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| 編輯推薦： |
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立体化教材，丰富的配套资源覆盖面全的知识点，深入浅出的内容翔实的实例代码，循序渐进的讲解
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| 內容簡介： |
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全书以计算思维培养为目标，贯穿理解和运用计算生态的 Python 语言教学思想，系统展示了 Python 语言学习路径。本书分为 12 章，主要内容如下：第 1 章讲解 Python 基础知识与概念，以及 Python 的交互式解释器 IDLE；第 2 章讲解 Python 语言语法基础；第 3 章讲解Python 控制语句；第 4 章讲解 Python 数据结构；第 5 章讲解 Python 函数；第 6 章讲解 Python模块和包；第 7 章讲解文件操作；第 8 章讲解面向对象编程；第 9 章讲解异常；第 10 章讲解Python 函数式编程；第 11 章讲解数据分析与可视化；第 12 章讲解机器学习实战。本书内容覆盖了 Python 语言的大部分知识点，叙述清晰，循序渐进，以大量实例为依托，提供大量学习资料、学习视频、在线实验环境、立体化教学资源。本书适合作为高等院校数据科学与大数据及计算机相关专业的教材，也可作为对 Python 感兴趣读者的自学参考书。
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| 關於作者： |
甘勇：教授、郑州工程技术学院副校长，长期工作在教学科研一线，承担过物联网导论、计算机网络等主干课程的教学任务，主持的大学计算机和程序设计基础课程被评为河南省精品课程、河南省精品资源共享课，担任教育部计算机课程教学指导委员会委员、河南省计算机类专业和网络空间安全专业教学指导委员会副主任，兼任中国计算机学会理事、河南省计算机学会副理事长、河南省计算机教育研究会副理事长。荣获过国家级优秀教学成果二等奖、2项河南省优秀教学成果特等奖、3项河南省优秀教学成果二等奖。
吴怀广：博士、副教授、郑州轻工业大学计算机科学与技术系主任、河南省大数据分析技术国际联合实验室负责人，主要从事软件工程、大数据数据质量以及形式化方法的研究工作。研究方向为计算机软件与理论。
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| 目錄：
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第 1 章 初识 Python 1
1.1 Python 的起源 1
1.2 Python 的发展 2
1.3 Python 的特点 3
1.4 Python 的应用 5
1.5 搭建 Python 开发环境 6
1.5.1 在 Windows 平台搭建Python 开发环境 6
1.5.2 在 Mac 平台搭建 Python 开发环境 10
1.5.3 在 Linux 平台搭建 Python 开发环境 10
1.6 Python 开发环境 IDLE 简介 11
1.6.1 启动 IDLE 11
1.6.2 利用IDLE创建Python程序 12
1.6.3 运行 Python 程序 14
1.6.4 调试 Python 程序 15
1.6.5 常用 Python IDE 介绍 21
1.7 使用帮助 22
1.7.1 使用在线帮助文档 22
1.7.2 使用 help 函数 22
小结 24
习题 24
第 2 章 Python 语法基础 25
2.1 Python 语法特点 26
2.1.1 缩进分层 26
2.1.2 注释规则 27
2.1.3 语句换行 27
2.1.4 同一行写多个语句 28
2.1.5 模块 28
2.2 标准输入 输出 28
2.2.1 标准输入函数 28
2.2.2 标准输出函数 29
2.3 变量和常量 30
2.4 标识符与关键字 32
2.5 简单数据类型 33
2.5.1 数字类型 33
2.5.2 字符串类型 35
2.6 类型转换 39
2.7 运算符与表达式 40
2.7.1 算术运算符 40
2.7.2 比较运算符 41
2.7.3 逻辑运算符 43
2.7.4 赋值运算符 43
2.7.5 位运算符 45
2.7.6 成员运算符 47
2.7.7 标识运算符 48
2.8 运算符优先级 49
小结 50
习题 50
