Python程序设计及应用
定价：￥35.20
作者： 杜姗姗，靳从，赖长缨，陈芝菲，宋斌
出版社：高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040676761
- 1版
- 16开
- 420
内容简介
本书面向新时代高等学校计算机基础教学要求，结合教育部对新工科人才培养的新思想、新要求、新标准以及教学实践要求组织编写。
本书以程序设计基础、Python语言特点、算法设计等为知识框架，从数据类型、流程控制、函数、文件等方面多维度进行阐述。全书共分为两篇：Python语言基础篇，主要包括程序设计基础，Python语言基础，组合数据类型，程序控制结构、函数、模块、类与对象，文件处理等内容；Python语言应用篇，包含图像处理、数据挖掘、深度学习等与AI相关的知识及应用。全书首先阐述了Python语言的基础入门知识、开发环境的搭建、必备的基础语法；其次详细介绍了变量与数据类型、流程控制语句、组合数据类型、函数与模块，涵盖了面向对象的程序设计思想，包括类和对象的概念、封装、继承、多态等，以及如何使用Python语言完成文本文件及CSV文件的读写操作；最后引入AI相关的基本概念和常用第三方库，为Python的实际应用和后续课程设计的顺利开展奠定基础。
全书体系结构严谨、内容循序渐进、叙述清晰流畅、专业知识讲授全面、概念层次分明。通过本书读者可以系统地学习Python语言程序设计的理论和技术，增强对程序设计方法的理解，培养计算机编程技术应用的能力。本书可作为高等院校非计算机专业学生的Python语言程序设计课程教材，也可以作为相关教学人员、工程技术人员及计算机爱好者的学习参考书。
目录
目录
前辅文
Python语言基础篇
第1章 程序设计基础
1.1 程序设计语言
1.2 Python语言概述
1.2.1 语言特点
1.2.2 发展与版本
1.2.3 应用领域
1.3 Python语言的编程环境
1.3.1 开发环境的安装
1.3.2 第三方软件包安装pip
1.3.3 程序的运行
1.3.4 PyCharm集成开发环境
1.4 程序说明
1.4.1 程序组成与结构
1.4.2 书写规则
1.4.3 PEP8 编码规范
1.4.4 帮助
本章小结
本章习题
第2章Python语言基础
2.1 数据类型
2.1.1 数值型
2.1.2 字符串
2.2 标识符与命名规则
2.2.1 标识符
2.2.2 关键字
2.2.3 内置函数
2.2.4 随机函数
2.3 常量与变量
2.3.1 常量
2.3.2 变量
2.4 运算符与表达式
2.4.1 基本运算符
2.4.2 表达式中运算符的优先级
2.5 类型转换
2.5.1 隐式类型转换
2.5.2 显式类型转换
2.6 数据的输入输出
2.6.1 输入
2.6.2 输出
本章小结
本章习题
第3章 组合数据类型
3.1 序列
3.1.1 序列索引
3.1.2 序列切片
3.1.3 序列相加
3.1.4 序列相乘
3.1.5 序列中的元素
3.1.6 序列内置函数
3.2 列表
3.2.1 列表的表示
3.2.2 基本操作
3.2.3 列表方法
3.3 元组
3.3.1 元组的创建
3.3.2 基本操作
3.3.3 相关方法
3.4 字典
3.4.1 创建字典
3.4.2 基本操作
3.4.3 字典方法
3.5 集合
3.5.1 基本操作
3.5.2 集合方法
3.6 推导式
3.6.1 列表推导式
3.6.2 元组推导式
3.6.3 字典推导式
3.6.4 集合推导式
本章小结
本章习题
第4章 程序控制结构
4.1 结构化程序设计
4.1.1 结构化程序设计
4.1.2 基本控制结构
4.1.3 pass语句
4.2 选择结构
4.2.1 单分支结构
4.2.2 双分支结构
4.2.3 条件运算符
4.2.4 多分支结构
4.2.5 选择结构的嵌套
4.2.6 应用实例
4.3 循环结构
4.3.1 for语句
4.3.2 while语句
4.3.3 循环嵌套
4.3.4 循环终止
4.3.5 循环中的else子句
4.3.6 应用实例
4.4 异常处理
4.4.1 基本概念
4.4.2 try-except语句
4.4.3 try-finally语句
4.5 搜索与排序
4.5.1 搜索
4.5.2 排序
本章小结
本章习题
第5章 函数、模块、类与对象
5.1 函数定义与使用
5.1.1 函数定义
5.1.2 DocString文档字符串
5.1.3 函数调用
5.1.4 函数类型注释
5.2 函数参数
5.2.1 参数传递格式
5.2.2 参数传递规则
5.3 函数返回值
5.4 作用域
5.4.1 函数作用域
5.4.2 模块作用域
5.4.3 作用域中变量获取函数
5.4.4 模块引入
5.5 两类特殊函数
5.5.1 匿名函数
5.5.2 递归函数
5.6 生成器
5.6.1 迭代器
5.6.2 生成器函数
5.7 类与对象
5.7.1 类（class）和对象（object）的概念及使用
5.7.2 继承（inheritance）
5.7.3 多态（polymorphic）
