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| 編輯推薦： |
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Python语言简洁、易学、具有非常丰富的类库，已经成为一种通用的编程语言，并且在科学计算、图像处理、数据处理、人工智能、机器人等众多领域得到了广泛的应用。在金融领域，Python也拥有大量的金融数据分析相关的类库，并能提供与C，java等语言的接口以实现高效的分析，是金融分析、量化交易等领域使用*多的语言。Python容易学习、资源丰富、开发效率高、成本低、人才储备充足等优势，决定了其在金融领域有着非常广阔的发展前景。
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| 內容簡介： |
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本教材以财经类专业院校为背景，以培养财经类专业学生的编程能力为目标，从深入浅出的大量实例入手，系统地讲解Python语言的基本语法和程序设计方法，同时围绕金融数据分析，介绍了多个Python库的使用，从基本数据处理到文件处理、从数据分析到数据可视化，以大量的实例以及配套练习引导读者进入Python的世界，帮助读者建立起运用程序设计解决问题的基本理念和方法，奠定金融数据分析的编程基础。 本书适合财经类院校学生作为Python语言的入门教材，上手简单，也适合初学Python语言的读者使用。
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| 關於作者： |
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李静，女，硕士，讲师，专业方向为计算机应用。主要承担课程为面向对象程序设计、数据库技术与应用、大学计算机等。
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| 目錄：
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第1章Python语言概述1
1.1Python语言简介1
1.1.1程序设计语言概述1
1.1.2Python发展简史3
1.1.3Python语言特点4
1.2Python开发环境配置5
1.2.1Windows环境下Python的安装5
1.2.2Python集成开发环境简介8
1.2.3其他Python集成开发环境10
1.3第一个Python程序12
1.4程序设计方法13
1.4.1面向过程的程序设计13
1.4.2面向对象的程序设计14
1.4.3IPO编程模式14
1.4.4用计算机解决问题的一般步骤15
1.5Python在金融领域的应用及前景16
本章小结17
本章习题17
第2章Python基本语法元素21
2.1数据类型概述21
2.1.1数值类型22
2.1.2字符串类型22
2.1.3组合数据类型22
2.2变量22
2.2.1变量的概念23
2.2.2变量的命名规则23
2.3基本赋值语句与输入输出函数23
2.3.1赋值语句23
2.3.2input函数与eval函数24
2.3.3print函数26
2.4程序流程结构概述26
2.4.1顺序结构26
2.4.2选择结构27
2.4.3循环结构27
2.5Python程序格式规范28
2.5.1注释28
2.5.2缩进29
2.5.3续行29
2.6Python标准库和第三方库概述29
2.6.1import引入30
2.6.2第三方库的安装30
2.6.3turtle库的使用31
本章小结34
本章习题35
第3章基本数据类型37
3.1数值类型37
3.1.1整数类型、浮点数类型和复数类型37
3.1.2数值运算符38
3.1.3数值运算函数40
3.2字符串类型41
3.2.1字符串与字符串运算符41
3.2.2字符串索引与切片42
3.2.3字符串的遍历操作44
3.2.4字符串处理函数45
3.2.5字符串对象45
3.2.6字符串处理方法46
3.2.7字符串格式化50
3.3布尔型数据52
3.3.1布尔型常量52
3.3.2比较运算符52
3.3.3逻辑运算符53
3.4运算符的优先级55
3.5math库和random库的使用56
3.5.1math库的使用56
3.5.2random库的使用57
本章小结59
本章习题59
第4章程序流程控制结构62
4.1算法62
4.1.1算法的概念62
4.1.2流程图62
4.2顺序结构63
4.3分支结构64
4.3.1单分支结构64
4.3.2二分支结构65
4.3.3多分支结构66
4.4循环结构67
4.4.1forin遍历循环67
4.4.2while条件循环72
4.4.3break和continue关键字73
4.4.4嵌套循环74
4.5异常处理结构76
4.5.1tryexcept77
4.5.2tryexceptelse78
4.5.3tryexceptelsefinally79
4.6综合实例个人所得税的计算80
本章小结84
本章习题84
第5章函数89
5.1函数入门89
5.1.1函数的概念89
5.1.2定义函数91
5.1.3调用函数91
5.2函数的参数97
5.2.1位置参数和关键字参数97
5.2.2参数默认值98
5.2.3可变数量参数100
5.3递归函数100
5.4变量的作用域104
5.4.1局部变量104
5.4.2全局变量104
5.5lambda函数106
5.6Python内置函数107
5.7综合实例家庭理财计划108
本章小结110
本章习题110
第6章组合数据类型114
6.1序列类型概述114
6.1.1操作符114
6.1.2索引115
6.1.3切片116
6.1.4序列的内置函数116
6.2列表118
6.2.1列表的创建与删除119
6.2.2列表元素的访问120
6.2.3列表常用操作方法120
