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Python程序設計基礎與應用/軟體開發人才培養系列叢書

  • 作者：編者:朱大勇//陳佳//許毅|責編:王宣
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115602596
  • 出版日期：2023/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：293
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹Python語言的開發環境（包括Spyder、Jupyter和PyCharm）與互動式工具、語言概述、數據結構、編程范型、庫、數據分析、數據可視化及應用案例分析。本書通過融合其他相關知識，重點討論了Python在網路爬蟲、推薦系統、圖像處理和機器學習等多個領域的應用。本書不僅注重基本概念的講解，還強調問題的分析與求解，並在教輔資源中給出了大量實例、源代碼及4個Python實驗，以供讀者練習，進而幫助讀者鞏固所學知識。
    本書的內容覆蓋面廣，實用性強，既可作為高等院校電腦、軟體工程、人工智慧、數據科學與大數據技術、信息和通信工程等專業相關課程的教材，又可供電腦視覺、機器學習等領域的技術人員參考使用。
作者介紹
編者:朱大勇//陳佳//許毅|責編:王宣
目錄
第1章  概述
  1.1  Python簡介
    1.1.1  Python的發展歷程
    1.1.2  Python的特點
  1.2  數據
    1.2.1  數據類型
    1.2.2  編程范型
  1.3  數據模型
    1.3.1  數據結構
    1.3.2  對象
  1.4  數據分析
    1.4.1  數據分析簡介
    1.4.2  數據預處理
    1.4.3  數據分析方法
  1.5  本章小結
  1.6  習題
第2章  開發環境與互動式工具
  2.1  搭建環境
    2.1.1  下載Python
    2.1.2  安裝
    2.1.3  環境變數配置
    2.1.4  測試是否安裝成功
  2.2  Spyder
    2.2.1  Spyder簡介
    2.2.2  Spyder安裝
    2.2.3  Spyder使用簡介
  2.3  Jupyter
    2.3.1  Jupyter簡介
    2.3.2  Jupyter安裝及配置
    2.3.3  Jupyter工具使用
  2.4  PyCharm
    2.4.1  PyCharm簡介
    2.4.2  PyCharm安裝
    2.4.3  PyCharm配置
  2.5  本章小結
  2.6  習題
第3章  語言概述
  3.1  內置類型
    3.1.1  邏輯值檢測
    3.1.2  比較運算符
    3.1.3  數值類型
    3.1.4  迭代器類型
  3.2  控制流程
    3.2.1  if語句
    3.2.2  while語句
    3.2.3  for語句
  3.3  模塊
  3.4  本章小結
  3.5  習題
第4章  數據結構

  4.1  元組
  4.2  列表
  4.3  集合
  4.4  字典
  4.5  推導式
  4.6  本章小結
  4.7  習題
第5章  編程范型
  5.1  面向對象編程
    5.1.1  Python的範圍與命名空間
    5.1.2  類的定義
    5.1.3  類的繼承
    5.1.4  運算符重載
  5.2  函數式編程
    5.2.1  函數對象
    5.2.2  匿名函數
    5.2.3  裝飾器
  5.3  元編程初步
    5.3.1  類的類型
    5.3.2  類的動態創建
    5.3.3  基於元類創建類
    5.3.4  基於元類創建抽象類
  5.4  本章小結
  5.5  習題
第6章  庫
  6.1  NumPy
    6.1.1  NumPy數組
    6.1.2  NumPy數學函數
    6.1.3  NumPy矩陣和向量
  6.2  SciPy
    6.2.1  最小二乘擬合
    6.2.2  函數最小值
    6.2.3  非線性方程組求解
    6.2.4  B-Spline樣條曲線
    6.2.5  數值積分
    6.2.6  解微分方程組
  6.3  pandas
    6.3.1  對象創建
    6.3.2  數據切片
    6.3.3  數據合併
    6.3.4  數據分組
  6.4  本章小結
  6.5  習題
第7章  數據分析
  7.1  數據存取
    7.1.1  I/O操作
    7.1.2  對象序列化和反序列化
    7.1.3  SQLite資料庫
  7.2  數據清洗
    7.2.1  數據分析

    7.2.2  缺失值處理
    7.2.3  異常值處理
    7.2.4  重複值處理
  7.3  時間序列分析
  7.4  本章小結
  7.5  習題
第8章  數據可視化
  8.1  繪圖工具
    8.1.1  Matplotlib
    8.1.2  pandas
    8.1.3  seaborn
    8.1.4  Bokeh
  8.2  統計繪圖
    8.2.1  安裝Matplotlib
    8.2.2  簡單繪製
    8.2.3  添加圖形元素
    8.2.4  線圖
    8.2.5  直方圖
    8.2.6  條形圖
    8.2.7  餅圖
  8.3  網路可視化
    8.3.1  NetworkX簡介
    8.3.2  NetworkX圖的節點和邊
    8.3.3  利用NetworkX繪製圖形
    8.3.4  利用NetworkX繪製多層感知機網路圖
  8.4  互動式圖形
    8.4.1  Bokeh基礎
    8.4.2  默認工具欄
    8.4.3  懸停工具
    8.4.4  小部件
  8.5  本章小結
  8.6  習題
第9章  應用案例分析
  9.1  網路爬蟲
    9.1.1  網路爬蟲簡介
    9.1.2  網路爬蟲框架Scrapy
    9.1.3  數據存儲
  9.2  推薦系統
    9.2.1  簡單推薦系統
    9.2.2  度量規則
    9.2.3  先決條件
    9.2.4  計算和輸出
    9.2.5  知識推薦系統
  9.3  圖像處理
    9.3.1  圖像的基本操作
    9.3.2  圖像預處理
    9.3.3  提取特徵
    9.3.4  圖像檢測
    9.3.5  圖像分割
  9.4  機器學習

    9.4.1  概述
    9.4.2  回歸
    9.4.3  分類
    9.4.4  聚類
    9.4.5  深度學習
  9.5  本章小結
  9.6  習題
參考文獻

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