5.7.4 类和对象的操作
本章小结
本章习题
第6章 文件处理
6.1 基本概念
6.1.1 文件与文件名
6.1.2 文件路径
6.2 文件的打开与关闭
6.2.1 文件打开
6.2.2 文件关闭
6.2.3 with open语句
6.3 文本文件
6.3.1 文件格式
6.3.2 读文件
6.3.3 写文件
6.4 CSV文件
6.4.1 文件格式
6.4.2 CSV文件读取
6.4.3 CSV文件写入
本章小结
本章习题
Python语言应用篇
第7章 图像处理
7.1 工具包
7.1.1 NumPy
7.1.2 Python Image Library
7.1.3 OpenCV
7.2 典型算法及应用
7.2.1 图像评价
7.2.2 图像加噪
7.2.3 图像去噪
7.2.4 边缘检测
7.3 OpenCV实战案例
7.3.1 人脸检测
7.3.2 目标跟踪
7.3.3 边缘检测
7.3.4 图像拼接
本章小结
本章习题
第8章 数据挖掘
8.1 数据科学基础
8.1.1 pandas库
8.1.2 安装pandas
8.1.3 Series对象
8.1.4 DataFrame对象
8.2 核心挖掘工具
8.2.1 典型的数据科学研究的步骤
8.2.2 Scikit-learn中的内置数据集
8.3 常用算法
8.3.1 k近邻算法
8.3.2 k-means算法
8.4 典型案例
8.4.1 数据加载及预处理
8.4.2 数据分类
8.4.3 数据聚类
8.4.4 泛化能力的评价
本章小结
本章习题
第9章 深度学习
9.1 基本概念
9.2 深度学习库
9.2.1 Keras神经网络和TensorFlow库
9.2.2 PyTorch库
9.3 典型案例
9.3.1 用TensorFlow实现手写数字识别
9.3.2 用TensorFlow构建图像分类模型
9.3.3 用PyTorch实现手写数字识别
9.3.4 用PyTorch实现图像分类
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参考文献
前辅文
Python语言基础篇
第1章 程序设计基础
1.1 程序设计语言
1.2 Python语言概述
1.2.1 语言特点
1.2.2 发展与版本
1.2.3 应用领域
1.3 Python语言的编程环境
1.3.1 开发环境的安装
1.3.2 第三方软件包安装pip
1.3.3 程序的运行
1.3.4 PyCharm集成开发环境
1.4 程序说明
1.4.1 程序组成与结构
1.4.2 书写规则
1.4.3 PEP8 编码规范
1.4.4 帮助
本章小结
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第2章Python语言基础
2.1 数据类型
2.1.1 数值型
2.1.2 字符串
2.2 标识符与命名规则
2.2.1 标识符
2.2.2 关键字
2.2.3 内置函数
2.2.4 随机函数
2.3 常量与变量
2.3.1 常量
2.3.2 变量
2.4 运算符与表达式
2.4.1 基本运算符
2.4.2 表达式中运算符的优先级
2.5 类型转换
2.5.1 隐式类型转换
2.5.2 显式类型转换
2.6 数据的输入输出
2.6.1 输入
2.6.2 输出
本章小结
本章习题
第3章 组合数据类型
3.1 序列
3.1.1 序列索引
3.1.2 序列切片
3.1.3 序列相加
3.1.4 序列相乘
3.1.5 序列中的元素
3.1.6 序列内置函数
3.2 列表
3.2.1 列表的表示
3.2.2 基本操作
3.2.3 列表方法
3.3 元组
3.3.1 元组的创建
3.3.2 基本操作
3.3.3 相关方法
3.4 字典
3.4.1 创建字典
3.4.2 基本操作
3.4.3 字典方法
3.5 集合
3.5.1 基本操作
3.5.2 集合方法
3.6 推导式
3.6.1 列表推导式
3.6.2 元组推导式
3.6.3 字典推导式
3.6.4 集合推导式
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本章习题
第4章 程序控制结构
4.1 结构化程序设计
4.1.1 结构化程序设计
4.1.2 基本控制结构
4.1.3 pass语句
4.2 选择结构
4.2.1 单分支结构
4.2.2 双分支结构
4.2.3 条件运算符
4.2.4 多分支结构
4.2.5 选择结构的嵌套
4.2.6 应用实例
4.3 循环结构
4.3.1 for语句
4.3.2 while语句
4.3.3 循环嵌套
4.3.4 循环终止
4.3.5 循环中的else子句
4.3.6 应用实例
4.4 异常处理
4.4.1 基本概念
4.4.2 try-except语句
4.4.3 try-finally语句
4.5 搜索与排序
4.5.1 搜索
4.5.2 排序
本章小结
本章习题
第5章 函数、模块、类与对象
5.1 函数定义与使用
5.1.1 函数定义
5.1.2 DocString文档字符串