6.2.4列表推导式125
6.2.5实例126
6.3元组130
6.3.1元组的创建与删除130
6.3.2元组元素的访问和操作131
6.3.3元组的特点131
6.3.4实例132
6.4集合133
6.4.1集合的创建与删除134
6.4.2集合的操作与运算134
6.4.3实例137
6.5映射类型字典139
6.5.1字典的创建与删除139
6.5.2字典元素的访问139
6.5.3字典常用操作方法141
6.5.4实例144
6.6序列的封包与解包146
本章小结147
本章习题147
第7章数据输入输出操作151
7.1文件的基本操作151
7.1.1文件类型151
7.1.2文件的打开与关闭152
7.1.3文件的操作154
7.1.4os和os.path模块159
7.1.5中文词频统计实例jieba库的使用162
7.2Excel文件操作164
7.2.1第三方库openpyxl164
7.2.2读取Excel文件165
7.2.3写入Excel文件167
7.2.4Excel文件其他设定168
7.3CSV文件操作169
7.3.1CSV简介169
7.3.2读取CSV文件170
7.3.3写入CSV文件172
7.4Word文件操作173
7.4.1第三方库docx173
7.4.2读取Word文件174
7.4.3写入Word文档176
7.5SQLite数据库操作178
7.6文件综合实例180
本章小结182
本章习题182
第8章面向对象程序设计基础186
8.1对象与类186
8.1.1类的定义187
8.1.2构造对象187
8.1.3使用类188
8.1.4UML类图189
8.1.5隐藏数据域190
8.2类的抽象与封装192
8.3类的继承和多态196
8.3.1父类与子类196
8.3.2object类199
8.3.3方法覆盖200
8.3.4多态200
本章小结202
本章习题202
第9章金融数据分析初识205
9.1金融数据分析概述205
9.1.1数据、信息和知识205
9.1.2金融数据分析流程206
9.2金融数据类型和结构208
9.2.1金融数据的获取208
9.2.2金融数据类型和数据结构208
9.3NumPy库简介210
9.3.1NumPy基本概念210
9.3.2多维数组ndarray210
9.3.3数组的访问217
9.3.4排序219
9.3.5统计220
9.3.6综合实例221
9.4Pandas库简介223
9.4.1Pandas数据结构序列223
9.4.2Pandas数据结构数据框226
9.4.3Pandas数据分析简介231
9.5金融数据可视化简介236
9.5.1Matplotlib库简介236
9.5.2金融学图表240
9.6金融时间序列分析246
9.6.1金融时间序列分析简介246
9.6.2综合实例246
本章小结248
本章习题248
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| 內容試閱：
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Python语言于20世纪90年代初由荷兰人吉多范罗苏姆首次发布,经过不断改进修正和版本迭代,发展到了现在的Python 3.x版本,已成为深受人们欢迎的程序设计语言之一。
Python之所以如此受欢迎,首先得益于它的简单高效。Python有简洁明了的语法,比其他编程语言更简单易读，易于学习,是极容易入门的编程语言之一;Python有丰富的第三方库,功能强大,利用它可以轻松实现较复杂的软件功能;Python易于扩展,常被人们称为胶水语言,能够把用其他语言编写的各种模块轻松地黏合在一起;Python也是数据科学中极为流行的语言之一,NumPy和SciPy为Python提供了强大的数组和数值运算,Pandas、Matplotlib为Python提供了强大的数据分析和可视化工具。由于Python语言的简洁性、灵活性及其良好的编程生态,它在科学计算、图像处理、数据处理、机器学习、人工智能、Web开发等众多领域得到了广泛的应用。
在金融领域,Python更是有着得天独厚的优势,被誉为实现金融科技的第一语言,有着非常广阔的发展前景。随着现代金融和金融科技的发展,越来越多的Python开发人员加入金融产品开发领域,社会对Python编程人才的需求也越来越旺盛。对于财经类院校的经管类、金融类学生而言,有必要学习和掌握Python编程语言,建立运用程序设计解决实际问题的基本理念和方法,为将来的学习和工作奠定金融数据分析的编程基础。
本书就是在此背景下,将Python编程的必备知识点结合算法实例,特别是结合与金融或者经济管理相关实例编写而成的。本书第1～4章主要介绍Python的基础知识,第5章介绍模块化编程,第6章介绍Python的组合数据类型,第7章着眼于文件输入输出和各种类型文件的读写,第8章介绍面向对象的基本知识,第9章以金融行业案例为背景介绍NumPy、Pandas、Matplotlib这三个数据分析常用的第三方库的基本使用方法。本书力图用简练的语言进行编程知识的讲解,对于专业术语的引入和难点的讲解尽量循序渐进、讲解清晰。本书同时具有较强的实践性,每章均都出了大量层次丰富的代码实例,既有配合知识点理解的简单代码段,又有侧重能力运用的综合实例,从而引导学生的理解与实践。本书还提供配套练习,方便学生动手编写代码，在实践中全面理解Python编程。
本书由李静、贾富萍、薛英花和刘理争编写,其中，李静编写第2、3、8章,贾富萍编写第6、7章及NumPy部分,薛英花编写第1、4、5章,刘理争编写第9章。在本书的编写过程中，山东财经大学计算机科学与技术学院的李红、都艺兵、陆晶和杨晓红给予了编者大量的支持与帮助，在此致以诚挚的谢意。
由于编者水平有限,加之Python语言的发展日新月异,书中难免有不妥之处,敬请广大读者不吝赐教。编者2020年8月于山东财经大学◆Python程序设计基础面向金融数据分析
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