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微課學人工智慧Python編程

作者：編者:李方園|責編:閭洪慶
出版社：機械工業
ISBN：9787111720607

出版日期：2023/03/01
裝幀：平裝
頁數：398

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書以Python編程語言為載體，以微課為媒介，從基本編程應用到綜合項目設計逐級推進、衍化，通過221個實例詳細介紹了Python編程語言的基礎知識和語法操作規範，同時還剖析了18個綜合應用案例，從而培養讀者解決人工智慧應用問題的編程能力，完成Python演算法庫的建構與應用，最終用程序來模擬或實現人類的學習行為。
本書可以作為高職院校電腦類、自動化類、電子信息類、數字經濟類等專業Python編程課程的參考教材，也可作為廣大Python編程語言愛好者自學的參考書。

作者介紹

編者:李方園|責編:閭洪慶

前言
二維碼清單
第1章  Python編程基礎概念
  1.1  Python語言概述
    1.1.1  Python語言發展概況與配置
    1.1.2  官網Python軟體包的安裝
    1.1.3  互動式解釋執行與腳本式解釋運行
    1.1.4  PyCharm編程環境
    1.1.5  Jupyter編程環境
  1.2  語法規則和基本數據類型
    1.2.1  Python語法規則
    1.2.2  數據類型概述
    1.2.3  變數與常量
    1.2.4  整數類型
    1.2.5  小數、浮點數和複數類型
    1.2.6  字元串及其基本操作
    1.2.7  數據類型轉換
  1.3  基本輸入輸出和運算
    1.3.1  input()函數
    1.3.2  print()函數
    1.3.3  算術運算符
    1.3.4  賦值運算符
    1.3.5  位運算符
    1.3.6  比較運算符
    1.3.7  邏輯運算符
    1.3.8  運算符優先順序
  1.4  結構化程序設計
    1.4.1  程序設計與演算法
    1.4.2  結構化程序設計的基本要點
    1.4.3  選擇結構
    1.4.4  循環結構
第2章  組合數據類型
  2.1  序列數據類型
    2.1.1  序列概述
    2.1.2  列表（List）
    2.1.3  元組（Tuple）
    2.1.4  字元串（String）
  2.2  映射數據類型
    2.2.1  字典及其創建
    2.2.2  字典的基本操作與方法
  2.3  集合數據類型
    2.3.1  集合及其創建
    2.3.2  集合的基本操作與方法
  2.4  採用選擇與循環實現組合數據操作
    2.4.1  列表推導式
    2.4.2  字典推導式
    2.4.3  集合推導式
  2.5  綜合項目編程實例
    2.5.1  編寫計算班級學生平均分的程序
    2.5.2  編寫判斷輸入的數是否為素數的程序

    2.5.3  嵌套循環實現冒泡排序
    2.5.4  用戶名和密碼的輸入驗證
第3章  函數與模塊
  3.1  函數的定義
    3.1.1  Python程序結構特點
    3.1.2  自定義函數的基本概念
    3.1.3  形式參數、實際參數以及傳遞機制
    3.1.4  函數的參數屬性
    3.1.5  函數的變數特性
    3.1.6  相關內置函數
  3.2  函數的高級應用
    3.2.1  匿名函數lambda表達式
    3.2.2  閉包函數
    3.2.3  遞歸函數
  3.3  對象與類
    3.3.1  對象的引入
    3.3.2  類的構造方法
    3.3.3  property()函數和@property裝飾器
  3.4  類的封裝與繼承
    3.4.1  封裝
    3.4.2  繼承
    3.4.3  多態
  3.5  模塊與庫的導入
    3.5.1  導入模塊
    3.5.2  時間和日期處理模塊
    3.5.3  random庫
    3.5.4  string模塊
    3.5.5  math和cmath模塊
    3.5.6  sys模塊
    3.5.7  webbrowser模塊
  3.6  綜合項目編程實例
    3.6.1  遞歸函數的綜合應用
    3.6.2  繼承的綜合應用
    3.6.3  日期時間模塊的綜合應用
第4章  文件及文件夾操作
  4.1  文件對象
    4.1.1  文件概述
    4.1.2  用open()函數打開文件
    4.1.3  讀取文件的3種函數
    4.1.4  用write()和writelines()函數寫入文件
    4.1.5  withas用法
  4.2  os、glob與shutil標準庫模塊
    4.2.1  os模塊
    4.2.2  os.path模塊
    4.2.3  glob模塊
    4.2.4  shutil模塊
  4.3  csv文件操作
    4.3.1  csv簡介
    4.3.2  reader()函數
    4.3.3  writer()函數