5.1.3 函数调用
5.1.4 函数类型注释
5.2 函数参数
5.2.1 参数传递格式
5.2.2 参数传递规则
5.3 函数返回值
5.4 作用域
5.4.1 函数作用域
5.4.2 模块作用域
5.4.3 作用域中变量获取函数
5.4.4 模块引入
5.5 两类特殊函数
5.5.1 匿名函数
5.5.2 递归函数
5.6 生成器
5.6.1 迭代器
5.6.2 生成器函数
5.7 类与对象
5.7.1 类（class）和对象（object）的概念及使用
5.7.2 继承（inheritance）
5.7.3 多态（polymorphic）
5.7.4 类和对象的操作
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本章习题
第6章 文件处理
6.1 基本概念
6.1.1 文件与文件名
6.1.2 文件路径
6.2 文件的打开与关闭
6.2.1 文件打开
6.2.2 文件关闭
6.2.3 with open语句
6.3 文本文件
6.3.1 文件格式
6.3.2 读文件
6.3.3 写文件
6.4 CSV文件
6.4.1 文件格式
6.4.2 CSV文件读取
6.4.3 CSV文件写入
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Python语言应用篇
第7章 图像处理
7.1 工具包
7.1.1 NumPy
7.1.2 Python Image Library
7.1.3 OpenCV
7.2 典型算法及应用
7.2.1 图像评价
7.2.2 图像加噪
7.2.3 图像去噪
7.2.4 边缘检测
7.3 OpenCV实战案例
7.3.1 人脸检测
7.3.2 目标跟踪
7.3.3 边缘检测
7.3.4 图像拼接
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第8章 数据挖掘
8.1 数据科学基础
8.1.1 pandas库
8.1.2 安装pandas
8.1.3 Series对象
8.1.4 DataFrame对象
8.2 核心挖掘工具
8.2.1 典型的数据科学研究的步骤
8.2.2 Scikit-learn中的内置数据集
8.3 常用算法
8.3.1 k近邻算法
8.3.2 k-means算法
8.4 典型案例
8.4.1 数据加载及预处理
8.4.2 数据分类
8.4.3 数据聚类
8.4.4 泛化能力的评价
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第9章 深度学习
9.1 基本概念
9.2 深度学习库
9.2.1 Keras神经网络和TensorFlow库
9.2.2 PyTorch库
9.3 典型案例
9.3.1 用TensorFlow实现手写数字识别
9.3.2 用TensorFlow构建图像分类模型
9.3.3 用PyTorch实现手写数字识别
9.3.4 用PyTorch实现图像分类
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第1章 程序设计基础
1.1 程序设计语言
1.2 Python语言概述
1.2.1 语言特点
1.2.2 发展与版本
1.2.3 应用领域
1.3 Python语言的编程环境
1.3.1 开发环境的安装
1.3.2 第三方软件包安装pip
1.3.3 程序的运行
1.3.4 PyCharm集成开发环境
1.4 程序说明
1.4.1 程序组成与结构
1.4.2 书写规则
1.4.3 PEP8 编码规范
1.4.4 帮助
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第2章Python语言基础
2.1 数据类型
2.1.1 数值型
2.1.2 字符串
2.2 标识符与命名规则
2.2.1 标识符
2.2.2 关键字
2.2.3 内置函数
2.2.4 随机函数
2.3 常量与变量
2.3.1 常量
2.3.2 变量
2.4 运算符与表达式
2.4.1 基本运算符
2.4.2 表达式中运算符的优先级
2.5 类型转换
2.5.1 隐式类型转换
2.5.2 显式类型转换
2.6 数据的输入输出
2.6.1 输入
2.6.2 输出
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第3章 组合数据类型
3.1 序列
3.1.1 序列索引
3.1.2 序列切片
3.1.3 序列相加
3.1.4 序列相乘
3.1.5 序列中的元素
3.1.6 序列内置函数
3.2 列表
3.2.1 列表的表示
3.2.2 基本操作
3.2.3 列表方法
3.3 元组
3.3.1 元组的创建
3.3.2 基本操作
3.3.3 相关方法
3.4 字典
3.4.1 创建字典
3.4.2 基本操作
3.4.3 字典方法
3.5 集合
3.5.1 基本操作
3.5.2 集合方法
3.6 推导式
3.6.1 列表推导式
3.6.2 元组推导式
3.6.3 字典推导式
