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以问题驱动的讲授方式，通过场景化问题引出学习内容，激发学生的学习兴趣和解决问题的热情。每章开篇的问题导入和知识结构导图，在引出本章要学习的主要内容后，提供知识导图，帮助学生建立本章知识框架。应用案例研讨部分旨在深化学生对知识的理解和综合应用能力的提升。在线测主观题和编程题的设计，不仅帮助学生检测对程序设计基本概念和技术的掌握程度
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| 內容簡介： |
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本书是一本专为编程和数据分析爱好者设计的教材，内容涵盖Python程序设计基础与数据分析两大部分。第一部分讲解Python基本语法、控制结构、函数、数据文件、面向对象程序设计、常用数据结构，为读者打下坚实的编程基础。第二部分聚焦于数据分析的核心库——NumPy、Pandas、Matplotlib，以及如何使用这些库进行数据分析，使读者能够将理论应用于实际问题的解决中。本书以问题求解为导向，通过丰富的应用案例和实战项目，引导读者掌握Python编程和数据分析技能。无论是初学者还是专业人士，都能从本书中系统学习Python程序设计基础知识和数据分析技术，提升编程和问题解决能力，为在人工智能时代开展工作奠定基础。本书结构合理，重难点突出，逻辑性强，通俗易懂，可作为高等院校相关专业学生的程序设计入门课程的教材，也可作为成人教育及相关培训机构的教材。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。
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| 目錄：
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目录
第1章Python概述/1
1.1引言1
1.1.1问题导入1
1.1.2知识结构导图1
1.2程序设计语言与程序1
1.2.1机器语言2
1.2.2汇编语言3
1.2.3高级语言3
1.3Python程序设计语言概述4
1.3.1Python简介4
1.3.2Python的前世今生4
1.4Python编程环境搭建5
1.4.1下载和安装Python5
1.4.2Python安装目录介绍6
1.5开启Python编程11
1.5.1Windows下Python代码的编写和运行11
1.5.2PyCharm集成开发环境14
1.6Python程序的运行过程17
1.7Python在线帮助和相关资源19
1.8本章小结19
1.9习题20
第2章Python基本语法/21
2.1引言21
2.1.1问题导入21
2.1.2知识结构导图21
2.2对象22
2.3标识符23
2.4变量和常量23
2.4.1变量23
2.4.2常量24
2.5数据类型25
2.5.1整型25
2.5.2浮点型26
2.5.3复数类型27
2.5.4字符串类型27
2.5.5空值28
2.6数据类型转换28
2.7算术运算符与算术表达式29
2.8复合赋值运算符29
2.9标准输入和输出30
2.9.1标准输入函数30
2.9.2标准输出函数31
2.10f string表达式31
2.11程序设计方法IPO34
2.12程序错误35
2.12.1语法错误35
2.12.2运行时错误35
2.12.3逻辑错误36
2.12.4异常处理36
2.13应用案例研讨38
2.13.1计算三角形的周长38
2.13.2计算平均年龄39
2.13.3求整数各位数字之和39
2.14本章小结40
2.15习题40
第3章字符串/43
3.1引言43
3.1.1问题导入43
3.1.2知识结构导图43
3.2字符编码和字符串44
3.2.1字符编码44
3.2.2字符串45
3.2.3转义字符46
3.3字符串内置函数47
3.3.1ord()和chr()函数47
3.3.2len()函数48
3.3.3max()和min()函数49
3.4访问字符串中的元素49
3.4.1字符串的索引49
3.4.2访问字符串中的单个字符49
3.4.3访问字符串中的子字符串50
3.5字符串运算50
