• Python从基础编程到数据分析
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Python从基础编程到数据分析

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作者陈惠贞|责编:杨静华

出版社中国水利水电

ISBN9787517088752

出版时间2020-11

装帧平装

开本其他

定价89.8元

货号1202159579

上书时间2024-06-06

大智慧小美丽

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
目录
第1章  开始编写Python程序
  1.1  认识Python
  1.2  安装官方版Python
    1.2.1  安装Python解释器
    1.2.2  执行Python解释器
    1.2.3  使用Python IDLE
    1.2.4  Python说明文件
  1.3  搭建Anaconda开发环境
    1.3.1  安装Anaconda
    1.3.2  使用Anaconda Prompt
    1.3.3  使用[Python
    1.3.4  使用Spyder
  1.4  Python程序代码编写风格
  1.5  程序设计错误
  学习检测
第2章  数据类型、变量与运算符
  2.1  数据类型
    2.1.1  数据类型(int、float、comolex、bool)
    2.1.2  字符串类型(str)
    2.1.3  list(列表)、tuple(元组)、set(集合)与dict(字典)
  2.2  变量
    2.2.1  变量的命名规则
    2.2.2  设置变量的值
  2.3  常量
  2.4  运算符
    2.4.1  算术运算符
    2.4.2  移位运算符
    2.4.3  位运算符
    2.4.4  比较运算符
    2.4.5  赋值运算符
    2.4.6  逻辑运算符
    2.4.7  其他特殊符号
    2.4.8  运算符的优先级
  2.5  输出
  2.6  输入
  学习检测
第3章  数值与字符串处理
  3.1  数值处理函数
    3.1.1  内置数值函数
    3.1.2  数学函数
    3.1.3  随机数函数
  3.2  字符串与字符
    3.2.1  ASCII与Unicode
    3.2.2  转义序列
    3.2.3  内置字符串函数
    3.2.4  连接运算符
    3.2.5  重复运算符
    3.2.6  比较运算符
    3.2.7  in与notin运算符
    3.2.8  索引与切片运算符
  3.3  字符串处理方法
    3.3.1  字符串转换方法
    3.3.2  字符串测试方法
    3.3.3  搜索子字符串方法
    3.3.4  删除指定字符或空格的方法
    3.3.5  格式化方法
  3.4  数值与字符串格式化
  学习检测
第4章  流程控制
第5章  函数
第6章  列表、元组、集合与字典
第7章  绘图
第8章  文件处理
第9章  异常处理
第10章  面向对象
第11章  模块与包
第12章  使用tkinter开发GUI程序
第13章  使用pillow处理图片
第14章  使用NumPy进行数据运算
第15章  使用matplotlib绘制图表
第16章  使用SciPy进行科学计算
第17章  使用pandas进行数据分析
附录A  数字系统与转换(电子版)
附录B  ASCII码对照表(电子版)
附录C  Unicode字符表(电子版)

内容摘要
 《Python从基础编程到数据分析》是一本同时介绍Python编程和基于Python的大数据分析图书,既是一本Python入门书,又是一本Python数据分析专业书;既是Python基础教程,又是Python视频教程。
《Python从基础编程到数据分析》共17章,首先介绍了Python的开发环境、代码编写风格及程序设计的常见错误类型;然后循序渐进地解说了Python编程的基础
语法和相关技巧,这是学好Python的基础和关键环节;接着介绍了常见Python模块和包的用法,如tkinter、
pillow、qrcode等,让读者体验只需编写几行简短代码
,就能轻松完成许多应用。
最后几章,也是本书最精彩的部分,详细介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas四大热门软件包,可以让读者一次掌握数据科学应用与大数据分析的基础能力。全书以范例为导向,涉及的程序代码给出了详细的解释和分析,可以让读者轻松领会Python编程的精髓,同时也有利于读者编程思维的培养。
《Python从基础编程到数据分析》提供了丰富的配套资源,如视频、源代码、
PPT课件、习题答案等,特别适合编程零基础、Python从入门到精通、想从事数据分析工作或想提高效率的数据分析人员,以及对人工智能和AI开发感兴趣的在职IT人员学习。另外,本书特别适合作为大中专院校相关专业的教材和参考书。

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