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| 內容簡介： |
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本书介绍Python程序设计的基础知识，集教材、习题、上机实验于一体，内容涵盖全国计算机等级考试二级Python语言程序设计的考试大纲，包括11章教学内容和12个实验。在教学内容中，第1～6章介绍Python程序设计的基础知识，第7～9章介绍3个用于数据分析的第三方软件包及其应用，第10～11章介绍运用Python进行财经数据分析与可视化的几个综合案例。12个实验与教学内容结合紧密，包括验证性、设计性和综合性实验，方便实验教学的组织与开展。本书可作为高等院校计算机专业和非计算机专业零编程基础学生的教材，也可作为全国计算机等级考试的教材，还可作为相关人员的自学参考书。
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| 關於作者： |
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钟雪灵，男，教授。华南师范大学计算机科学学士，华南师范大学计算机软件与理论硕士，暨南大学企业管理博士。现为广东金融学院互联网金融与信息工程学院副院长。
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| 目錄：
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第1章 初识Python1
1.1 Python语言概述1
1.2 Python的开发优势1
1.3 安装Python2
1.4 IDLE开发环境3
1.4.1 Python IDLE集成开发环境3
1.4.2 Python程序编辑器4
1.4.3 Python程序书写规范5
1.4.4 Python程序的运行6
1.5 Anaconda开发环境8
1.5.1 Python软件包管理工具8
1.5.2 Anaconda软件包9
1.5.3 Anaconda Prompt窗口11
1.5.4 IPython开发工具13
1.5.5 Spyder集成开发环境17
1.6 Jupyter Notebook介绍18
1.6.1 安装与启动Jupyter Notebook18
1.6.2 程序的编辑与运行19
1.7 本章小结21
习题21
第2章 Python语言基础23
2.1 基本数据类型23
2.1.1 数值型23
2.1.2 逻辑型23
2.1.3 字符串24
2.2 变量28
2.2.1 关键字和标识符28
2.2.2 变量29
2.3 运算符与表达式30
2.3.1 运算符30
2.3.2 表达式35
2.3.3 数据类型转换36
2.4 输入与输出37
2.4.1 输入函数input()37
2.4.2 输出函数print()37
2.5 内置函数38
2.5.1 数学运算函数38
2.5.2 字符串处理函数39
2.5.3 其他函数42
2.6 常用模块43
2.6.1 模块导入43
2.6.2 math模块45
2.6.3 random模块46
2.6.4 datetime和time模块47
2.7 本章小结50
习题51
第3章 Python容器数据类型53
3.1 列表53
3.1.1 创建列表和存取列表元素53
3.1.2 列表基本操作54
3.1.3 列表常用函数55
3.1.4 切片57
3.1.5 列表生成方式57
3.2 元组59
3.2.1 创建元组和存取元组元素59
3.2.2 元组和列表的差异60
3.2.3 序列操作函数61
3.3 字典62
3.3.1 创建字典和存取键值对62
3.3.2 字典的常用方法63
3.4 集合64
3.4.1 创建集合64
3.4.2 遍历集合65
3.4.3 集合操作函数65
3.4.4 集合运算：并、交、差66
3.5 可变类型和不可变类型67
3.6 本章小结68
习题69
第4章 程序控制结构70
4.1 顺序结构70
4.2 选择结构71
4.2.1 二分支选择结构71
4.2.2 单分支选择结构72
4.2.3 多分支选择结构73
4.2.4 多分支（嵌套）选择结构75
4.3 循环结构76
4.3.1 while循环76
4.3.2 for循环78
4.3.3 break语句和continue语句79
4.3.4 循环的嵌套80
4.4 异常处理结构82
4.5 本章小结84
习题84
第5章 函数85
5.1 函数定义85
5.2 函数调用与参数88
5.2.1 函数调用的一般形式88
5.2.2 不可变对象和可变对象参数89
5.2.3 默认值参数89
5.2.4 关键字参数90
5.2.5 不定长参数91
5.2.6 实参序列解包91
5.3 变量的作用域92
5.4 lambda表达式93
5.5 生成器函数95
5.6 函数递归调用95
5.7 Python的第三方库97
5.7.1 jieba库97
5.7.2 wordcloud库98
5.7.3 turtle库100
5.8 本章小结101
习题102
第6章 文件103
6.1 文件的基本概念103
6.2 文件基本操作104
6.2.1 用内置函数open()打开文件104
6.2.2 文件对象的属性和常用方法105
6.2.3 关闭文件106
6.2.4 读/写文本文件106