3.6.4 集合推导式
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第4章 程序控制结构
4.1 结构化程序设计
4.1.1 结构化程序设计
4.1.2 基本控制结构
4.1.3 pass语句
4.2 选择结构
4.2.1 单分支结构
4.2.2 双分支结构
4.2.3 条件运算符
4.2.4 多分支结构
4.2.5 选择结构的嵌套
4.2.6 应用实例
4.3 循环结构
4.3.1 for语句
4.3.2 while语句
4.3.3 循环嵌套
4.3.4 循环终止
4.3.5 循环中的else子句
4.3.6 应用实例
4.4 异常处理
4.4.1 基本概念
4.4.2 try-except语句
4.4.3 try-finally语句
4.5 搜索与排序
4.5.1 搜索
4.5.2 排序
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第5章 函数、模块、类与对象
5.1 函数定义与使用
5.1.1 函数定义
5.1.2 DocString文档字符串
5.1.3 函数调用
5.1.4 函数类型注释
5.2 函数参数
5.2.1 参数传递格式
5.2.2 参数传递规则
5.3 函数返回值
5.4 作用域
5.4.1 函数作用域
5.4.2 模块作用域
5.4.3 作用域中变量获取函数
5.4.4 模块引入
5.5 两类特殊函数
5.5.1 匿名函数
5.5.2 递归函数
5.6 生成器
5.6.1 迭代器
5.6.2 生成器函数
5.7 类与对象
5.7.1 类（class）和对象（object）的概念及使用
5.7.2 继承（inheritance）
5.7.3 多态（polymorphic）
5.7.4 类和对象的操作
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第6章 文件处理
6.1 基本概念
6.1.1 文件与文件名
6.1.2 文件路径
6.2 文件的打开与关闭
6.2.1 文件打开
6.2.2 文件关闭
6.2.3 with open语句
6.3 文本文件
6.3.1 文件格式
6.3.2 读文件
6.3.3 写文件
6.4 CSV文件
6.4.1 文件格式
6.4.2 CSV文件读取
6.4.3 CSV文件写入
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Python语言应用篇
第7章 图像处理
7.1 工具包
7.1.1 NumPy
7.1.2 Python Image Library
7.1.3 OpenCV
7.2 典型算法及应用
7.2.1 图像评价
7.2.2 图像加噪
7.2.3 图像去噪
7.2.4 边缘检测
7.3 OpenCV实战案例
7.3.1 人脸检测
7.3.2 目标跟踪
7.3.3 边缘检测
7.3.4 图像拼接
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第8章 数据挖掘
8.1 数据科学基础
8.1.1 pandas库
8.1.2 安装pandas
8.1.3 Series对象
8.1.4 DataFrame对象
8.2 核心挖掘工具
8.2.1 典型的数据科学研究的步骤
8.2.2 Scikit-learn中的内置数据集
8.3 常用算法
8.3.1 k近邻算法
8.3.2 k-means算法
8.4 典型案例
8.4.1 数据加载及预处理
8.4.2 数据分类
8.4.3 数据聚类
8.4.4 泛化能力的评价
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第9章 深度学习
9.1 基本概念
9.2 深度学习库
9.2.1 Keras神经网络和TensorFlow库
9.2.2 PyTorch库
9.3 典型案例
9.3.1 用TensorFlow实现手写数字识别
9.3.2 用TensorFlow构建图像分类模型
9.3.3 用PyTorch实现手写数字识别
9.3.4 用PyTorch实现图像分类
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Python语言基础篇
第1章 程序设计基础
1.1 程序设计语言
1.2 Python语言概述
1.2.1 语言特点
1.2.2 发展与版本
1.2.3 应用领域
1.3 Python语言的编程环境
1.3.1 开发环境的安装
1.3.2 第三方软件包安装pip
1.3.3 程序的运行
1.3.4 PyCharm集成开发环境
1.4 程序说明
1.4.1 程序组成与结构
1.4.2 书写规则
1.4.3 PEP8 编码规范
1.4.4 帮助
本章小结
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第2章Python语言基础
2.1 数据类型
2.1.1 数值型
2.1.2 字符串
2.2 标识符与命名规则
