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Python程序設計(從編程基礎到專業應用第2版雙色印刷面向新工科普通高等教育系列教材)

  • 作者：編者:章寧//李海峰|責編:郝建偉//張翠翠
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111753070
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：218
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在內容設計和組織上深入淺出，充分發揮Python語言易上手和擅長數據分析的特點，分為Python編程基礎和Python專業應用兩個部分。第1部分共7章，通過Python易上手的特點幫助讀者構建良好的編程思維，能夠完成初步的數據分析和可視化；第2部分共3章，通過Python擅長數據分析的特點幫助讀者形成自主學習並應用Python的能力，能夠結合自己的專業靈活運用Python工具。本書採用任務驅動的教學理念，每章第一節均給出了本章要完成的任務（案例），所有知識點均圍繞該案例實現。本書通過二維碼向讀者提供所有編程實例的講解視頻等擴展內容，同時為教師提供了電子課件、習題答案、源代碼等輔助教學資源。
    作為入門編程課程教材，本書既可作為高等院校非電腦類專業的公共課教材，也可作為電腦類專業的學習參考書。
作者介紹
編者:章寧//李海峰|責編:郝建偉//張翠翠
目錄
前言
第1部分  Python編程基礎
  第1章  Python起步
    1.1  案例：計算終值
    1.2  Python的安裝和運行
      1.2.1  搭建編程環境
      1.2.2  創建並運行程序
    1.3  Python語言簡介
      1.3.1  程序設計語言
      1.3.2  Python的起源和特性
    1.4  程序的基本要素
      1.4.1  數據類型
      1.4.2  變數
      1.4.3  運算符
      1.4.4  函數
      1.4.5  語句
      1.4.6  控制結構
    1.5  編程實踐：累加、累乘
    1.6  本章小結
    1.7  習題
  第2章  數值計算
    2.1  案例：蒙特卡羅模擬計算圓周率
    2.2  數字運算符
      2.2.1  比較運算符
      2.2.2  邏輯運算符
      2.2.3  混合類型運算
    2.3  數值計算常用函數
      2.3.1  數字運算函數
      2.3.2  整型相關函數
    2.4  相關標準庫
      2.4.1  math庫
      2.4.2  random庫
      2.4.3  time庫
    2.5  編程實踐：NumPy financial
      2.5.1  numpy_financial庫的安裝
      2.5.2  numpy_financial庫的使用
    2.6  本章小結
    2.7  習題
  第3章  序列
    3.1  案例：計算圓周率的精確小數位數
    3.2  對象和類
      3.2.1  type()函數
      3.2.2  decimal庫中的Decimal類
    3.3  字元串
      3.3.1  字元串的表示
      3.3.2  字元串運算符
      3.3.3  len()函數和string庫
      3.3.4  字元串的常用方法
    3.4  列表和元組
      3.4.1  列表和元組的表示

      3.4.2  列表和元組的運算符
      3.4.3  列表和元組的函數
      3.4.4  列表和元組的方法
    3.5  文件
      3.5.1  文件的基本操作
      3.5.2  tkinter中的filedialog
    3.6  編程實踐：Matplotlib中的pyplot
    3.7  本章小結
    3.8  習題
  第4章  非序列組合
    4.1  案例：四國宏觀經濟數據對比
    4.2  字典
      4.2.1  字典的表示
      4.2.2  字典的運算符和函數
      4.2.3  字典的常用方法
    4.3  集合
      4.3.1  集合的表示
      4.3.2  集合的運算符和函數
      4.3.3  集合的常用方法
    4.4  JSON文件
      4.4.1  JSON格式
      4.4.2  JSON庫
    4.5  編程實踐：pygal
    4.6  本章小結
    4.7  習題
  第5章  程序的控制結構
    5.1  案例：標準普爾500行業數據分析
    5.2  分支結構
      5.2.1  if-elif-else多分支語句
      5.2.2  條件表達式
    5.3  循環結構
      5.3.1  while語句
      5.3.2  嵌套循環
    5.4  CSV文件
      5.4.1  CSV格式
      5.4.2  CSV庫
    5.5  編程實踐：錯誤處理
    5.6  本章小結
    5.7  習題
  第6章  結構化程序設計
    6.1  案例：模擬乒乓球比賽
    6.2  函數
      6.2.1  函數的定義和調用
      6.2.2  參數的傳遞
      6.2.3  變數的作用域
    6.3  模塊
      6.3.1  模塊的執行和引入
      6.3.2  模塊的結構
    6.4  自頂向下和自底向上
      6.4.1  自頂向下設計

      6.4.2  自底向上實施
    6.5  編程實踐：調試程序
    6.6  本章小結
    6.7  習題
  第7章  面向對象的程序設計
    7.1  案例：模擬乒乓球比賽
    7.2  類和對象實例
      7.2.1  類的定義
      7.2.2  對象實例
    7.3  面向對象的基本特性
      7.3.1  封裝性
      7.3.2  繼承和多態性
    7.4  面向對象的程序設計過程
      7.4.1  尋找候選對象
      7.4.2  設計並定義類
    7.5  編程實踐：tkinter中的彈出對話框
    7.6  本章小結
    7.7  習題
第2部分  Python專業應用
  第8章  數據分析基礎
    8.1  案例：蘋果公司股票價格數據的典型技術指標分析
    8.2  科學計算包NumPy
      8.2.1  數組導入與創建
      8.2.2  數組屬性
      8.2.3  數組訪問
      8.2.4  數組操作
      8.2.5  數組運算
    8.3  數據處理包Pandas
      8.3.1  數據導入
      8.3.2  數據創建
      8.3.3  數據預覽
      8.3.4  數據訪問
      8.3.5  數據操作
      8.3.6  時間序列處理
      8.3.7  本章案例實現
    8.4  編程實踐
    8.5  本章小結
    8.6  習題
  第9章  數據可視化
    9.1  案例：金融數據可視化
    9.2  Matplotlib進階：繪圖格式的基本設置
    9.3  Python中的其他常見繪圖工具
      9.3.1  Pandas繪圖
      9.3.2  Seaborn庫
    9.4  編程實踐
      9.4.1  股票K線圖繪製
      9.4.2  金融文本數據分析
    9.5  本章小結
    9.6  習題
  第10章  數據分析建模

    10.1  案例：金融領域的數據分析
    10.2  Scikit-learn介紹
      10.2.1  Scikit-learn的歷史
      10.2.2  Scikit-learn資源介紹
    10.3  Scikit-learn實現回歸模型
      10.3.1  線性回歸模型的原理
      10.3.2  線性回歸模型的簡單實現
      10.3.3  基於Scikit-learn的線性回歸模型預測股票價格漲跌趨勢
    10.4  Scikit-learn實現分類模型
      10.4.1  決策樹分類模型的原理
      10.4.2  決策樹分類模型的簡單實現
      10.4.3  基於Scikit-learn的決策樹分類模型預測是否貸款
    10.5  編程實踐
    10.6  本章小結
    10.7  習題
附錄  應用配置
參考文獻

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