6.2.5 使用pickle模块读/写二进制文件108
6.2.6 文件定位109
6.2.7 读/写docx文件110
6.2.8 读/写xlsx文件111
6.3 文件与文件夹操作112
6.3.1 os模块112
6.3.2 os.path模块114
6.4 编程实例114
6.5 本章小结118
习题118
第7章 NumPy科学计算库119
7.1 NumPy基础120
7.1.1 数组对象特性120
7.1.2 生成数组121
7.1.3 NumPy的数据类型123
7.2 存取数组元素125
7.2.1 基本索引和切片操作125
7.2.2 二维数组的索引操作125
7.2.3 布尔索引126
7.3 数组运算和排序127
7.3.1 数组和单个数据的运算127
7.3.2 数组广播运算127
7.3.3 数组排序129
7.4 NumPy的函数130
7.4.1 常用函数130
7.4.2 随机函数133
7.4.3 集合函数134
7.4.4 多项式134
7.4.5 线性代数函数135
7.5 数组组合和文件存取136
7.5.1 改变数组维数136
7.5.2 数组组合137
7.5.3 数组分割138
7.5.4 读写文件139
7.5.5 meshgrid网格数组140
7.6 应用实例140
7.7 本章小结143
习题143
第8章 Pandas数据分析库144
8.1 Pandas的基本数据结构144
8.1.1 Series序列144
8.1.2 DataFrame数据框147
8.2 访问数据149
8.2.1 loc[]、iloc[]访问149
8.2.2 query()和select_dtypes()151
8.3 算术运算和对齐151
8.3.1 nan缺失值处理151
8.3.2 对齐处理154
8.3.3 通用函数156
8.4 读/写数据文件157
8.4.1 CSV文件157
8.4.2 Excel文件159
8.4.3 Stata和Json文件160
8.4.4 html表格160
8.5 数据整理161
8.5.1 插入或删除行列及数据替换161
8.5.2 索引整理162
8.5.3 重复值处理164
8.5.4 排序和排名164
8.5.5 数据框连接166
8.5.6 数据分箱168
8.5.7 多级索引169
8.5.8 字符串处理171
8.6 分组统计172
8.6.1 分组对象概述172
8.6.2 分组对象的统计方法173
8.6.3 数据透视表和交叉表175
8.7 时间序列176
8.7.1 Pandas中的时间函数176
8.7.2 时间频率变换179
8.7.3 滑动窗口的rolling函数179
8.8 实例应用180
8.8.1 泰坦尼克号数据集分析180
8.8.2 电影票房统计183
8.8.3 足球比赛统计185
8.9 本章小结187
习题188
第9章 Matplotlib绘图库189
9.1 Matplotlib简介189
9.1.1 绘图示例189
9.1.2 颜色、线型和标记符号191
9.1.3 plt的常用命令192
9.2 几种常见的图形195
9.2.1 柱形图195
9.2.2 饼图197
9.2.3 散点图199
9.2.4 直方图201
9.2.5 箱线图202
9.2.6 其他图形203
9.3 多子图绘制204
9.3.1 使用fig.add_subplot命令添加子图204
9.3.2 使用plt.subplots命令添加子图205
9.3.3 使用twinx()函数实现双y轴图形207
9.4 设置图形装饰项207
9.4.1 添加注解208
9.4.2 设置坐标轴210
9.4.3 填充颜色和显示图片211
9.5 使用Pandas绘图213
9.6 本章小结216
习题216
第10章 财经数据可视化217
10.1 财经数据获取217
10.1.1 通过Tushare获取股票行情数据217
10.1.2 通过BaoStock获取货币供应量218
10.1.3 通过AKshare平台获取宏观杠杆率219
10.1.4 通过世界银行公开数据平台获取数据220
10.2 股票行情数据可视化221
10.3 中国GDP数据可视化223
10.4 宏观杠杆率数据可视化225
10.5 货币供应量可视化227
10.6 本章小结229
习题229
第11章 Python金融分析应用230
11.1 实用NumPy金融函数230
11.2 股票的收益率和波动率233
11.2.1 收益率计算234
11.2.2 单只股票和市场平均收益率比较236
11.2.3 历史波动率计算239
11.2.4 股票收益率相关性分析241
11.3 股票技术指标计算244
11.3.1 价格趋势分析244
11.3.2 超卖超买分析247
11.4 本章小结249
习题250
第12章 配套实验251
实验1 Python和内置函数251
实验2 Python语言基础练习258
实验3 容器数据类型及若干库练习261
实验4 程序的流程控制265
实验5 函数练习266
实验6 文件读写268
实验7 NumPy实验1270
实验8 NumPy实验2273
实验9 Pandas实验1274
实验10 Pandas实验2276
实验11 Matplotlib绘图库277
实验12 Python金融数据分析应用280
参考文献287
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