Python语言程序设计基础

图书标准信息

• 作者 文必龙、杨永 著
• 出版社 华中科技大学出版社
• 出版时间 2019-05
• 版次 1
• ISBN 9787568051156
• 定价 42.80元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 铜版纸
• 页数 276页
• 字数 441千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 普通高等院校数据科学与大数据技术专业“十三五”规划教材

【内容简介】

本书以零基础为起点介绍Python程序设计方法。各章内容由浅入深、相互衔接、前后呼应、循序渐进。本书一方面侧重基础知识的讲解，另一方面侧重利用Python进行数据处理的方法和应用。全书各章节选用丰富的程序设计语言经典实例来讲解基本概念和程序设计方法，同时配有大量习题上机实践题供读者练习。 

全书共13章，分为基础篇、高级篇和应用篇三部分，基础篇第1章进入Python的世界；第2章介绍Python基础知识；第3章介绍Python流程控制；第4章介绍常用数据结构；第5章介绍函数与模块；第6章介绍类与对象：第7章介绍类的重用；第8章介绍异常处理；高级篇第9章介绍文件与数据库；第10章介绍Python数据处理；第11章介绍Python数据可视化；第12章介绍Python数据分析；应用篇第13章介绍应用案例--图书馆大数据分析。本书中的代码均在Python 3.6测试通过。 

本书语言表达简洁、严谨、流畅，内容通俗易懂、重点突出、实例丰富，适合作为高等院校各专业程序设计语言课程的教材，也可以作为非计算机专业公共基础课教材或Python爱好者的参考书。

