Python程序设计与数据分析基础(高等学校计算机专业系列教材)

Python语言于20世纪90年代初由荷兰人Guido van Rossum首次公开发布，经过历次版本的修正，不断演化改进，目前已成为最受欢迎的程序设计语言之一。近年来，Python多次登上诸如TIOBE、PYP、StackOverFlow、GitHub、Indeed、Glassdoor等各大编程语言社区排行榜。根据TIOBE最新排名，Python与Java、C语言排在全球流行语言的前三位。
Python语言之所以如此受欢迎，其主要原因是它拥有简洁的语法、良好的可读性以及功能的可扩展性。在各高校及行业应用中，采用Python作为教学、科研、应用开发的机构日益增多。在高校，一些国际知名大学采用Python语言来教授课程设计，典型的有美国麻省理工学院的“计算机科学及编程导论”、卡内基梅隆大学的“编程基础”、加州大学伯克利分校的“人工智能”等课程。在行业应用方面，Python已经渗透数据分析、互联网开发、工业智能化、游戏开发等重要的工业应用领域。
本书是2021年北京红亚华宇科技有限公司支持的教育产学合作协同育人项目——“基于新工科的‘数据分析及可视化’课程资源研发”项目成果，按以下3个原则进行编写:
（1）适应原则。Python语言具有自己独特的语法。本书以程序开发者的角度，在编程语言的大框架下，分析编程语言的细节差异，读者能够很好地适应Python的学习。
（2）科学原则。本书既是知识产品的再生产、再创造，也是编者教学经验的总结和提高。其覆盖范围广、内容新，既有面的铺开，又有点的深化，举例符合题意，读者学习起来事半功倍。
（3）实用原则。本书融合了计算机程序设计与数据分析的教学内容，并以数据分析应用为目的，旨在通过编程语言的学习和应用，培养学生的基本编程能力和计算思维，通过数据分析方法的学习和应用，培养学生的基本数据分析能力。
本书从基础和实践两个层面引导读者学习Python，系统、全面地讨论Python编程的思想和方法。第1～3章主要介绍Python的基本知识和理论基础。第4～8章详细介绍Python编程的核心技术，着眼于控制语句与函数、模块、包以及库的使用、类和继承、文件操作和数据处理的重点知识使用场景以及注意事项的描述，每章节都给出了详细的Python示例程序，让读者全面理解Python编程。其中第6章是程序开发的进阶，着重介绍了类、对象、属性、方法、继承等知识点，并针对每个知识点给出了详细的示例。第9～11章涵盖从数据的科学计算、数据处理分析到数据可视化。第12章通过从Python编程到Pandas库，对学生成绩数据进行处理与分析实战，有利于读者对数据处理与分析知识的应用。本书可以让读者在学习Python基础知识的同时，也能够掌握数据的分析与可视化知识。
本书的参考课时为32～48学时，可作为高等院校计算机程序设计或通识类课程教材，也适合从事相关工作的人员阅读。
本书由李辉、金晓萍、李丽芬主编。在编写过程中，张标、孙鑫鑫、朱玲、王静、杨建平、程新荣、白玉艳、代爱妮、王美丽、贺细平、张晶、王传安等老师提供了宝贵的修改意见和建议，在此表示感谢。
由于编者水平有限，加之Python语言的发展日新月异，书中难免会有疏漏和不妥之处，敬请广大读者批评指正。

编者
2023年2月

Python作为编程语言的一种，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点；Python语法简洁，代码高度规范，功能强大且简单易学，是程序开发人员必学的语言之一。 本书注重基础、循序渐进，内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、示例丰富，系统地讲述了Python程序设计开发相关基础知识。本书分为12章，主要包括Python与编程环境、Python语法基础、程序基本流程控制、典型序列数据结构、函数与函数式编程、面向对象编程基础、Python文件操作、使用模块与库编程、NumPy数值计算、Pandas数据处理分析、Matplotlib库与数据可视化、学生成绩数据处理与分析实战等内容。 为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量案例进行说明和训练，并配以完善的学习资料和支持服务，包括教学PPT、教学大纲、微视频等，为读者带来全方位的学习体验。 本书既可作为高等院校计算机程序设计或通识类课程教材，也可作为自学者使用的辅助教材，是一本适用于程序开发初学者的入门级教材。