3.5.1字符串连接运算50
3.5.2字符串复制运算51
3.5.3判断子串51
3.5.4字符串比较51
3.6字符串方法52
3.6.1测试字符串中子串的方法52
3.6.2搜索字符串中子串的方法53
3.6.3格式化字符串的方法54
3.6.4操作字符串的方法55
3.7应用案例研讨57
3.7.1计算速度57
3.7.2文件夹路径分割57
3.7.3定制贺卡58
3.8本章小结58
3.9习题59
第4章选择结构/62
4.1引言62
4.1.1问题导入62
4.1.2知识结构导图62
4.2布尔值63
4.3比较运算符与表达式63
4.4逻辑运算符与表达式65
4.5运算符的优先级和结合方向65
4.6三种选择结构67
4.6.1单分支结构67
4.6.2双分支结构69
4.6.3多分支结构70
4.7嵌套if语句72
4.8match case语句74
4.9条件表达式76
4.10pass语句77
4.11应用案例研讨77
4.11.1闰年判断问题77
4.11.2自动生成减法算式问题79
4.11.3月份天数问题81
4.12本章小结83
4.13习题83
第5章循环结构/87
5.1引言87
5.1.1问题导入87
5.1.2知识结构导图87
5.2while循环88
5.2.1while循环初探88
5.2.2使用while生成5个算式89
5.3循环设计策略90
5.3.1猜数字90
5.3.2循环设计策略概述92
5.3.3生成多个减法算式93
5.3.4根据用户确认控制循环94
5.3.5使用哨兵值控制循环95
5.4for循环96
5.4.1for循环的基本语法96
5.4.2使用for循环打印三角形图案97
5.5循环控制关键字98
5.5.1break和continue98
5.5.2使用break98
5.5.3使用continue99
5.6循环附带的else语句101
5.7嵌套循环102
5.8应用案例研讨105
5.8.1求斐波那契数列105
5.8.2寻找素数107
5.8.3模拟计算圆周率108
5.9本章小结109
5.10习题109
第6章函数/112
6.1引言112
6.1.1问题导入112
6.1.2知识结构导图112
6.2Python函数概述113
6.2.1函数的作用113
6.2.2函数的分类114
6.3自定义函数115
6.3.1自定义函数的定义115
6.3.2函数的调用116
6.3.3函数的参数和返回值116
6.4函数参数的类型117
6.4.1位置参数117
6.4.2关键字参数118
6.4.3默认参数119
6.4.4可变位置参数120
6.4.5可变关键字参数122
6.5变量作用域123
6.5.1局部变量124
6.5.2全局变量124
6.6递归126
6.6.1递归的基本概念126
6.6.2阶乘的递归求解126
6.6.3斐波那契数列的递归求解127
6.7匿名函数128
6.7.1匿名函数的创建128
6.7.2匿名函数的使用129
6.8自定义模块和包129
6.8.1自定义模块130
6.8.2包131
6.9应用案例研讨133
6.9.1最大公约数133
6.9.2输出n个素数134
6.9.3月日历136
6.10本章小结141
6.11习题142
第7章列表/145
7.1引言145
7.1.1问题导入145
7.1.2知识结构导图145
7.2创建列表146
7.2.1使用方括号［］创建列表146
7.2.2使用list类创建列表146
7.2.3使用列表生成式创建列表147
7.3访问列表148
7.3.1索引148
7.3.2访问列表中某一个元素148
7.3.3遍历列表中所有元素149
7.3.4列表切片150
7.4列表方法150
7.4.1添加列表元素151
7.4.2删除列表元素151
7.4.3排序列表元素153
7.4.4微实例: 求一组数据中的最小值及其序号154
7.5列表运算符155
7.6字符串和列表155
7.6.1将字符串转换为列表155
7.6.2将各列表元素合起来变成一个长字符串156
7.7复制列表156
7.8比较列表157
7.9嵌套列表158
7.10应用案例研讨159
7.10.1统计字符个数159
7.10.2第一代身份证号升级为第二代身份证号161
7.10.3模拟微信抢红包162
7.10.4学生测试成绩评分165
