法
- 9.4 机器学习
- 9.4.1 概述
- 1. 有监督学习和无监督学习
- 2. 分类与回归
- 3. 学习框架
- 4. 开源库
- 5. 数据集
- 6. 预处理
- 7. 学习算法
- 8. 评价指标
- 9. 模型评估
- 10. 泛化
- 9.4.2 回归
- 9.4.3 分类
- 1. KNN最近邻分类方法
- 2. 常用的距离
- 3. 编写KNN程序
- 9.4.4 聚类
- 1. 概述
- 2. K-means聚类算法
- 3. 其他聚类算法
- 9.4.5 深度学习
- 1. 卷积神经网络
- 2. 程序示例
- 9.5 本章小结
- 9.6 习题
- ck
- 参考文献
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Python程序设计基础与应用是2023年由人民邮电出版社出版,作者陈佳。
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