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PYTHON程序設計基礎 版權信息
- ISBN：9787121375958
- 條形碼：9787121375958 ; 978-7-121-37595-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON程序設計基礎 本書特色
本書介紹Python程序設計的基礎知識，集教材、習題、上機實驗于一體，內容涵蓋全國計算機等級考試二級Python 語言程序設計的考試大綱，包括11章教學內容和9個實驗。在教學內容中，第1～6章介紹Python程序設計的基礎知識，第7～9章分別介紹三個用于數據分析的第三方程序包（NumPy、Pandas、Matplotlib）及其應用，第10～11章主要圍繞Tushare財經數據庫介紹運用Python進行數據分析的幾個綜合案例。9個實驗與教學內容結合緊密，包括驗證性、設計性和綜合性實驗，方便實驗教學的組織與開展。
PYTHON程序設計基礎 內容簡介
本書介紹Python程序設計的基礎知識，集教材、習題、上機實驗于一體，內容涵蓋全國計算機等級考試二級Python 語言程序設計的考試大綱，包括11章教學內容和9個實驗。在教學內容中，～6章介紹Python程序設計的基礎知識，第7～9章分別介紹三個用于數據分析的第三方程序包（NumPy、Pandas、Matplotlib）及其應用，0～11章主要圍繞Tushare財經數據庫介紹運用Python進行數據分析的幾個綜合案例。9個實驗與教學內容結合緊密，包括驗證性、設計性和綜合性實驗，方便實驗教學的組織與開展。
PYTHON程序設計基礎 目錄
目 錄
第1章 初識Python 1
1.1 Python語言概述 1
1.2 Python的開發優勢 1
1.3 安裝Python 2
1.4 IDLE開發環境 4
1.4.1 Python IDLE集成開發環境 4
1.4.2 Python程序編輯器 4
1.4.3 Python程序書寫規范 5
1.4.4 Python程序的運行 7
1.5 Anaconda開發環境 8
1.5.1 Python軟件包管理工具 8
1.5.2 Anaconda軟件包 10
1.5.3 Anaconda Prompt窗口 12
1.5.4 IPython開發工具 14
1.5.5 Spyder集成開發環境 18
1.6 本章小結 19
習題 20
第2章 Python語言基礎 21
2.1 基本數據類型 21
2.1.1 數值型 21
2.1.2 邏輯型 21
2.1.3 字符串 22
2.2 變量 26
2.2.1 關鍵字和標識符 26
2.2.2 變量 27
2.3 運算符與表達式 28
2.3.1 運算符 28
2.3.2 表達式 33
2.3.3 數據類型轉換 34
2.4 輸入與輸出 35
2.4.1 輸入函數input() 35
2.4.2 輸出函數print() 36
2.5 內置函數 36
2.5.1 數學運算函數 37
2.5.2 字符串處理函數 37
2.5.3 其他函數 40
2.6 常用模塊 41
2.6.1 模塊導入 41
2.6.2 math數學模塊 43
2.6.3 random隨機數模塊 44
2.6.4 datetime和time模塊 45
2.7 本章小結 48
習題 49
第3章 Python容器數據類型 51
3.1 列表list 51
3.1.1 創建列表和存取列表元素 51
3.1.2 列表基本操作 52
3.1.3 列表常用函數 53
3.1.4 切片 55
3.1.5 列表生成方式 55
3.2 元組 56
3.2.1 創建元組和存取元組元素 56
3.2.2 元組和列表的差異 58
3.2.3 序列操作函數 58
3.3 字典 59
3.3.1 創建字典和存取鍵值對 59
3.3.2 字典的常用方法 60
3.4 集合 62
3.4.1 創建集合 62
3.4.2 遍歷集合 62
3.4.3 集合操作函數 63
3.4.4 集合運算：并、交、差 64
3.5 可變類型和不可變類型 65
3.6 淺復制和深復制 66
3.7 本章小結 67
