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2030
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| 內容簡介： |
由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，用Python做科学计算的工具也十分普遍，本书除了讲解常用的编程技术外，也详细讲解了多个经典的科学计算扩展库，如SymPy、NumPy、SciPy和Matplotlib等，它们分别为Python提供了符号计算、快速数组处理、数值分析以及绘图等功能。因此，Python语言及其众多的扩展库所构成的科学计算生态十分适合工程技术人员、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。
本书共分为3篇10章内容：第1篇是基础部分，包含前5章内容，介绍了Python的语法基础知识，通过大量的案例讲解和练习夯实基础；第2篇是应用部分，包含后5章内容，介绍了常用科学计算库、数据可视化、办公自动化、人工智能及文件处理等内容；第3篇是实验部分，共10个实验，基本上对应于每一章内容，教学与实践相结合。主要内容组织如下：
在基础部分，第1章介绍Python语言的开发环境，第2章是科学计算基础，第3章讲解计算结构，第4章介绍Python序列及用法，第5章是函数计算。
在应用部分，第6章介绍科学计算的扩展库，第7章介绍Python数据可视化，第8章是Python办公自动化，第9章介绍Python在人工智能中的应用，第10章介绍文件及数据格式化。
每个学校对本门课程的学时规定不一，本书适合学时为32~64课时的课程，如学时有限，建议先学完前5章基础内容，再根据各专业的特点有选择性地学完后面的应用部分。
为方便教师教学和学生学习，本书还提供了教学课件和所有源代码，每一章后面包含了基本练习题及实践操作题，附录实验中提供了实践操作题的源代码，教学更轻松。
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| 目錄：
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第1篇 基础部分
第1章 Python概述
1．1 Python简介
1．2 Python的应用场景
1．3 Python科学计算环境
1．4 Python模块与包
练习题
第2章 Python科学计算基础
2．1 Python标识符与编码
2．2 Python数字类型
2．3 运算符
2．4 常用标准库
练习题
第3章 Python计算结构
3．1 顺序计算
3．2 分支计算
3．3 循环计算
练习题
第4章 Python序列计算
4．1 字符串（str）
4．2 列表（list）
4．3 元组（tuple）
4．4 字典（dict）
4．5 集合（set）
4．6 常用内置函数
4．7 数据类型转换
练习题
第5章 Python函数计算
5．1 函数的定义和调用
5．2 函数的参数
5．3 函数嵌套与递归
5．4 匿名函数
5．5 变量的作用域
练习题
第2篇 应用部分
第6章 Python科学计算库
6．1 Python扩展库的安装
6．2 符号计算库SymPy
6．3 NumPy库
6．4 Pandas库
6．5 SciPy库
练习题
第7章 Python数据可视化
7．1 Matplotlib库
7．2 Seaborn库
练习题
第8章 Python办公自动化
8．1 Excel表数据自动处理
8．2 Word数据自动处理
8．3 PPT数据自动处理
8．4 文件批量处理
练习题
第9章 Python人工智能
9．1 自然语言处理
9．2 网络爬虫
9．3 机器学习
练习题
第10章 Python文件与数据格式化
10．1 文件的读写
10．2 数据格式化处理
练习题
第3篇 实验部分
实验1 Python环境与输入输出
实验2 Python科学计算基础
实验3 Python计算结构
实验4 Python序列计算
实验5 Python函数计算
实验6 Python科学计算库
实验7 Python数据可视化
实验8 Python办公自动化
实验9 Python人工智能
实验10 Python文件处理
参考文献
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