第 3 章 Python 控制语句 51
3.1 选择语句 51
3.1.1 简单 if 语句 51
3.1.2 if-else 语句 52
3.1.3 if-elif-else 语句 53
3.1.4 if 嵌套语句 55
3.2 循环语句 56
3.2.1 for 循环 56
3.2.2 for 循环嵌套 58
3.2.3 while 循环 58
3.2.4 while 循环嵌套 59
3.3 跳转语句 60
3.3.1 break 语句 60
3.3.2 continue 语句 61
3.3.3 pass 语句 62
3.3.4 else 语句 62
小结 63
习题 63
第 4 章 Python 数据结构 64
4.1 列表 64
4.1.1 列表的创建 64
4.1.2 列表的基本操作 66
4.1.3 列表的相关方法 68
4.2 元组 72
4.2.1 元组的创建 72
4.2.2 元组的基本操作 73
4.2.3 元组的相关方法 74
4.3 序列及通用操作 75
4.3.1 切片操作 75
4.3.2 连接和复制 77
4.3.3 成员检查 78
4.3.4 内置函数 79
4.3.5 元组、列表和字符串的相互转换 79
4.4 字典 80
4.4.1 字典的创建与赋值 80
4.4.2 字典的基本操作 83
4.4.3 字典的相关方法 84
4.5 集合 88
4.5.1 集合的创建和赋值 89
4.5.2 集合的基本操作 90
4.5.3 集合的运算 93
4.6 综合案例 97
小结 99
习题 99
第 5 章 Python 函数 101
5.1 函数的定义与调用 101
5.1.1 函数的定义 101
5.1.2 函数的调用 102
5.2 函数返回值 102
5.3 参数 104
5.3.1 必须参数 104
5.3.2 默认参数 104
5.3.3 关键字参数 105
5.3.4 可变参数 105
5.4 变量作用域 106
5.4.1 局部变量 106
5.4.2 全局变量 107
5.5 递归函数 108
5.6 综合案例 108
小结 110
习题 110
第 6 章 Python 模块和包 111
6.1 Python 模块 112
6.1.1 模块概述 112
6.1.2 模块的导入方式 113
6.1.3 模块的内建属性和内建函数 113
6.1.4 模块的搜索路径 116
6.2 包 117
6.2.1 包的结构 117
6.2.2 包的初始化 119
6.2.3 包的导入 119
6.3 标准库和第三方库 122
6.3.1 Python 标准库简介 122
6.3.2 第三方库 123
6.3.3 第三方库的安装 126
小结 127
习题 127
第 7 章 文件操作 128
7.1 文件的打开与关闭 129
7.2 文件的读取 134
7.3 文件的写入 136
7.4 OS 模块操作文件和目录 137
小结 140
习题 141
第 8 章 面向对象编程 142
8.1 面向对象程序设计思想 143
8.1.1 面向过程思想和面向对象思想 143
8.1.2 面向对象方法的特征 143
8.2 类和对象 145
8.2.1 类的定义 146
8.2.2 创建对象 146
8.2.3 self 参数 147
8.2.4 初始化方法 148
8.2.5 析构方法 150
8.3 类成员与实例成员 150
8.3.1 类属性和实例属性 151
8.3.2 类方法和静态方法 153
8.4 私有属性和私有方法 155
8.5 继承 156
8.5.1 单一继承 157
8.5.2 多重继承 160
8.6 多态 161
小结 164
习题 164
第 9 章 异常 165
9.1 异常概述 165
9.2 捕获异常 168
9.2.1 简单的异常捕获 169
9.2.2 捕获多种类型的异常 169
9.2.3 完整的异常捕获语句 170
9.3 异常抛出 172
9.4 else 语句 173
9.5 with 语句 173
小结 174
习题 174
第 10 章 Python 函数式编程 175
10.1 函数式编程概述 175
10.2 匿名函数 176
10.3 高阶函数 177
10.4 闭包 180
10.5 装饰器 182
小结 187
习题 188
第 11 章 数据分析与可视化 189
11.1 numPy 库的使用 189
11.1.1 numPy 库概述 189
11.1.2 numPy 库安装 190
11.1.3 numPy 库解析 190
11.2 pandas 库的使用 194
11.2.1 pandas 库概述 194
11.2.2 pandas 库安装 194
11.2.3 pandas 库使用 195
