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出版时间:2019年11月

出版社:中国铁道出版社

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  • 中国铁道出版社
  • 9787113263126
  • 1-1
  • 293462
  • 61239219-1
  • 平装
  • 16开
  • 2019年11月
  • 294
  • 244
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • 计算机类
  • 本专科
作者简介
甘勇:教授、郑州工程技术学院副校长,长期工作在教学科研一线,承担过物联网导论、计算机网络等主干课程的教学任务,主持的大学计算机和程序设计基础课程被评为河南省精品课程、河南省精品资源共享课,担任教育部计算机课程教学指导委员会委员、河南省计算机类专业和网络空间安全专业教学指导委员会副主任,兼任中国计算机学会理事、河南省计算机学会副理事长、河南省计算机教育研究会副理事长。荣获过优秀教学成果二等奖、2项河南省优秀教学成果特等奖、3项河南省优秀教学成果二等奖。吴怀广:博士、副教授、郑州轻工业大学计算机科学与技术系主任、河南省大数据分析技术国际联合实验室负责人,主要从事软件工程、大数据数据质量以及形式化方法的研究工作。研究方向为计算机软件与理论。
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内容简介
全书以“计算思维”培养为目标,贯穿理解和运用计算生态的Python语言教学思想,系统展示了Python语言学习路径。本书分为12章,主要内容如下:第1章讲解Python基础知识与概念,以及Python的交互式解释器IDLE;第2章讲解Python语言语法基础;第3章讲解Python控制语句;第4章讲解Python数据结构;第5章讲解Python函数;第6章讲解Python模块和包;第7章讲解文件操作;第8章讲解面向对象编程;第9章讲解异常;第10章讲解Python函数式编程;第11章讲解数据分析与可视化;第12章讲解机器学习实战。
本书内容覆盖了Python语言的大部分知识点,叙述清晰,循序渐进,以大量实例为依托,提供大量学习资料、学习视频、在线实验环境、立体化教学资源。本书适合作为高等院校数据科学与大数据及计算机相关专业的教材,也可作为对Python感兴趣读者的自学参考书。
目录
第 1 章 初识 Python / 1
1.1 Python 的起源 / 1
1.2 Python 的发展 / 2
1.3 Python 的特点 / 3
1.4 Python 的应用 / 5
1.5 搭建 Python 开发环境 / 6
1.5.1 在 Windows 平台搭建Python 开发环境 / 6
1.5.2 在 Mac 平台搭建 Python 开发环境 / 10
1.5.3 在 Linux 平台搭建 Python 开发环境 / 10
1.6 Python 开发环境 IDLE 简介 / 11
1.6.1 启动 IDLE / 11
1.6.2 利用IDLE创建Python程序 / 12
1.6.3 运行 Python 程序 / 14
1.6.4 调试 Python 程序 / 15
1.6.5 常用 Python IDE 介绍 / 21
1.7 使用帮助 / 22
1.7.1 使用在线帮助文档 / 22
1.7.2 使用 help( ) 函数 / 22
小  结 / 24
习  题 / 24
第 2 章 Python 语法基础 / 25
2.1 Python 语法特点 / 26
2.1.1 缩进分层 / 26
2.1.2 注释规则 / 27
2.1.3 语句换行 / 27
2.1.4 同一行写多个语句 / 28
2.1.5 模块 / 28
2.2 标准输入 /输出 / 28
2.2.1 标准输入函数 / 28
2.2.2 标准输出函数 / 29
2.3 变量和常量 / 30
2.4 标识符与关键字 / 32
2.5 简单数据类型 / 33
2.5.1 数字类型 / 33
2.5.2 字符串类型 / 35
2.6 类型转换 / 39
2.7 运算符与表达式 / 40
2.7.1 算术运算符 / 40
2.7.2 比较运算符 / 41
2.7.3 逻辑运算符 / 43
2.7.4 赋值运算符 / 43
2.7.5 位运算符 / 45
2.7.6 成员运算符 / 47
2.7.7 标识运算符 / 48
2.8 运算符优先级 / 49
小  结 / 50
习  题 / 50
第 3 章 Python 控制语句 / 51
3.1 选择语句 / 51
3.1.1 简单 if 语句 / 51
3.1.2 if-else 语句 / 52
3.1.3 if-elif-else 语句 / 53
3.1.4 if 嵌套语句 / 55
3.2 循环语句 / 56
3.2.1 for 循环 / 56
3.2.2 for 循环嵌套 / 58
3.2.3 while 循环 / 58
3.2.4 while 循环嵌套 / 59
3.3 跳转语句 / 60
3.3.1 break 语句 / 60
3.3.2 continue 语句 / 61
3.3.3 pass 语句 / 62
3.3.4 else 语句 / 62
小  结 / 63
习  题 / 63
第 4 章 Python 数据结构 / 64
4.1 列  表 / 64
4.1.1 列表的创建 / 64
4.1.2 列表的基本操作 / 66
4.1.3 列表的相关方法 / 68
4.2 元组 / 72
4.2.1 元组的创建 / 72
