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本书弱化了理论，偏重于通过实例介绍知识，对于没有任何计算机基础的学生或职场小白，都可以通过阅读本书，掌握Python程序编写方法。
本书涵盖了Python基础、Python数据存储与分析、面向对象编程和Python数据可视化等内容，案例翔实。
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| 內容簡介： |
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本书通过案例解析的方式介绍了Python基础知识。全书分为18章，内容包括：Python学前准备、认识Python编程、Python基础语法、简单数据类型与运算符、字符串类型、列表与元组、分支结构、循环结构、异常处理、集合与字典、函数与模块、面向对象编程、文件、常用基础库、数据库应用开发、Numpy数组与矩阵运算、Pandas数据分析和Matplotlib数据可视化。涵盖了Python基础、Python数据存储与分析、Python数据可视化等内容，案例翔实。 本书适合作为高等院校计算机、大数据、数据科学或其他相关专业教材，也适合从事相关工作的工程师和爱好者阅读参考。
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| 關於作者： |
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袁国铭，中国石油大学计算机博士，中国人民大学应用经济学博士后，主要研究领域：在大数据背景下进行应急信息领域本体知识系统构建研究、数据科学思维在青少年中的传播。发表十数篇sci/ei和核心论文，出版过《经济学基础》教材
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| 目錄：
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第1章 Python学前准备 1
1.1 why、what、how 1
1.2 Python概述 5
1.3 Python集成开发环境 9
1.4 小结 12
第2章 认识Python编程 13
2.1 IPO编程模式 13
2.2 第一个Python程序 13
2.3 用Jupyter Notebook进行Python编程的注意事项 15
2.4 小结 17
第3章 Python基础语法 18
3.1 标识符、保留字 18
3.2 注释 19
3.3 变量的命名与使用 20
3.4 缩进 25
3.5 代码高亮 25
3.6 小结 26
第4章 简单数据类型与运算符 27
4.1 简单数据类型 27
4.2 常用运算符及优先级 32
4.3 常用内置函数 37
4.4 常用内置标准库 42
4.5 小结 46
第5章 字符串类型 47
5.1 字符串表示方法 47
5.2 字符串运算 50
5.3 字符串常用方法和常用函数 51
5.4 字符串格式化输出 55
5.5 小结 58
第6章 列表与元组 59
6.1 列表 59
6.2 元组 64
6.3 序列 66
6.4 小结 69
第7章 分支结构 70
7.1 基本分支结构 70
7.2 分支结构的嵌套 75
7.3 综合应用 76
7.4 小结 79
第8章 循环结构 80
8.1 程序开发的三种流程 80
8.2 for-in序列循环 81
8.3 while条件循环 83
8.4 break、continue、pass和else语句 86
8.5 循环嵌套 88
8.6 综合应用 90
8.7 小结 92
第9章 异常处理 93
9.1 错误和异常 93
9.2 异常类型 94
9.3 异常处理 95
9.4 三种特殊的异常处理用法 97
9.5 异常处理综合应用 98
9.6 小结 99
第10章 集合与字典 100
10.1 集合 100
10.2 字典 106
10.3 小结 115
第11章 函数与模块 117
11.1 函数的分类 117
11.2 函数的定义和调用 117
11.3 函数的参数与返回值 120
11.4 函数的嵌套 124
11.5 变量的作用域 128
11.6 lambda函数 130
11.7 模块和包 131
11.8 Python生态 133
11.9 小结 134
第12章 面向对象编程 135
12.1 类的定义与使用 135
12.2 属性和方法 137
12.3 面向对象的组合应用 143
12.4 面向对象的三大特性 145
12.5 经典案例 150
12.6 面向对象常用术语 155
12.7 面向对象的软件开发 156
12.8 小结 157
第13章 文件 159
13.1 文件的基本操作 159
13.2 读写CSV和Excel文件 163
13.3 文件内置库 168
13.4 小结 172
第14章 常用基础库 175
14.1 时间、日期模块 175
14.2 turtle绘图模块 182
14.3 小结 188
第15章 数据库应用开发 190
15.1 SQL简介 190
15.2 SQLite数据库 191
15.3 Python中的SQLite 195
15.4 小结 197
第16章 NumPy数组与矩阵运算 198
16.1 NumPy数组及其运算 198
16.2 矩阵 206
16.3 小结 212
第17章 Pandas数据分析 213
17.1 Pandas常用数据类型 213
17.2 DataFrame数据处理与分析 218
17.3 小结 237
第18章 Matplotlib数据可视化 238
18.1 认识Matplotlib 238
18.2 基本2D绘图 242
18.3 基本3D绘图 252
18.4 小结 257
参考文献 258
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| 內容試閱：
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编写本书源于给本科生开设Python程序设计课程。市面上虽然已经有了较多的Python教材，但普遍都有章节之间知识缺乏连贯性，每一个知识点的案例解析不够到位的情况。另外，有一部分教材更偏重于理论，实践案例较少。以上原因导致对于普通高校学生而言，编程内容不够浅显易懂，对广大高校学生掌握大数据、人工智能时代的基础语言，学会利用计算机进行相关行业的数据处理与分析特别不利。故此，从2020年开始，编者用了两年的时间，终于完成了书稿的撰写。
本书弱化了理论，偏重于通过实例介绍知识，对于没有任何计算机基础的学生或者职场小白，都可以通过阅读本书掌握Python程序编写方法。
本书涵盖了Python基础、Python数据存储与分析、面向对象编程和Matplotlib数据可视化等内容，案例翔实。在编写过程中，编者得到了杨秋格、董付国、袁静、刘海军、陈福明等老师的诸多帮助，在此深表感谢！
本书的所有案例都配有实验代码，方便读者边学边练，快速掌握。谨将本书献给勇于探索新知识的新一代热爱学习的人！
本书受到防灾科技学院“面向新工科《Python大数据分析及应用》课程知识体系研究”重点教研项目（JY2020A10）和2022年教材建设项目支持。
袁国铭
2023年1月
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