    4.3.4  DictReader()函數
  4.4  Excel文件操作
    4.4.1  openpyxl概述
    4.4.2  openpyxl庫函數
  4.5  文件異常處理
    4.5.1  異常的類型與含義
    4.5.2  異常處理方式
    4.5.3  assert語句
  4.6  綜合項目編程實例
    4.6.1  簡易文件搜索引擎
    4.6.2  統計Python程序的文本行數
    4.6.3  自動整理當前目錄下的所有文件信息
第5章  交互界面設計
  5.1  tkinter基礎
    5.1.1  GUI介紹
    5.1.2  創建tkinter窗口
  5.2  tkinter控制項的屬性與函數
    5.2.1  tkinter窗口、Frame控制項和Toplevel彈出窗口
    5.2.2  文本顯示與輸入
    5.2.3  按鈕和複選框
    5.2.4  菜單和菜單按鈕
    5.2.5  列表框和滑動條
    5.2.6  畫布（Canvas）
  5.3  tkinter控制項的模塊
    5.3.1  messagebox模塊
    5.3.2  simpledialog模塊
    5.3.3  tkinter.filedialog模塊
    5.3.4  colorchooser模塊
  5.4  PyQt5界面
    5.4.1  PyQt5概述
    5.4.2  QtWidgets模塊
    5.4.3  PyQt5.QtCore模塊
  5.5  綜合項目編程實例
    5.5.1  信息輸入界面設計
    5.5.2  簡易瀏覽器
第6章  網路爬蟲應用
  6.1  網路與網頁基礎
    6.1.1  OSI和TCP/IP兩種模型
    6.1.2  URL格式的組成
    6.1.3  網路爬蟲基本流程
    6.1.4  網頁構成簡述
  6.2  urllib基本應用
    6.2.1  urllib模塊介紹
    6.2.2  urllib.request模塊應用
    6.2.3  urllib.parse模塊應用
  6.3  BeautifulSoup基本應用
    6.3.1  BeautifulSoup介紹
    6.3.2  BeautifulSoup標籤定位方法
    6.3.3  BeautifulSoup標籤選擇器
    6.3.4  使用標準庫解析分析網頁輸出

    6.3.5  使用lxml解析庫分析網頁輸出
    6.3.6  使用html5lib解析庫分析網頁輸出
  6.4  Scrapy基本應用
    6.4.1  Scrapy介紹
    6.4.2  XPath節點
    6.4.3  用XPath語法編輯爬蟲文件
    6.4.4  用Item Pipeline和LinkExtractor爬取文件
  6.5  綜合項目編程實例
    6.5.1  爬取網頁連接數
    6.5.2  相關網頁圖片文件的獲取與保存
第7章  數據可視化編程
  7.1  numpy庫
    7.1.1  numpy庫介紹
    7.1.2  常見的矩陣運算
  7.2  pandas庫
    7.2.1  pandas庫介紹
    7.2.2  pandas的索引對象
    7.2.3  pandas算術運算和數據對齊
    7.2.4  numpy函數應用與映射
    7.2.5  DataFrame對象的排序
  7.3  Matplotlib庫
    7.3.1  Matplotlib庫繪圖入門
    7.3.2  基本2D圖繪製
    7.3.3  ax繪圖方式
    7.3.4  複雜繪圖函數及應用
  7.4  綜合項目編程實例
    7.4.1  用tkinter窗口來繪製圖形
    7.4.2  利用爬蟲獲得數據後進行繪圖
第8章  機器學習編程
  8.1  機器學習概述
    8.1.1  機器學習的定義
    8.1.2  過擬合和欠擬合
    8.1.3  評估模型
    8.1.4  sklearn庫
  8.2  線性回歸與多項式回歸
    8.2.1  線性回歸及實例
    8.2.2  回歸方程確定係數R2
    8.2.3  多項式回歸及實例
  8.3  邏輯回歸分類器
    8.3.1  邏輯回歸sigmoid函數
    8.3.2  邏輯回歸實例
  8.4  支持向量機
    8.4.1  支持向量機原理
    8.4.2  sklearn庫的支持向量機實現
    8.4.3  線性可分支持向量機實例
    8.4.4  線性不可分支持向量機實例
    8.4.5  線性近似可分支持向量機實例
  8.5  KNN演算法
    8.5.1  KNN原理
    8.5.2  KNN演算法中的kd樹

    8.5.3  KNN應用實例
  8.6  綜合項目編程實例
    8.6.1  用支持向量機解決分類問題
    8.6.2  用KNN演算法識別手寫數字
參考文獻

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