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| 編輯推薦： |
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本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、期末试卷，作者还为本书精心录制了450分钟的微课视频。
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| 內容簡介： |
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本书深入浅出地阐述Python程序设计的基础知识，同时着重介绍NumPy库、Pandas数据分析方法和Matplotlib/Seaborn可视化的内容，并提供上机实验指导。通过丰富的实例与实验设计，将Python理论与实践有机结合，让编程变得不再枯燥，易学有趣。 全书内容分为三篇： 第1~8章为基础篇，着重介绍Python编程的基础知识； 第9~11章为进阶篇，主要介绍数据分析中常用的NumPy、Pandas与Matplotlib库的使用； 第12章和第13章为实践篇，着重介绍实践案例与上机实验。本书内容由浅入深、通俗易懂，实例丰富，同时配有教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、期末试卷和450分钟的微课视频。 本书可作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的本科生教材，也可供有意从事数据分析工作的初学者、开发人员以及研究人员参考。
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| 目錄：
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基础篇
第1章初识Python
1.1计算与问题求解
1.2Python语言的发展
1.3Python语言的特点及应用
1.3.1Python语言的特点
1.3.2Python语言的应用
1.4Python的开发环境
1.4.1Anaconda3的安装
1.4.2Spyder的用法
1.4.3Jupyter Notebook的用法
1.4.4pip与import
1.4.5IPython的使用
1.5编译与解释
1.6习题
第2章编写简单的程序
2.1变量
2.2保留字
2.3运算符
2.3.1算术运算符
2.3.2关系运算符
2.3.3逻辑运算符
2.4赋值语句
2.5缩进与注释
2.5.1缩进
2.5.2注释
2.6输入与输出
2.6.1print()函数
2.6.2input()函数
2.6.3格式化输入输出
2.7列表
2.8Turtle库
2.9习题
第3章程序的控制结构
3.1程序设计的基本结构
3.1.1算法的描述
3.1.2三种基本结构
3.2顺序结构
3.3选择结构
3.3.1单分支结构
3.3.2双分支结构
3.3.3多分支结构
3.3.4紧凑结构
3.4循环结构
3.4.1for语句
3.4.2while语句
3.4.3循环嵌套
3.4.4break与continue语句
3.5实例
3.6习题
第4章基本内置数据类型
4.1数据类型
4.2数字类型
4.3字符串
4.3.1字符串的定义及表示
4.3.2字符串的索引
4.3.3字符串的基本操作
4.4元组
4.4.1创建元组
4.4.2访问元组
4.4.3元组的内置函数
4.5列表
4.5.1创建、添加与删除列表元素
4.5.2访问列表
4.5.3列表操作符
4.5.4列表的函数与方法
4.5.5列表推导式
4.6字典
4.6.1创建字典
4.6.2访问字典中的元素
4.6.3添加字典元素
4.6.4删除字典元素
4.6.5字典的常见用法
4.7集合
4.7.1集合的创建
4.7.2集合元素的添加与删除
4.7.3集合的运算
4.7.4集合的内置方法
4.8类型转换
4.9迭代器与生成器
4.10实例
4.11习题
第5章函数
5.1函数调用
5.1.1函数的含义
5.1.2函数的调用过程
5.1.3参数传递
5.1.4常见的函数参数
5.1.5匿名函数
5.1.6递归调用
5.2局部变量与全局变量
5.3多文件函数调用
5.4math与random库
5.4.1math库
5.4.2random库
5.5datetime库
5.5.1datetime类型转换
5.5.2datetime对象的属性
5.5.3date类
5.6实例
5.7习题
第6章面向对象编程
6.1对象与类的含义
6.2属性与方法
6.2.1实例化对象
6.2.2属性
6.2.3方法
6.2.4函数和方法
6.3成员与方法的私有化
6.3.1成员的私有化
6.3.2公有方法和私有方法
6.4继承性
6.5多态性
6.6实例
6.6.1熊猫吃竹子
6.6.2学生信息管理
6.7习题
第7章字符串基本操作与正则表达式
7.1字符串的常用方法
7.2字符串格式化输出
7.2.1format()方法
7.2.2fstring
7.2.3转义字符
7.3正则表达式
7.3.1元字符
7.3.2re模块
7.4实例： 网页数据解析及输出
7.5习题
第8章文件读写
8.1文件的读写
