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《自学Python:编程基础、科学计算及数据分析》本书是面向Python 初学者的一本实用学习笔记。本节为目录。

作者:李金来源:机械工业出版社|2018-05-03 15:24

目录

前言
致谢
第1 章 初识Python  1
1.1 Python 简介  1
1.2 Python 版本的选择  2
1.3 Python 集成开发环境的搭建  2
1.4 第一行Python 代码  4
1.5 IPython 解释器  5
1.6 Python 代码的执行模式  7
1.6.1 解释器模式  7
1.6.2 脚本模式  8
1.6.3 解释器模式与脚本模式的区别  9
1.7 Jupyter Notebook 的使用  9
本章学习笔记  11
本章新术语  11
本章新函数  11
第2 章 Python 基础  12
2.1 基本语法简介  12
2.2 数据类型  17
2.2.1 数字  18
2.2.2 字符串  23
2.2.3 Unicode 字符串  30
2.2.4 索引与分片  32
2.2.5 列表  34
2.2.6 元组  40
2.2.7 可变与不可变类型  42
2.2.8 字典  44
2.2.9 集合与不可变集合  48
2.2.10 赋值机制  53
2.3 判断与循环  58
2.3.1 判断  58
2.3.2 循环  62
2.4 函数与模块  69
2.4.1 函数  69
2.4.2 模块  73
2.5 异常与警告  77
2.5.1 异常  77
2.5.2 警告  83
2.6 文件读写  83
2.6.1 读文件  84
2.6.2 写文件  85
2.6.3 中文文件的读写  87
2.7 内置函数  88
2.7.1 数字相关的内置函数  88
2.7.2 序列相关的内置函数  90
2.7.3 类型相关的内置函数  92
本章学习笔记  92
本章新术语  92
本章新函数  94
第3 章 Python 进阶  96
3.1 函数进阶  96
3.1.1 函数参数传递 96
3.1.2 高阶函数  98
3.1.3 函数map()、filter()和reduce()  101
3.1.4 Lambda 表达式  102
3.1.5 关键字global  103
3.1.6 函数的递归  104
3.2 迭代器与生成器  105
3.2.1 迭代器  105
3.2.2 生成器  110
3.3 装饰器  112
3.3.1 装饰器的引入 112
3.3.2 装饰器的用法 115
3.4 上下文管理器与with 语句  118
3.4.1 上下文管理器的原理  119
3.4.2 模块contextlib  123
3.5 变量作用域  125
本章学习笔记  127
本章新术语  128
本章新函数  128
第4 章 Python 标准库  129
4.1 系统相关:sys 模块  129
4.2 与操作系统进行交互:os 模块  133
4.3 字符串相关:string 模块  136
4.4 正则表达式:re 模块  138
4.5 日期时间相关:datetime 模块  142
4.6 更好地打印Python 对象:pprint 模块  145
4.7 序列化Python 对象:pickle,cPickle 模块 145
4.8 读写JSON 数据:json 模块  147
4.9 文件模式匹配:glob 模块  150
4.10 高级文件操作:shutil 模块  151
4.11 更多的容器类型:collections 模块  153
4.12 数学:math 模块  157
4.13 随机数:random 模块  158
本章学习笔记  159
本章新术语  160
本章新函数  160
第5 章 Python 科学计算基础:NumPy 模块  162
5.1 NumPy 模块简介  162
5.2 数组基础  163
5.2.1 数组的引入  163
5.2.2 数组的属性  164
5.2.3 数组的类型  166
5.2.4 数组的生成  169
5.2.5 数组的索引  172
5.2.6 数组的迭代  174
5.3 数组操作  175
5.3.1 数值相关的数组操作  175
5.3.2 形状相关的数组操作  179
5.3.3 数组的拼接操作  184
5.3.4 数组的四则运算、点乘和矩阵类型  187
5.3.5 数组的数学操作  190
5.3.6 数组的比较和逻辑操作  190
5.4 数组广播机制  191
5.5 数组索引进阶  194
5.5.1 数组基础索引 194
5.5.2 数组的高级索引  196
5.6 数组读写  199
5.6.1 数组的读取  199
5.6.2 数组的写入  200
5.6.3 数组的二进制读写  200
5.7 随机数组  202
5.8 结构数组  202
本章学习笔记  206
本章新术语  207
本章新函数  207
第6 章 Python 可视化:Matplotlib 模块  209
6.1 Matplotlib 模块简介  209
6.2 基于函数的可视化操作  210
6.2.1 函数plt.plot()的使用  210
6.2.2 图与子图  215
6.2.3 其他可视化函数  217
6.3 基于对象的可视化操作  217
6.4 图像中的文本处理  219
6.5 实例:基于Matplotlib 的三角函数可视化  221
本章学习笔记  226
本章新术语  227
本章新函数  227
第7 章 Python 科学计算进阶:SciPy 模块 228
7.1 SciPy 模块简介  228
7.2 插值模块:scipy.interpolate  229
7.3 概率统计模块:scipy.stats  233
7.3.1 基本统计量  233
7.3.2 概率分布  234
7.3.3 假设检验  243
7.4 优化模块:scipy.optimize  246
7.4.1 数据拟合  247
7.4.2 最值优化  251
7.4.3 方程求根  254
7.5 积分模块:scipy.integrate  255
7.5.1 符号积分与SymPy 模块  255
7.5.2 数值积分  257
7.6 稀疏矩阵模块:scipy.sparse  260
7.7 线性代数模块:scipy.linalg  262
7.8 实例:基于SciPy 的主成分分析  268
本章学习笔记  271
本章新术语  272
本章新函数  272
第8 章 Python 数据分析基础:Pandas 模块  274
8.1 Pandas 简介  274
8.2 一维数据结构:Series 对象  275
8.2.1 Series 对象的生成  275
8.2.2 Series 对象的使用  277
8.3 二维数据结构:DataFrame 对象  280
8.3.1 DataFrame 对象的生成  280
8.3.2 DataFrame 对象的使用  283
8.4 Pandas 对象的索引  286
8.4.1 基于中括号的索引和切片  286
8.4.2 基于位置和标记的高级索引  289
8.5 缺失值的处理  293
8.6 数据的读写  294
8.7 实例:基于Pandas 的NBA 数据分析  295
本章学习笔记  299
本章新术语  299
本章新函数  299
第9 章 Python 面向对象编程  300
9.1 面向对象简介  300
9.2 自定义类型  303
9.3 方法和属性  305
9.4 继承与复用  311
9.5 公有、私有、特殊以及静态的方法和属性  314
9.6 多重继承  316
9.7 实例:基于面向对象的森林火灾模拟  318
9.7.1 森林火灾模拟 318
9.7.2 基于继承机制的森林火灾模拟  324
本章学习笔记  328
本章新术语  329
本章新函数  329
第10 章 Python 实践:中文小说文本分析  330
10.1 数据预处理  330
10.2 数据统计  334
10.3 数据建模  338
10.4 效果分析  340
本章学习笔记  349
本章新术语  349
本章新函数  349

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