7.11本章小结167
7.12习题168
第8章字典、元组和集合/172
8.1引言172
8.1.1问题导入172
8.1.2知识结构导图172
8.2字典173
8.2.1键值对173
8.2.2字典的创建173
8.2.3字典的操作175
8.2.4字典相等性检测176
8.2.5字典方法177
8.2.6字典生成式179
8.3字典应用案例研讨180
8.3.1微信通讯录180
8.3.2统计小写字母的出现次数182
8.3.3用户登录和用户注册184
8.4元组186
8.4.1元组的创建187
8.4.2元组的操作187
8.5集合188
8.5.1集合的创建188
8.5.2集合的操作189
8.5.3集合的运算190
8.5.4集合间的关系191
8.5.5集合生成式191
8.6元组和集合应用案例研讨192
8.6.1维纳年龄192
8.6.2电影院票务系统193
8.7本章小结194
8.8习题195
第9章数据文件/198
9.1引言198
9.1.1问题导入198
9.1.2知识结构导图198
9.2数据文件概述199
9.2.1文件类型199
9.2.2文件路径199
9.2.3读写文件的基本流程200
9.3文件读写基础200
9.3.1打开一个文件200
9.3.2读数据201
9.3.3写入数据203
9.3.4测试文件的存在性204
9.3.5文件指针205
9.3.6文件关闭和立刻写入206
9.3.7with语句206
9.4os库207
9.4.1进程管理207
9.4.2获取和改变环境参数208
9.4.3路径管理209
9.5常见文本文件格式及应用实例210
9.5.1TXT文件210
9.5.2CSV文件211
9.6本章小结213
9.7习题214
第10章面向对象程序设计/216
10.1引言216
10.1.1问题导入216
10.1.2知识结构导图216
10.2面向对象程序设计范式217
10.2.1对象217
10.2.2类217
10.2.3实例化217
10.2.4属性和方法218
10.3Python类219
10.3.1创建类219
10.3.2创建对象220
10.3.3属性221
10.3.4方法225
10.3.5方法重载228
10.4成员私有化229
10.4.1私有属性229
10.4.2私有方法231
10.5面向对象的三大特性232
10.5.1封装232
10.5.2继承232
10.5.3多态237
10.6object类238
10.7应用案例研讨240
10.8本章小结243
10.9习题243
第11章Pandas数据分析/247
11.1引言247
11.1.1问题导入247
11.1.2知识结构导图247
11.2NumPy的数值计算与矩阵操作248
11.2.1ndarray对象的常用属性248
11.2.2创建ndarray对象249
11.2.3NumPy的数组类型转换250
11.2.4数组输出251
11.2.5数组运算251
11.3Pandas数据分析基础254
11.3.1Pandas数据结构254
11.3.2Pandas索引操作260
11.3.3Pandas数据抽取264
11.3.4Pandas数据编辑265
11.3.5Pandas数据排序267
11.3.6Pandas数据汇总与统计269
11.3.7Pandas数据分组与聚合271
11.4Pandas数据处理273
11.4.1数据读取与导出273
11.4.2数据合并275
11.4.3数据清洗278
11.4.4数据标准化283
11.5本章小结283
11.6习题284
第12章Matplotlib数据可视化/288
12.1引言288
12.1.1问题导入288
12.1.2知识结构导图288
12.2数据可视化概述289
12.2.1数据可视化的作用289
12.2.2数据可视化工具简介289
12.2.3数据可视化的基本过程290
12.3Matplotlib入门291
12.3.1Matplotlib概述291
12.3.2图形和坐标系292
12.3.3Matplotlib绘图基本流程293
12.4绘制图形296
12.4.1常用绘图概述296
12.4.2折线图297
12.4.3散点图300
12.4.4气泡图302
12.4.5条形图304