8.1.1文件的打开和关闭
8.1.2文件的读写操作
8.2CSV文件读写
8.3JSON库
8.4实例
8.5习题
进阶篇
第9章NumPy库
9.1NumPy概述
9.1.1NumPy的数据对象
9.1.2NumPy数组的创建
9.1.3NumPy标准数据类型
9.1.4NumPy数组的常用属性
9.2NumPy数组的基本操作
9.2.1NumPy数组的索引
9.2.2NumPy数组的切片
9.2.3NumPy数组形态的操作/变形
9.2.4NumPy数组的拼接与切分
9.2.5NumPy数组的转置与翻转
9.2.6NumPy数组的通用函数
9.3实例： 生成随机数
9.4习题
第10章Pandas库
10.1Pandas概述
10.1.1Pandas库的数据对象
10.1.2Pandas数据对象的创建
10.1.3Pandas数据对象的索引
10.2Pandas数据预处理操作
10.2.1数据合并
10.2.2数据去重和替换
10.2.3数据缺失值处理
10.2.4数据离散化
10.2.5OneHot编码
10.3数据统计基础
10.3.1Pandas数据对象的分组
10.3.2基本统计计算
10.4实例： 学生成绩分析
10.5习题
第11章Matplotlib与Seaborn
11.1Matplotlib介绍
11.1.1图形中的组成元素
11.1.2图形的绘制层次
11.1.3坐标轴设置
11.1.4线条的属性
11.1.5子图绘制
11.2基本图形绘制
11.2.1柱状图
11.2.2直方图
11.2.3散点图
11.2.4箱线图
11.3Seaborn介绍
11.3.1统计关系可视化
11.3.2线性关系可视化
11.3.3分布数据可视化
11.3.4分类数据可视化
11.4实例
11.5习题
实践篇
第12章数据分析
12.1数据分析概述
12.1.1数据分析基本流程
12.1.2数据分析应用场景
12.2Python数据分析常用类库
12.3基于Kmeans的客户偏好分析
12.4实例： 泰坦尼克号生存分析
12.4.1泰坦尼克号数据集
12.4.2泰坦尼克号数据分析
12.5实例： 《红楼梦》文本分析
12.6实例： 天气数据分析
12.7习题
第13章Python实践
13.1Python集成开发环境——Spyder
13.2常见错误
13.3异常处理
13.4习题
上机实验
实验一Python基础知识
实验二Python组合数据类型
实验三函数及math、random、datetime库的使用
实验四类与对象
实验五字符串类型及正则表达式
实验六文件的读写
实验七第三方库的使用
实验八数据分析综合实践
附录A保留字
附录BPython内置函数
附录Cmath库
附录D字符串的基本操作与函数
附录Erandom库
附录FNumPy库
附录GMatplotlib库
附录HSeaborn库
附录I常见格式化符号
附录JPandas库常用方法
参考文献
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| 內容試閱：
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本书从Python入门基础知识起步，循序渐进地介绍利用Python语言编写程序的方法以及数据分析工具的使用，旨在培养读者利用编程理论知识解决实际问题的能力。
本书共13章，分为三篇： 基础篇(第1~8章)，主要内容有Python开发环境介绍、程序设计的基本结构、数据的容器、函数、面向对象编程、字符串与正则表达式以及文件读写； 进阶篇(第9~11章)，主要内容包括NumPy库、Pandas库与Matplotlib/Seaborn库； 实践篇(第12章和第13章)，主要内容包括数据分析综合案例与上机实验指导等。此外，附录中还包含常用的函数和方法，便于读者查阅。
本书的写作目标有以下几点。
(1) 通俗易懂。初学编程时，容易陷入纷杂的语法中，而难以体会编程的乐趣。基础篇尽量采用简练的语言表述，由浅入深地从编程思维引导入手，让初学者了解怎样用程序解决简单的问题。
(2) 易于实践。进阶篇和实践篇主要介绍用NumPy、Pandas和Matplotlib/Seaborn等第三方库进行数据分析的方法，并配有详细的实例讲解。
(3) 为了方便Python实践教学，本书在实践篇中设计了多个上机实验与综合实例，可在48学时或64学时Python相关课程的实验教学中使用。
为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、期末试卷和450分钟的微课视频。
资源下载提示
素材（源码）等资源： 扫描目录上方的二维码下载。
微课视频： 扫描封底的文泉云盘防盗码，再扫描书中相应章节的视频讲解二维码，可以在线学习。
本书第1~6章、第11章由刘亚辉编写； 第7~10章由郭祥云编写； 第12章和附录由郭祥云、赵庆聪编写与整理； 第13章、上机实验、习题及答案部分由赵庆聪编写。
衷心感谢清华大学出版社的支持与合作，感谢参与第10章视频录制的李莉老师、提出宝贵意见的都云程老师以及参与校对的刘靖航、李泠杉、焦佳佳、郭欣雅和高雁伟同学。
由于编者水平有限，书中不当之处敬请同行和读者批评指正。
编者2023年8月
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