4.2.2 元组的基本操作 / 73
4.2.3 元组的相关方法 / 74
4.3 序列及通用操作 / 75
4.3.1 切片操作 / 75
4.3.2 连接和复制 / 77
4.3.3 成员检查 / 78
4.3.4 内置函数 / 79
4.3.5 元组、列表和字符串的相互转换 / 79
4.4 字典 / 80
4.4.1 字典的创建与赋值 / 80
4.4.2 字典的基本操作 / 83
4.4.3 字典的相关方法 / 84
4.5 集合 / 88
4.5.1 集合的创建和赋值 / 89
4.5.2 集合的基本操作 / 90
4.5.3 集合的运算 / 93
4.6 综合案例 / 97
小  结 / 99
习  题 / 99
第 5 章 Python 函数 / 101
5.1 函数的定义与调用 / 101
5.1.1 函数的定义 / 101
5.1.2 函数的调用 / 102
5.2 函数返回值 / 102
5.3 参数 / 104
5.3.1 必须参数 / 104
5.3.2 默认参数 / 104
5.3.3 关键字参数 / 105
5.3.4 可变参数 / 105
5.4 变量作用域 / 106
5.4.1 局部变量 / 106
5.4.2 全局变量 / 107
5.5 递归函数 / 108
5.6 综合案例 / 108
小  结 / 110
习  题 / 110
第 6 章 Python 模块和包 / 111
6.1 Python 模块 / 112
6.1.1 模块概述 / 112
6.1.2 模块的导入方式 / 113
6.1.3 模块的内建属性和内建函数 / 113
6.1.4 模块的搜索路径 / 116
6.2 包 / 117
6.2.1 包的结构 / 117
6.2.2 包的初始化 / 119
6.2.3 包的导入 / 119
6.3 标准库和第三方库 / 122
6.3.1 Python 标准库简介 / 122
6.3.2 第三方库 / 123
6.3.3 第三方库的安装 / 126
小  结 / 127
习  题 / 127
第 7 章 文件操作 / 128
7.1 文件的打开与关闭 / 129
7.2 文件的读取 / 134
7.3 文件的写入 / 136
7.4 OS 模块操作文件和目录 / 137
小  结 / 140
习  题 / 141
第 8 章 面向对象编程 / 142
8.1 面向对象程序设计思想 / 143
8.1.1 面向过程思想和面向对象思想 / 143
8.1.2 面向对象方法的特征 / 143
8.2 类和对象 / 145
8.2.1 类的定义 / 146
8.2.2 创建对象 / 146
8.2.3 self 参数 / 147
8.2.4 初始化方法 / 148
8.2.5 析构方法 / 150
8.3 类成员与实例成员 / 150
8.3.1 类属性和实例属性 / 151
8.3.2 类方法和静态方法 / 153
8.4 私有属性和私有方法 / 155
8.5 继  承 / 156
8.5.1 单一继承 / 157
8.5.2 多重继承 / 160
8.6 多  态 / 161
小  结 / 164
习  题 / 164
第 9 章 异常 / 165
9.1 异常概述 / 165
9.2 捕获异常 / 168
9.2.1 简单的异常捕获 / 169
9.2.2 捕获多种类型的异常 / 169
9.2.3 完整的异常捕获语句 / 170
9.3 异常抛出 / 172
9.4 else 语句 / 173
9.5 with 语句 / 173
小  结 / 174
习  题 / 174
第 10 章 Python 函数式编程 / 175
10.1 函数式编程概述 / 175
10.2 匿名函数 / 176
10.3 高阶函数 / 177
10.4 闭包 / 180
10.5 装饰器 / 182
小  结 / 187
习  题 / 188
第 11 章 数据分析与可视化 / 189
11.1 numPy 库的使用 / 189
11.1.1 numPy 库概述 / 189
11.1.2 numPy 库安装 / 190
11.1.3 numPy 库解析 / 190
11.2 pandas 库的使用 / 194
11.2.1 pandas 库概述 / 194
11.2.2 pandas 库安装 / 194
11.2.3 pandas 库使用 / 195
11.3 Matplotlib 库的使用 / 196
11.3.1 Matplotlib 库概述 / 196
11.3.2 Matplotlib 库安装 / 197
11.3.3 Matplotlib 库使用 / 197
11.4 泰坦尼克号乘客生存分析 / 198
11.4.1 数据来源 / 199
11.4.2 导入数据 / 199
11.4.3 查看数据 / 199
11.4.4 数据补全 / 201
11.4.5 数据编码 / 202
11.4.6 数据可视化 / 204
小  结 / 211
第 12 章 机器学习实战 / 212
12.1 KNN / 212
12.1.1 K 近邻算法原理 / 212
12.1.2 KNN 算法实现 / 213
12.1.3 KNN 算法优缺点 / 215
12.2 手写数字识别系统 / 215
12.2.1 实验开始 / 216
12.2.2 测试的步骤 / 217
12.2.3 如何可视化选取 k 值? / 219
12.3 scikit-learn 库 / 222
12.3.1 scikit-learn 简介 / 222
12.3.2 scikit-learn 实现手写数字识别 / 223
12.3.3 交叉验证法 / 225
小  结 / 229
习  题 / 229
参考文献 / 230