12.4.6雷达图305
12.4.7直方图307
12.4.8饼图309
12.5多图形和多坐标系310
12.5.1绘制多图形310
12.5.2绘制多坐标系312
12.6本章小结315
12.7习题315
第13章数据处理与分析实战/317
13.1引言317
13.1.1问题导入317
13.1.2知识结构导图317
13.2Jupyter Notebook开发环境318
13.2.1Jupyter Notebook简介318
13.2.2安装Jupyter Notebook318
13.2.3Jupyter Notebook的基本操作319
13.3数据处理与分析基本流程322
13.3.1明确问题和数据获取323
13.3.2数据清洗324
13.3.3数据探索性分析329
13.3.4数据转换与特征工程340
13.3.5数据建模与评估343
13.3.6数据可视化345
13.3.7结果解释与报告347
13.4本章小结348
13.5习题348
参考文献/350
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| 內容試閱：
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前言
欢迎阅读本书，本书是专为迎接人工智能时代挑战而设计的教材。在数字化浪潮席卷全球的今天，数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。Python以其简洁的语法和强大的数据处理能力，成为数据分析领域的宠儿。本书旨在为读者提供一个全面的学习平台，从Python程序设计基础到数据分析实战技能，帮助读者掌握在智能时代中不可或缺的技能。
内容概览
本书内容涵盖Python程序设计基础与数据分析两大部分。第一部分讲解Python基本语法、控制结构、函数、数据文件、面向对象程序设计、常用数据结构，为读者打下坚实的编程基础。第二部分聚焦于数据分析的核心库——NumPy、Pandas、Matplotlib，以及如何使用这些库进行数据分析，使读者能够将理论知识应用于实际问题的解决中。
特色介绍
本书采用“问题导向—知识建构—能力提升”的三阶内容组织模式，具有以下鲜明特色。
（1） 问题驱动教学: 每章以应用场景问题导入，通过情境化案例激发学习动机，培养学生问题意识和求解思维。
（2） 结构化知识体系: 在问题导入后提供可视化知识结构导图，系统呈现每章核心概念及其逻辑关联，帮助学生构建完整的认知框架。
（3） 应用案例研讨: 设置工程实践导向的综合性案例，通过“分析—设计—实现”全流程训练，强化知识迁移能力和工程实践素养。
（4） 智能化评测体系: 依托希冀在线评测平台构建编程实践闭环，支持代码实时提交、自动评测与即时反馈，实现“学—练—测”一体化。
（5） 在线课程支持: 在“智慧树”平台开设配套在线课程“Python数据分析”，支持自学及混合式教学。
Python编程和数据分析在人工智能时代的重要性
在人工智能时代，Python编程和数据分析的重要性不言而喻。它们不仅是技术工具，更是解决问题、创造价值的关键。通过对本书的学习，读者将能够掌握程序设计基础知识，提升数据处理能力，增强逻辑思维能力，以及在复杂数据中发现模式、洞察规律，这些都是在智能时代中取得成功的关键因素。
教学资源支持
本书配套的教学资源包括教学大纲、PPT、案例源代码、习题答案和题库等，以本书为教材的老师可向longqm@163.com免费申请；习题智能化评测功能服务支持请联系QQ: 53464806。
致谢
在本书编写过程中，承蒙诸多专家与同行提供宝贵意见与支持。感谢一线教学与研究师生给予的反馈，其实践经验为本书的实用性与前瞻性奠定了坚实基础。特别感谢吴卫江、赵旭霞和王燕老师为部分章节录制教学视频。还要感谢参与代码校对的陈潞梦、贺静宇、盛晓宇、邹天博和穆德帅等研究生同学，他们的细致工作保障了代码的可靠性。同时，感谢出版社工作人员，他们的专业精神与辛劳使本书顺利出版。在此谨向所有贡献者致以诚挚谢意。
由于编者的知识和经验有限，再加上Python语言和数据分析技术也在快速发展，书中难免会有疏漏和不妥之处，敬请广大读者提出宝贵意见！
编者
2025年12月
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