習題 67
第4章 程序控制結構 69
4.1 順序結構 69
4.2 選擇結構 69
4.2.1 二分支選擇結構 70
4.2.2 單分支選擇結構 71
4.2.3 多分支選擇結構 72
4.2.3 嵌套的選擇結構 73
4.3 循環結構 74
4.3.1 while循環 75
4.3.2 for循環 76
4.3.3 break語句和continue語句 78
4.3.4 else子句 79
4.3.5 循環的嵌套 79
4.4 異常處理結構 81
4.5 本章小結 82
習題 82
第5章 函數 84
5.1 函數定義 84
5.2 函數調用與參數 86
5.2.1 函數調用的一般形式 86
5.2.2 不可變對象和可變對象參數 87
5.2.3 默認值參數 87
5.2.4 關鍵字參數 89
5.2.5 不定長參數 89
5.2.6 實參序列解包 90
5.3 變量的作用域 91
5.4 lambda表達式 92
5.5 嵌套定義、修飾器和生成器函數 93
5.6 函數遞歸調用 95
5.7 Python的第三方庫 97
5.7.1 pyinstaller庫 97
5.7.2 jieba庫 98
5.7.3 wordcloud庫 99
5.7.4 turtle庫 100
5.8 本章小節 102
習題 102
第6章 文件 103
6.1 文件的基本概念 103
6.2 文件基本操作 104
6.2.1 用內置函數open打開文件 104
6.2.2 文件對象的屬性和常用方法 105
6.2.3 關閉文件 105
6.2.4 讀/寫文本文件 106
6.2.5 讀/寫二進制文件 107
6.2.6 文件定位 108
6.2.7 讀/寫docx文件和xlsx文件 109
6.3 文件與文件夾操作 111
6.3.1 os模塊 111
6.3.2 os.path模塊 113
6.4 編程實例 113
6.5 本章小節 116
習題 116
第7章 NumPy科學計算庫 117
7.1 NumPy基礎 117
7.1.1 數組對象特性 117
7.1.2 生成數組 118
7.1.3 NumPy的數據類型 121
7.2 存取數組元素 122
7.2.1 基本索引和切片操作 122
7.2.2 二維數組的索引操作 123
7.2.3 布爾索引 124
7.3 數組運算和排序 125
7.3.1 數組和單個數據的運算 125
7.3.2 數組和數組的運算 125
7.3.3 數組排序 127
7.4 NumPy的函數 128
7.4.1 常用函數 128
7.4.2 隨機函數 131
7.4.3 集合函數 132
7.4.4 多項式 132
7.5 數組組合和文件存取 133
7.5.1 改變數組的維度 133
7.5.2 數組組合 134
7.5.3 數組分割 135
7.5.4 讀寫文件 136
7.6 應用實例 137
7.7 本章小結 139
習題 140
第8章 Pandas數據分析庫 141
8.1 Pandas的基本數據結構 141
8.1.1 Series序列 141
8.1.2 DataFrame數據框 144
8.2 訪問數據 146
8.2.1 loc[]、iloc[]訪問 147
8.2.2 at[]、iat[]、query()訪問 149
8.3 算術運算和對齊 149
8.3.1 nan缺失值處理 149
8.3.2 對齊處理 152
8.3.3 通用函數 154
8.4 讀/寫數據文件 155
8.4.1 讀/寫CSV文件 155
8.4.2 讀/寫Excel文件 157
8.4.3 讀/寫HDF5文件 157
8.5 數據整理 158
8.5.1 行、列的插入和刪除 158
8.5.2 索引整理 159
8.5.3 重復值處理 161
8.5.4 排序和排名 162
8.5.5 數據框連接 164
8.5.6 數據分段 165
8.5.7 多級索引 167
8.5.8 字符串處理 168
8.6 分組統計 169
8.6.1 分組對象概述 169
8.6.2 分組對象的統計方法 170
8.6.3 數據透視表 172
8.7 時間序列 172
8.7.1 Pandas中的時間函數 173
8.7.2 時間頻率變換 175