2.2.1 标识符
2.2.2 关键字
2.2.3 内置函数
2.2.4 随机函数
2.3 常量与变量
2.3.1 常量
2.3.2 变量
2.4 运算符与表达式
2.4.1 基本运算符
2.4.2 表达式中运算符的优先级
2.5 类型转换
2.5.1 隐式类型转换
2.5.2 显式类型转换
2.6 数据的输入输出
2.6.1 输入
2.6.2 输出
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第3章 组合数据类型
3.1 序列
3.1.1 序列索引
3.1.2 序列切片
3.1.3 序列相加
3.1.4 序列相乘
3.1.5 序列中的元素
3.1.6 序列内置函数
3.2 列表
3.2.1 列表的表示
3.2.2 基本操作
3.2.3 列表方法
3.3 元组
3.3.1 元组的创建
3.3.2 基本操作
3.3.3 相关方法
3.4 字典
3.4.1 创建字典
3.4.2 基本操作
3.4.3 字典方法
3.5 集合
3.5.1 基本操作
3.5.2 集合方法
3.6 推导式
3.6.1 列表推导式
3.6.2 元组推导式
3.6.3 字典推导式
3.6.4 集合推导式
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第4章 程序控制结构
4.1 结构化程序设计
4.1.1 结构化程序设计
4.1.2 基本控制结构
4.1.3 pass语句
4.2 选择结构
4.2.1 单分支结构
4.2.2 双分支结构
4.2.3 条件运算符
4.2.4 多分支结构
4.2.5 选择结构的嵌套
4.2.6 应用实例
4.3 循环结构
4.3.1 for语句
4.3.2 while语句
4.3.3 循环嵌套
4.3.4 循环终止
4.3.5 循环中的else子句
4.3.6 应用实例
4.4 异常处理
4.4.1 基本概念
4.4.2 try-except语句
4.4.3 try-finally语句
4.5 搜索与排序
4.5.1 搜索
4.5.2 排序
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第5章 函数、模块、类与对象
5.1 函数定义与使用
5.1.1 函数定义
5.1.2 DocString文档字符串
5.1.3 函数调用
5.1.4 函数类型注释
5.2 函数参数
5.2.1 参数传递格式
5.2.2 参数传递规则
5.3 函数返回值
5.4 作用域
5.4.1 函数作用域
5.4.2 模块作用域
5.4.3 作用域中变量获取函数
5.4.4 模块引入
5.5 两类特殊函数
5.5.1 匿名函数
5.5.2 递归函数
5.6 生成器
5.6.1 迭代器
5.6.2 生成器函数
5.7 类与对象
5.7.1 类（class）和对象（object）的概念及使用
5.7.2 继承（inheritance）
5.7.3 多态（polymorphic）
5.7.4 类和对象的操作
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第6章 文件处理
6.1 基本概念
6.1.1 文件与文件名
6.1.2 文件路径
6.2 文件的打开与关闭
6.2.1 文件打开
6.2.2 文件关闭
6.2.3 with open语句
6.3 文本文件
6.3.1 文件格式
6.3.2 读文件
6.3.3 写文件
6.4 CSV文件
6.4.1 文件格式
6.4.2 CSV文件读取
6.4.3 CSV文件写入
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第7章 图像处理
7.1 工具包
7.1.1 NumPy
7.1.2 Python Image Library
7.1.3 OpenCV
7.2 典型算法及应用
7.2.1 图像评价
7.2.2 图像加噪
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第8章 数据挖掘
8.1 数据科学基础
8.1.1 pandas库
8.1.2 安装pandas
8.1.3 Series对象
8.1.4 DataFrame对象
8.2 核心挖掘工具
8.2.1 典型的数据科学研究的步骤
8.2.2 Scikit-learn中的内置数据集
8.3 常用算法
8.3.1 k近邻算法
8.3.2 k-means算法
8.4 典型案例
8.4.1 数据加载及预处理
8.4.2 数据分类
8.4.3 数据聚类
8.4.4 泛化能力的评价
本章小结
本章习题
第9章 深度学习
9.1 基本概念
9.2 深度学习库
9.2.1 Keras神经网络和TensorFlow库
9.2.2 PyTorch库
9.3 典型案例
9.3.1 用TensorFlow实现手写数字识别
9.3.2 用TensorFlow构建图像分类模型
9.3.3 用PyTorch实现手写数字识别
9.3.4 用PyTorch实现图像分类
本章小结
本章习题
参考文献
