Python程序設計與科學計算
尹永學 黃海濤
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商品描述
本書由高校教師與算法工程師合zuo編寫,兼顧理論與實踐,層次脈絡清晰,循序漸進地展開各個知識點,適合教學與自學。本書除了介紹Python程序設計方法與Python科學計算的工具包以外,還給出了數學建模的實戰案例(附帶原始數據)。
本書既適合軟件開發人員閱讀,也適合作為高等院校電腦相關專業的師生在Python、科學計算、數學建模等方面的教材,還可以作為讀者自學Python的參考用書。
作者簡介
尹永學,博士、大學教師。主要的研究方向有數值計算、機器學習、大數據分析等,具有豐富的數學與計算機相關課程教學經驗及跨學科項目合zuo經驗,所指導的學生曾多次獲得數學建模競賽國jia級獎項。黃海濤(筆名零壹),算法工程師,CSDN博客專家,2018年度博客之星。曾先後參與開發多款人工智能產品,具有豐富的項目經驗;精通數學建模,曾多次獲得國jia級競賽獎項。
目錄大綱
目錄:
第1章Python概述1
1.1 Python語言發展史1
1.2 Python語言特點2
1.3 Python語言主要應用領域4
1.4本章練習5
第2章開啟Python之旅6
2.1部署Python環境6
2.1.1 Anaconda簡介6
2.1.2在Windows系統中安裝Anaconda 7
2.1.3在Linux系統中安裝Anaconda 8
2.2第一個Python程序“Hello,World” 10
2.2.1 “Hello, World”的由來10
2.2 .2實現“Hello,World” 11
2.3使用Python的IDE 13
2.3.1交互式解釋器——Jupyter notebook 13
2.3.2集成開發環境——PyCharm 16
2.4本章練習16
第3章輸入與輸出17
3.1註釋17
3.1.1單行註釋17
3.1.2多行註釋18
3.2輸入18
3.3格式化輸出19
3.3.1 %操作符19
3.3.2 format格式化字符串21
3.4本章練習22
第4章變量與運算符23
4.1變量23
4.1.1常量與變量23
4.1.2標識符23
4.1.3變量初始化24
4.2運算符24
4.2.1算術運算符25
4.2.2比較運算符26
4.2.3賦值運算符26
4.2.4邏輯運算符27
4.2.5位運算符28
4.2.6成員運算符28
4.2.7身份運算符29
4.2.8運算符優先級29
4.3本章練習30
第5章數據類型與數據結構32
5.1數據類型32
5.1.1數32
5.1.2字符串35
5.2數據結構36
5.2.1列表36
5.2.2元組38
5.2.3字典38
5.2. 4集合40
5.3本章練習42
第6章條件結構43
6.1 if語句43
6.1.1 if形式43
6.1.2 if-else形式44
6.1.3多分支選擇結構45
6.2進階——if嵌套與三元運算46
6.2.1 if嵌套46
6.2.2三元運算47
6.3本章練習48
第7章循環結構49
7.1循環語句49
7.1.1概述49
7.1.2 while循環語句49
7.1.3 for循環語句51
7.1.4循環嵌套52
7.2 break、continue、pass 53
7.2.1 break 53
7.2.2 continue 54
7.2.3 pass 54
7.3本章練習55
第8章函數56
8.1函數概述56
8.2函數的參數57
8.2.1形式參數和實際參數57
8.2.2形式參數設置58
8.3 return語句62
8.4本章練習63
第9章模塊與異常64
9.1模塊64
9.1.1概述64
9.1.2模塊的導入65
9.2異常67
9.2.1錯誤67
9.2.2異常67
9.2.3異常捕獲與拋出68
9.2.4常見異常73
9.3本章練習75
第10章文件操作76
10.1文件的讀寫76
10.1.1概述76
10.1.2文件讀取77
10.1.3文件寫入78
10.2內容獲取與文件指針79
10.2.1 read、readline、readlines 79
10.2.2文件指針81
10.3本章練習83
第11章科學計算庫——NumPy 84
11.1 NumPy簡介84
11.1.1初識NumPy 84
11.1.2 NumPy安裝85
11.1.3 NumPy的數組屬性85
11.1.4 NumPy的數組類型86
11.2 NumPy創建數組88
11.2.1通過列表或元組轉化88
11.2. 2數學基礎——矩陣89
11.2.3 NumPy構建特殊數組91
11.3索引與切片95
11.3.1索引機制95
11.3.2切片機制96
11.3.3切片索引97
11.3.4布爾型索引97
11.4矩陣運算與線性代數98
11.4.1範數計算99
11.4.2求逆矩陣100
11.4.3求方程組的*確解101
11.4.4計算矩陣行列式102
11.4.5求解特徵值與特徵向量102
11.4.6奇異值分解103
11.4.7 QR分解104
11.4.8線性方程組的*小二乘解104
11.5本章練習106
第12章科學計算庫——SciPy 107
12.1 SciPy簡介107
12.2 SciPy應用108
12.3本章練習116
第13章數據分析庫——Pandas 117
13.1 Pandas中的數據結構117
13.1.1數據結構117
13.1.2 Series 118
13.1.3 DataFrame 120
13.2數據的選取122
13.3數據處理125
13.3.1缺失值刪除126
13.3.2缺失值填充128
13.3.3數據替換130
13.3.4標識、刪除重複行132
13.4統計函數134
13.5文件讀取135
13.6本章練習136
第14章繪圖工具庫——Matplotlib 137
14.1初識Matplotlib 137
14.1.1從MATLAB認識Matplotlib 137
14.1.2從sin(x)認識Matplotlib 137
14.2 Matplotlib功能介紹144
14.3本章練習146
第15章數學建模庫Scikit-Learn——以回歸為例147
15.1 Scikit-Learn實現一元線性回歸147
15.1.1一元線性回歸理論簡介147
15.1.2 “小”數據的一元線性回歸149
15.1.3一元線性回歸分析糖尿病病情案例152
15.2 Scikit-Learn實現多元線性回歸157
15.2.1多元線性回歸理論簡介157
15.2.2多元線性回歸實戰158
15.3多重共線性問題160
15.4本章練習161
附錄習題答案162