【目录】

第1章 进入Python的世界 1 

1.1 Python简介 1 

1.1.1 Python语言的诞生 1 

1.1.2 Python的设计风格 1 

1.1.3 Python语言的发展简史 2 

1.2 Python语言特性 3 

1.2.1 Python语言的优点 3 

1.2.1 Python语言的缺点 4 

1.4 第一个Python程序 4 

1.4.1 搭建开发环境 4 

1.4.1 使用解释器提示符 6 

1.4.3 Hello World——第一个Python程序 7 

1.5 Python编程规范 9 

1.5.1 代码编排 9 

1.5.2 空格的使用 11 

1.5.3 注释 13 

1.5.4 命名规范 14 

1.5.5 编码建议 18 

1.6 本章小结 20 

1.7 习题 21 

第2章 Python基础 22 

2.1 Python基本数据类型 22 

2.1.1 Number（数字） 22 

2.1.2 str（字符串） 23 

2.1.3 list（列表） 24 

2.1.4 Tuple（元组） 24 

2.1.5 set（集合） 24 

2.1.6 Dictionary（字典） 25 

2.2 常量与变量 25 

2.1.1 变量 25 

2.1.2 常量 26 

2.1.3 input（）与print（） 27 

2.3 运算符 29 

2.3.1 算术运算符 29 

2.3.2 比较运算符 32 

2.3.3 赋值运算符 34 

2.3.4 位运算符 36 

2.3.5 逻辑运算符 38 

2.3.6 运算符优先级 39 

2.4类型转换 40 

2.5 本章小结 42 

2.6 习题 42 

第3章 流程控制 43 

3.1 程序的基本结构 43 

3.1.1 顺序结构 43 

3.1.2 分支结构 43 

3.1.3 循环结构 43 

3.2 程序流程图 44 

3.2.1 传统流程图 44 

3.2.2 结构流程图 46 

3.2 程序的分支结构 47 

3.2.1 单分支结构if语句 47 

3.2.2 双分支结构if-else语句 48 

3.2.3 多分支结构if-elif-else语句 49 

3.2.4 分支结构的嵌套 51 

3.3 程序的循环结构 53 

3.3.1 for语句 53 

3.3.2 while语句 54 

3.3.3 break语句与continue语句 55 

3.3.4 循环的嵌套 57 

3.4 本章小结 58 

3.5 习题 58 

第4章 常用数据结构 59 

4.1 概述 59 

4.2 序列 60 

4.2.1 列表 60 

4.2.2 元组 64 

4.2.3 字符串 65 

4.3 字典 72 

4.3.1 创建字典 72 

4.3.2 字典操作 73 

4.3.3 字典方法 73 

4.4 集合 75 

4.4.1 集合的创建 75 

4.4.2 集合的操作 75 

4.4.3 集合相等性测试及子集和超集 76 

4.4.4 集合运算 77 

4.5 本章小结 77 

4.6 习题 78 

第5章 函数与模块 79 

5.1 函数 79 

5.1.1 函数的定义 79 

5.1.2 函数的调用 80 

5.1.3 函数的返回值 82 

5.1.4 函数的参数 83 

5.1.5 匿名函数 87 

5.1.6 函数的嵌套调用 88 

5.1.7 函数的嵌套定义 89 

5.1.8 函数的递归调用 89 

5.1.9 变量的作用域 92 

5.2 常用内置函数 96 

5.2.1 数学运算函数 96 

5.2.2 类型转换函数 96 

5.2.3 序列操作函数 97 

5.2.4 其它函数 98 

5.3 模块和包 99 

5.3.1 命名空间 99 

5.3.2 模块 102 

5.3.3 包 107 

5.4 本章小结 109 

5.5 习题 110 

第6章 类与对象 113 

6.1 面向对象程序设计概述 113 

6.1.1 面向对象程序设计思想 113 

6.1.2 面向对象中的基本概念 114 

6.1.3 面向对象的基本特征 114 

6.2类 115 

6.3对象 116 

6.4类的属性与方法 117 

6.4.1类的属性 117 

6.4.2构造方法和析构方法 119 

6.5本章小结 121 

6.6习题 121 

第7章 类的重用 124 

7.1继承 124 

7.1.1父类与子类 124 

7.1.2继承 125 

7.1.3继承关系下的构造方法 127 

7.2多继承 129 

7.3组合 131 

7.4本章小结 133 

7.5习题 133 

第8章 异常处理 135 

8.1异常处理 135 

8.1.1标准异常处理 135 

8.1.2 try...except语句 137 

8.1.3捕获多种异常 138 

8.1.4 try…finally语句 139 

8.1.5 自定义异常 140 

8.2断言与上下文管理 141 

8.2.1 断言 142 

8.2.2 上下文管理 142 

8.3 本章小结 143 

8.4 习题 144 

第9章 文件和数据库 145 

9.1 文件 145 

9.1.1 文件概述 145 

9.1.2 文件的打开与关闭 146 

9.1.3 文件的读写 147 

9.1.4 随机文件访问 158 

9.1.5 CSV文件的读取与写入 159 

9.1.6与文件相关的模块 161 

9.2 数据库 164 

9.2.1 数据库基础 164 

9.2.2 数据库访问模块 165 

9.2.3 SQLite数据库 166 

9.2.5 访问数据库的基本步骤 167 

9.2.6 创建数据库和表 168 

9.2.7 数据库的插入、更新和删除操作 169 

9.2.7 数据库表的查询操作 170 

9.3 本章小结 170 

9.4 习题 171 

第10章 数据处理 173 

10.1 Numpy使用 173 

10.1.1 概述 173 

10.1.2 Numpy数组的创建 174 

10.1.3 Numpy数组的索引和切片 179 

10.1.4 Numpy数组的运算 183 

10.1.5 Numpy数组的通用函数 185 

10.2 Pandas使用 192 

10.2.1 概述 192 

10.2.2 Pandas的Series对象 193 

10.2.3 Pandas的DataFrame对象 195 

10.2.4 Pandas的基本操作 199 

10.2.5 Pandas的数值运算 206 

10.2.6 Pandas的文件操作 208 

10.2.7 Pandas的缺失值处理 211 

10.3 本章小结 212 

10.4 习题 213 

第11章 数据可视化 215 

11.1 Matplotlib简介 215 

11.2 Matplotlib快速入门 216 

11.3 Matplotlib绘图函数 219 

11.3.1 柱状图 219 

11.3.2 散点图 221 

11.3.3 子图 223 

11.3.4 等值线图 224 

11.3.5 三维图 225 

11.3.6 图像 226 

11.4 Matplotlib面向对象方式绘图 227 

11.4.1 面向对象绘图 227 

11.4.2 配置属性 228 

11.5 Pandas绘图 229 

11.5.1 折线图 229 

11.5.2 条形图 230 

11.5.3 直方图 232 

11.6 本章小结 233 

11.7 习题 234 

第12章 数据分析 236 

12.1 概述 236 

12.2 决策树 237 

12.2.1 概述 237 

12.2.2 ID3原理简介 239 

12.2.3 应用案例 240 

12.3 人工神经网络 247 

12.3.1 概述 247 

12.3.2 感知机模型 248 

12.3.3 误差反向传播算法 250 

12.3.4 应用案例 251 

12.4 K-近邻分类 254 

12.4.1 概述 254 

12.4.2 KNN原理简介 254 

12.4.3 KNN算法流程 255 

12.4.4 应用案例 256 

12.5 K-Means聚类 259 

12.5.1 概述 259 

12.5.2 K-Means原理简介 260 

12.5.3 K-Means算法流程 260 

12.5.4 应用案例 261 

12.6 本章小结 265 

12.7 习题 265 

第13章 应用案例--图书馆大数据分析 268 

13.1 案例背景 268 

13.1.1图书馆大数据分析的需求 268 

13.1.2 分析步骤 269 

13.2 数据探索 271 

13.2.1 数据结构 271 

13.2.2 初步了解数据 273 

13.2.3 数据预处理 274 

13.2.4 试分析 275 

13.3 数据分析 276 

13.3.1 分析思路 276 

13.3.1 主题词提取 277 

13.3.2 热门书籍分析 283 

13.4 数据可视化 284 

13.4.1 热门书词云 285 

13.4.2 热门书排名对比 287 

13.5本章小结 289 

13.6 习题 290