Python語言程序設計基礎

第1章 進入Python的世界 1
1.1 Python簡介 1
1.1.1 Python語言的誕生 1
1.1.2 Python的設計風格 1
1.1.3 Python語言的發(fā)展簡史 2
1.2 Python語言特性 3
1.2.1 Python語言的優(yōu)點 3
1.2.1 Python語言的缺點 4
1.4 第一個Python程序 4
1.4.1 搭建開發(fā)環(huán)境 4
1.4.1 使用解釋器提示符 6
1.4.3 Hello World——第一個Python程序 7
1.5 Python編程規(guī)范 9
1.5.1 代碼編排 9
1.5.2 空格的使用 11
1.5.3 注釋 13
1.5.4 命名規(guī)范 14
1.5.5 編碼建議 18
1.6 本章小結 20
1.7 習題 21
第2章 Python基礎 22
2.1 Python基本數據類型 22
2.1.1 Number（數字） 22
2.1.2 str（字符串） 23
2.1.3 list（列表） 24
2.1.4 Tuple（元組） 24
2.1.5 set（集合） 24
2.1.6 Dictionary（字典） 25
2.2 常量與變量 25
2.1.1 變量 25
2.1.2 常量 26
2.1.3 input（）與print（） 27
2.3 運算符 29
2.3.1 算術運算符 29
2.3.2 比較運算符 32
2.3.3 賦值運算符 34
2.3.4 位運算符 36
2.3.5 邏輯運算符 38
2.3.6 運算符優(yōu)先級 39
2.4類型轉換 40
2.5 本章小結 42
2.6 習題 42
第3章 流程控制 43
3.1 程序的基本結構 43
3.1.1 順序結構 43
3.1.2 分支結構 43
3.1.3 循環(huán)結構 43
3.2 程序流程圖 44
3.2.1 傳統(tǒng)流程圖 44
3.2.2 結構流程圖 46
3.2 程序的分支結構 47
3.2.1 單分支結構if語句 47
3.2.2 雙分支結構if-else語句 48
3.2.3 多分支結構if-elif-else語句 49
3.2.4 分支結構的嵌套 51
3.3 程序的循環(huán)結構 53
3.3.1 for語句 53
3.3.2 while語句 54
3.3.3 break語句與continue語句 55
3.3.4 循環(huán)的嵌套 57
3.4 本章小結 58
3.5 習題 58
第4章 常用數據結構 59
4.1 概述 59
4.2 序列 60
4.2.1 列表 60
4.2.2 元組 64
4.2.3 字符串 65
4.3 字典 72
4.3.1 創(chuàng)建字典 72
4.3.2 字典操作 73
4.3.3 字典方法 73
4.4 集合 75
4.4.1 集合的創(chuàng)建 75
4.4.2 集合的操作 75
4.4.3 集合相等性測試及子集和超集 76
4.4.4 集合運算 77
4.5 本章小結 77
4.6 習題 78
第5章 函數與模塊 79
5.1 函數 79
5.1.1 函數的定義 79
5.1.2 函數的調用 80
5.1.3 函數的返回值 82
5.1.4 函數的參數 83
5.1.5 匿名函數 87
5.1.6 函數的嵌套調用 88
5.1.7 函數的嵌套定義 89
5.1.8 函數的遞歸調用 89
5.1.9 變量的作用域 92
5.2 常用內置函數 96
5.2.1 數學運算函數 96
5.2.2 類型轉換函數 96
5.2.3 序列操作函數 97
5.2.4 其它函數 98
5.3 模塊和包 99
5.3.1 命名空間 99
5.3.2 模塊 102
5.3.3 包 107
5.4 本章小結 109
5.5 習題 110
第6章 類與對象 113
6.1 面向對象程序設計概述 113
6.1.1 面向對象程序設計思想 113
6.1.2 面向對象中的基本概念 114
6.1.3 面向對象的基本特征 114
6.2類 115
6.3對象 116
6.4類的屬性與方法 117
6.4.1類的屬性 117
6.4.2構造方法和析構方法 119
6.5本章小結 121
6.6習題 121
第7章 類的重用 124
7.1繼承 124
7.1.1父類與子類 124
7.1.2繼承 125
7.1.3繼承關系下的構造方法 127
