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| 編輯推薦： |
1.内容由浅入深，通过循序渐进、丰富多样的实例，详细介绍Python常用知识点。
2.本书知识结构清晰，语言通俗易懂，每章首利用知识导图梳理本章知识要点，可读性强。
3.注重强调Python在数据分析、机器学习等方面的应用，不仅适合用作计算机专业的程序设计基础课程教材，也特别适合用作数据科学与大数据、人工智能等专业的教材。
4.配套资源丰富，配套微课视频，案例数据源，课件，上机实验指导等。
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| 內容簡介： |
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本书从零基础出发，通过循序渐进、通俗易懂、丰富多样的实例，详细地介绍了Python常用的每一个知识点。本书共十二章，第一章到第四章是Python的基础内容，以及第三方库的使用；第五章到第七章以及第九章、第十章属于进阶内容，第八章数据处理是数据分析的基础；第十一章是对学过的知识点的综合应用案例，抛砖引玉，帮助读者综合应用Python工具处理学科方向领域内的问题；第十二章是机器学习入门，给热爱人工智能方向的读者提供最基础的入门知识。 本书可作为普通高等院校计算机、数据科学与大数据专业的教材，也可作为相关行业从业人员的参考用书。
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| 關於作者： |
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余本国，博士，硕士研究生导师。于中北大学理学系任教，主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。
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| 目錄：
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第 一章 Python语法基础 1
本章知识点导图 1
1.1 Python语言特点 2
1.2 Anaconda安装与使用 2
1.2.1代码提示 4
1.2.2浏览变量 5
1.2.3 安装第三方库 5
1.3 基本语法 6
1.3.1代码注释方法 6
1.3.2 用缩进来表示分层 7
1.3.3 变量的命名 7
1.3.4 语句断行 8
1.3.5 print()的作用 8
1.4 运算符 9
1.4.1 算术运算符 9
1.4.2 赋值运算符 10
1.4.3 逻辑比较运算符 11
1.4.4 成员身份运算符 12
1.4.5 位运算符 12
1.4.6运算符的优先级 13
实践 13
第二章 数据类型 14
本章知识点导图 14
2.1 数值型 14
2.1.1整数（int） 15
2.1.2浮点数（float） 15
2.1.3复数（complex） 15
2.2 字符串型（str） 16
2.2.1字符串的表示 16
2.2.2字符串的索引和切片 17
2.2.3字符串常见操作 19
2.3 列表（list） 22
2.3.1列表的常见操作 23
2.3.2 字符串和列表的转化 27
2.4 元组（tuple） 27
2.4.1元组的常见操作 28
2.4.2元组与列表的相互转化 28
2.5 集合（set） 29
2.5.1集合的常见操作 30
2.5.2集合的符号运算 31
2.5.3集合的其他操作 32
2.6 字典（dict） 33
2.6.1字典的常见操作 33
2.6.2字典的其他操作 35
实践 35
第三章 流程控制 37
本章知识点导图 37
3.1 程序流程图 37
3.2 顺序结构 38
3.3 判断结构 39
3.4 循环结构 42
3.4.1 for循环 42
3.4.2 while循环 43
3.5 break和continue 44
3.5.1 break 44
3.5.2 continue 44
3.6 异常 45
3.6.1 try-except 45
3.6.2 try-except-finally 46
3.6.3 try-except-else 47
3.6.4 try-except-else-finally 47
实践 51
第四章 函数 52
本章知识点导图 52
4.1 常用函数 52
4.1.1 zip() 52
4.1.2 enumerate() 53
4.1.3 eval() 54
4.1.4 判断函数 54
4.2 自定义函数 56
4.2.1 自定义函数 56
4.2.2 调用自定义函数 57
4.2.3 形参和实参 58
4.2.4 参数传递和改变 58
4.2.5 变量的作用域 60
4.2.6 关键字参数 62
4.2.7 任意个数参数 63
4.2.8 函数的调用 64
4.3 特殊函数 68
4.3.1 lambda 68
4.3.2 filter( ) 68
4.3.3 map( ) 69
4.3.4 行函数 69
4.4 模块和包 70
4.4.1 模块(module) 70
4.4.2 包(package) 71
4.4.3 时间日期模块 73
4.4.4 Urllib模块 77
实践 77
第五章 类 79
本章知识点导图 79
5.1 类的定义 79
5.2 类的创建 80
5.3 参数的传递 82
5.4 私有变量与私有方法 83
5.5 类的调用 84
实践 85
第六章 正则表达式 86
本章知识点导图 86
6.1 元字符 86
6.2 匹配方法 90
6.2.1 match()方法 90
6.2.2 search()方法 91
6.2.3 findall()方法 91
6.3 查找替换re.sub() 92
6.4 格式化输出 93
6.4.1 使用%符号进行格式化 93
6.4.2 format()格式化 94
6.4.3 f格式化 95
实践 95
第七章 文件操作 97
本章知识点导图 97
7.1 读写文本文件 97
7.2 读写CSV文件 101
7.3 读写JSON文件 102
7.4 操作文件和文件夹 104
实践 105
第八章 数据处理 107
本章知识点导图 107
8.1 NumPy 107
8.1.1 NumPy中的数据结构 108
8.1.2 数组操作 111
8.1.3 数组元素访问 115
8.1.4 数组的运算 118
8.1.5 数组的读写 122
8.2 pandas 124
8.2.1 pandas中的数据结构 125
8.2.2 pandas基本运算 139
8.2.3 pandas数据读写 142
8.2.4 数据分析 146
实践 149
第九章 数据可视化 151
本章知识点导图 151
9.1 Matplotlib简介 151
9.1.1 Matplotlib图层结构 152
9.1.2 显示中文字体 153
9.2 Matplotlib绘图基础 154
9.2.1 绘图基本步骤 154
9.2.2 创建画布 155
9.2.3 添加画布内容 156
9.2.4 添加子图 157
9.2.5 图形的保存 161
9.3 设置动态参数 161
9.4 常用图形的绘制 164
9.4.1 绘制折线图 164
9.4.2 绘制条形图 165
9.4.3 绘制直方图 166
9.4.4 绘制散点图 168
9.4.5 绘制饼图 169
9.4.6 绘制箱线图 170
实践 172
第十章 SQLite数据库操作 174
本章知识点导图 174
10.1 创建数据库 174
10.2 插入数据 175
10.3 查询记录 176
10.4 修改记录 177
10.5 删除记录 178
10.6异常处理 179
实践 180
第十一章 应用案例 181
本章知识点导图 181
11.1人脸特征检测 181
11.1.1安装deepface 181
11.1.2 人脸特征识别 181
11.2网络爬虫（获取NCBI文章） 186
11.2.1 抓取网页 187
11.2.2 提取标题与PMID号 188
11.3查找基因序列 190
*第十二章 机器学习入门 194
本章知识点导图 194
12.1入门案例 194
12.2监督学习和无监督学习 197
12.2.1 监督学习 197
12.2.2 无监督学习 200
12.3机器学习的几种常见算法 201
本章小结 202
参考文献 203
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