11.3 Matplotlib 库的使用 196
11.3.1 Matplotlib 库概述 196
11.3.2 Matplotlib 库安装 197
11.3.3 Matplotlib 库使用 197
11.4 泰坦尼克号乘客生存分析 198
11.4.1 数据来源 199
11.4.2 导入数据 199
11.4.3 查看数据 199
11.4.4 数据补全 201
11.4.5 数据编码 202
11.4.6 数据可视化 204
小结 211
第 12 章 机器学习实战 212
12.1 KNN 212
12.1.1 K 近邻算法原理 212
12.1.2 KNN 算法实现 213
12.1.3 KNN 算法优缺点 215
12.2 手写数字识别系统 215
12.2.1 实验开始 216
12.2.2 测试的步骤 217
12.2.3 如何可视化选取 k 值？ 219
12.3 scikit-learn 库 222
12.3.1 scikit-learn 简介 222
12.3.2 scikit-learn 实现手写数字识别 223
12.3.3 交叉验证法 225
小结 229
习题 229
参考文献 230
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| 內容試閱：
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人类的语言，无论中文、英语、西班牙语还是法语，其目的都是传递信息。而计算机程序设计语言和人类语言一样，也是为了信息的传递，只是沟通的主体变成了机器。通过计算机程序设计语言，计算机可以听懂并按照代码的要求执行任务。我们都知道底层的计算机指令是由 0 和 1 组成的，如果人类尝试用一串串的 0和 1 与计算机沟通，那难度也太大了，所以由 0 和 1 的指令串就逐步抽象为低级语言，然后再到高级语言。越低级的语言越接近机器语言，越高级的语言于人类来说就越便捷。Python 就是一种高级编程语言。
随着人工智能的迅速发展，Python 语言得到了越来越广泛的普及和应用。T IO BE 2019 年 1 月发布的排行榜显示，Python 获得 2018 年 T IO BE zui佳年度语言称号，这是 Python 第三次获得 T IO BE zui佳年度语言排名，也是获奖次数zui多的编程语言。Python 简单易用，语法简洁清晰，代码优雅易读。与 C 语言系列和 Java语言等相比，大幅度降低了学习和使用的难度。Python 语言支持命令式编程、面向对象程序设计、函数式编程，包含了完善的标准函数库，并具备非常丰富的扩展库，涵盖了几乎所有领域。在这些库的支撑下，很多复杂的任务只需要几行代码就可以完成，大大降低了开发难度。本书借鉴了大量已出版的 Python 语言程序设计图书，覆盖了 Python 语言大部分知识点，从基本的程序设计思想入手，用大量实例来描述和说明，加深读者的理解。本书配套有 Python 语言程序设计实践教程和在线实验开发环境，通过便捷的实操练习和大量的案例操作让读者快速掌握 Python 编程语言的使用方法。
本书由甘勇、吴怀广编著，金松河、张静、张伟伟、王捷、王晓参与编写，其中第 1、2 章由金松河、吴怀广编写，第 3、4、5 章由张静、吴怀广编写，第 6、7、10 章由张伟伟、吴怀广编写，第 8、9 章由王捷、甘勇编写，第 11、12 章由王晓、甘勇编写，zui后，由吴怀广对全书进行了统稿和定稿。
本书的适用读者对象如下（但不限于）：
（1）计算机、人工智能、数据科学与大数据专业本科生。建议 64 学时，讲授
全部章节。若已学习过 C 语言，则 1 ～ 3 章可作为前期自学内容，讲授学时可缩
短为 48 学时。
（2）数字媒体技术、软件工程、网络工程、信息安全、自动化及其他工科专
业的本科生。建议 48 学时，讲授 1 ～ 9 章，根据需要选讲 10 ～ 12 章。
（3）会计、金融、管控学、心理学、统计及其他非工科类专业本科生。建议
32 ～ 48 学时，讲授 1 ～ 7 章，其余章节根据需要选讲。
（4）非计算机相关专业本科生。本书可作为公共基础课程的程序设计教材。
建议 32 ～ 48 学时，讲授 1 ～ 5 章，其余章节根据需要选讲。
本书提供全套教学课件、源代码、课后习题答案与分析、考试题库以及教学大纲，配套资料可以在 http：w w w .tdpress.com 51eds 下载或与责任编辑联系索取。限于水平，书中不足之处在所难免，敬请读者和同行批评指正。
编 者
2019 年 8 月
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