7.2多繼承 129
7.3組合 131
7.4本章小結 133
7.5習題 133
第8章 異常處理 135
8.1異常處理 135
8.1.1標準異常處理 135
8.1.2 try...except語句 137
8.1.3捕獲多種異常 138
8.1.4 try…finally語句 139
8.1.5 自定義異常 140
8.2斷言與上下文管理 141
8.2.1 斷言 142
8.2.2 上下文管理 142
8.3 本章小結 143
8.4 習題 144
第9章 文件和數據庫 145
9.1 文件 145
9.1.1 文件概述 145
9.1.2 文件的打開與關閉 146
9.1.3 文件的讀寫 147
9.1.4 隨機文件訪問 158
9.1.5 CSV文件的讀取與寫入 159
9.1.6與文件相關的模塊 161
9.2 數據庫 164
9.2.1 數據庫基礎 164
9.2.2 數據庫訪問模塊 165
9.2.3 SQLite數據庫 166
9.2.5 訪問數據庫的基本步驟 167
9.2.6 創(chuàng)建數據庫和表 168
9.2.7 數據庫的插入、更新和刪除操作 169
9.2.7 數據庫表的查詢操作 170
9.3 本章小結 170
9.4 習題 171
第10章 數據處理 173
10.1 Numpy使用 173
10.1.1 概述 173
10.1.2 Numpy數組的創(chuàng)建 174
10.1.3 Numpy數組的索引和切片 179
10.1.4 Numpy數組的運算 183
10.1.5 Numpy數組的通用函數 185
10.2 Pandas使用 192
10.2.1 概述 192
10.2.2 Pandas的Series對象 193
10.2.3 Pandas的DataFrame對象 195
10.2.4 Pandas的基本操作 199
10.2.5 Pandas的數值運算 206
10.2.6 Pandas的文件操作 208
10.2.7 Pandas的缺失值處理 211
10.3 本章小結 212
10.4 習題 213
第11章 數據可視化 215
11.1 Matplotlib簡介 215
11.2 Matplotlib快速入門 216
11.3 Matplotlib繪圖函數 219
11.3.1 柱狀圖 219
11.3.2 散點圖 221
11.3.3 子圖 223
11.3.4 等值線圖 224
11.3.5 三維圖 225
11.3.6 圖像 226
11.4 Matplotlib面向對象方式繪圖 227
11.4.1 面向對象繪圖 227
11.4.2 配置屬性 228
11.5 Pandas繪圖 229
11.5.1 折線圖 229
11.5.2 條形圖 230
11.5.3 直方圖 232
11.6 本章小結 233
11.7 習題 234
第12章 數據分析 236
12.1 概述 236
12.2 決策樹 237
12.2.1 概述 237
12.2.2 ID3原理簡介 239
12.2.3 應用案例 240
12.3 人工神經網絡 247
12.3.1 概述 247
12.3.2 感知機模型 248
12.3.3 誤差反向傳播算法 250
12.3.4 應用案例 251
12.4 K-近鄰分類 254
12.4.1 概述 254
12.4.2 KNN原理簡介 254
12.4.3 KNN算法流程 255
12.4.4 應用案例 256
12.5 K-Means聚類 259
12.5.1 概述 259
12.5.2 K-Means原理簡介 260
12.5.3 K-Means算法流程 260
12.5.4 應用案例 261
12.6 本章小結 265
12.7 習題 265
第13章 應用案例--圖書館大數據分析 268
13.1 案例背景 268
13.1.1圖書館大數據分析的需求 268
13.1.2 分析步驟 269
13.2 數據探索 271
13.2.1 數據結構 271
13.2.2 初步了解數據 273
13.2.3 數據預處理 274
13.2.4 試分析 275
13.3 數據分析 276
13.3.1 分析思路 276
13.3.1 主題詞提取 277
13.3.2 熱門書籍分析 283
13.4 數據可視化 284
13.4.1 熱門書詞云 285
13.4.2 熱門書排名對比 287
13.5本章小結 289
13.6 習題 290