PYTHON語言基礎及應用
江曉林，盛浩，王力禾
- 出版商: 機械工業
- 出版日期: 2024-04-01
- 定價: $444
- 售價: 8.5 折 $377
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 371
- ISBN: 711174621X
- ISBN-13: 9787111746218
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商品描述
Python是一種簡單易學的腳本語言，它具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的特性，提供了豐富的高級數據結構。目前，Python已成為廣大開發人員的首選編程語言，並廣泛應用於Web開發、自動化測試、數據分析及人工智能等領域。本書以實用性為出發點，在介紹Python程序設計的基礎知識時，采用理論與實踐相結合的方式，通過項目實戰提升讀者的應用能力，有效培養讀者使用Python語言解決實際問題的能力。 本書共10章。具體內容分為兩大部分：第一部分以Python語言基礎知識普及為主，介紹了Python、基本語法、數據類型、函數等；第二部分以項目實戰為核心，以貼近生活的案例為依托、以學以致用為導向，介紹了數據處理、可視化分析、科學計算、機器學習和深度學習等項目實戰。全書以理論引導、案例驅動和上機實戰為理念，打造Python語言學習的新模式。本書基於相關高等學校教師長期教學實踐編寫，旨在通過簡練易懂的語言，以理論知識為基礎、以項目實戰為手段、以解決問題為根本，使讀者真正理解所學理論，並能夠學以致用。
目錄大綱
前言
第1章Python語言概述
1.1Python語言簡介
1.1.1Python的歷史
1.1.2Python的特性及應用領域
1.1.3Python的版本
1.2Python開發環境
1.2.1Python解釋器
1.2.2Python開發環境的安裝與配置
1.2.3運行Python程序
1.3Python擴展庫
1.3.1安裝Python擴展庫
1.3.2擴展庫中對象的導入
1.4Jupyter Notebook
1.5本章小結
1.6課後習題
第2章Python語言基礎
2.1Python語法規則
2.1.1語句縮進
2.1.2注釋
2.1.3標識符
2.2Python數據類型
2.2.1數值類型
2.2.2字符串類型
2.2.3布爾型
2.3賦值語句
2.4輸入與輸出
2.4.1輸入函數input()
2.4.2輸出函數print()
2.4.3數據的格式化輸出
2.5運算符與表達式
2.5.1算術運算符
2.5.2關系運算符
2.5.3邏輯運算符
2.5.4運算符的優先級和結合性
2.6本章小結
2.7實驗：溫度轉換器
2.8實驗：輸入/輸出拓展:制作簡單的EXE程序
2.9課後習題
第3章覆合數據類型
3.1序列類型
3.1.1列表
3.1.2元組
3.1.3字符串
3.1.4通用操作
3.1.5文件
3.2字典
3.3集合
3.4可變類型和不可變類型
3.5本章小結
3.6課後習題
第4章結構體
4.1選擇結構
4.1.1選擇結構的種類
4.1.2條件表達式
4.1.3異常處理
4.2循環結構
4.2.1for循環結構
4.2.2while循環結構
4.2.3循環控制語句
4.2.4循環嵌套
4.3解析式
4.4本章小結
4.5實驗：溫度轉換器2.0
4.6實驗：文件處理
4.6.1批處理文件名
4.6.2可視化瀏覽文件系統
4.7課後習題
第5章函數
5.1函數概述
5.1.1函數的定義和調用
5.1.2函數的參數和返回值
5.1.3函數嵌套
5.2lambda函數
5.3模塊
5.4本章小結
5.5實驗：遞歸遍歷文件
5.6實驗：學員管理系統
5.7課後習題
第6章數據處理
6.1數組概述
6.1.1數組的創建
6.1.2數組的基本屬性
6.1.3數組的特點
6.2數組的操作
6.2.1切片與索引
6.2.2數組變換
6.2.3數組計算
6.2.4廣播機制
6.3網約車平台數據分析
6.4股票歷史價格分析
6.5摩爾定律的驗證
6.6本章小結
6.7課後習題
第7章可視化分析
7.1從數據到圖形
7.1.1基礎圖形
7.1.2統計圖
7.1.3數組繪制
7.2面向對象的繪圖模式
7.2.1圖形對象
7.2.2子圖繪制
7.2.3文字注釋
7.3人口金字塔可視化分析
7.3.1提取人口數據
7.3.2可視化人口數據
7.3.3繪制人口金字塔
7.4電商數據可視化分析
7.4.1提取電商數據
7.4.2產品數據可視化分析
7.4.3用戶數據可視化分析
7.5氣象數據可視化分析
7.5.1提取氣象數據
7.5.2溫度數據可視化分析
7.5.3氣候數據可視化分析
7.6本章小結
7.7課後習題
第8章科學計算
8.1Python科學計算簡述
8.1.1SciPy功能與子模塊
8.1.2數值積分與微分
8.1.3統計分析
8.2公司生產最優化規劃
8.2.1scipy.optimize子模塊簡介
8.2.2線性規劃在公司生產規劃中的應用
8.3氣象風速插值分析
8.3.1scipy.interpolate子模塊簡介
8.3.2氣象最大風速預測
8.4數字圖像處理
8.4.1數字圖像的構成
8.4.2scipy.ndimage子模塊簡介
8.4.3數字圖像濾波及特征提取
8.5本章小結
8.6課後習題
第9章機器學習
9.1基於數據的學習
9.1.1機器學習簡述
9.1.2數據準備
9.1.3機器學習流程
9.2手寫數字識別
9.2.1MNIST數據集分析與預處理
9.2.2分類模型的建立與訓練
9.2.3手寫數字識別模型的結果分析
9.3交通車流量預測
9.3.1車流量數據分析與預處理
9.3.2回歸模型的建立與訓練
9.3.3回歸模型的預測分析
9.4電影推薦系統
9.4.1電影數據集分析與預處理
9.4.2基於內容的推薦系統
9.4.3混合推薦系統
9.5本章小結
9.6課後習題
第10章深度學習
10.1人工神經網絡
10.1.1深度學習簡述
10.1.2Python深度學習框架
10.2詩歌生成器
10.2.1詩歌數據準備與預處理
10.2.2基於循環神經網絡的詩歌生成器
10.2.3詩歌生成器模型的訓練與預測
10.3識別驗證碼的OCR模型
10.3.1驗證碼數據準備與預處理
10.3.2基於卷積循環網絡的OCR模型
10.3.3OCR模型的訓練與預測
10.4本章小結
10.5課後習題
參考文獻