8.8 實例應用 176
8.8.1 泰坦尼克號數據集分析 176
8.8.2 電影票房統計 179
8.8.3 股票基本面統計 182
8.9 本章小結 184
習題 184
第9章 Matplotlib繪圖庫 185
9.1 Matplotlib簡介 185
9.1.1 繪圖示例 185
9.1.2 顏色、線型和標記符號 187
9.1.3 plt常用命令 188
9.1.4 中文顯示問題 191
9.2 幾種常見的圖形 192
9.2.1 柱形圖 192
9.2.2 餅圖 195
9.2.3 散點圖 196
9.2.4 直方圖 198
9.2.5 箱線圖 199
9.2.6 其他圖形 200
9.3 多圖繪制 201
9.4 設置圖形裝飾項 204
9.4.1 添加注解 205
9.4.2 設置坐標軸 207
9.4.3 填充顏色和顯示圖片 208
9.5 使用Pandas繪圖 209
9.6 本章小結 211
習題 212
第10章 Tushare財經數據接口 213
10.1 財經數據接口Tushare簡介 213
10.1.1 宏觀經濟數據 213
10.1.2 股票行情數據 216
10.1.3 上市公司基本面數據 219
10.1.4 股票指數數據 221
10.2 股票行情數據的可視化 223
10.2.1 繪制股票k線圖 223
10.2.2 繪制股票價格移動均線與成交量 225
10.3 優質基本面的股票池創建 227
10.4 本章小結 229
習題 229
第11章 Python金融分析應用 231
11.1 實用NumPy金融函數 231
11.2 股票的收益率和波動率 235
11.2.1 收益率計算 235
11.2.2 單支股票和市場平均收益率比較 237
11.2.3 歷史波動率計算 240
11.2.4 股票收益率相關性分析 242
11.3 股票技術指標計算 246
11.3.1 價格趨勢分析 246
11.3.2 超賣超買分析 249
11.4 宏觀經濟數據分析 251
11.4.1 數據準備 251
11.4.2 國內生產總值增長態勢 252
11.5 本章小結 256
習題 256
第12章 配套實驗 257
實驗1 Python和內置函數 257
實驗2 列表、元組、字典和集合 264
實驗3 程序的流程控制 267
實驗4 函數練習 268
實驗5 文件讀寫 269
實驗6 NumPy科學計算庫 271
實驗7 Pandas數據分析庫 274
實驗8 Matplotlib繪圖庫 275
實驗9 Python金融數據分析應用 278
參考文獻 286
第1章 初識Python 1
1.1 Python語言概述 1
1.2 Python的開發優勢 1
1.3 安裝Python 2
1.4 IDLE開發環境 4
1.4.1 Python IDLE集成開發環境 4
1.4.2 Python程序編輯器 4
1.4.3 Python程序書寫規范 5
1.4.4 Python程序的運行 7
1.5 Anaconda開發環境 8
1.5.1 Python軟件包管理工具 8
1.5.2 Anaconda軟件包 10
1.5.3 Anaconda Prompt窗口 12
1.5.4 IPython開發工具 14
1.5.5 Spyder集成開發環境 18
1.6 本章小結 19
習題 20
第2章 Python語言基礎 21
2.1 基本數據類型 21
2.1.1 數值型 21
2.1.2 邏輯型 21
2.1.3 字符串 22
2.2 變量 26
2.2.1 關鍵字和標識符 26
2.2.2 變量 27
2.3 運算符與表達式 28
2.3.1 運算符 28
2.3.2 表達式 33
2.3.3 數據類型轉換 34
2.4 輸入與輸出 35
2.4.1 輸入函數input() 35
2.4.2 輸出函數print() 36
2.5 內置函數 36
2.5.1 數學運算函數 37
2.5.2 字符串處理函數 37
2.5.3 其他函數 40
2.6 常用模塊 41
2.6.1 模塊導入 41
2.6.2 math數學模塊 43
2.6.3 random隨機數模塊 44
2.6.4 datetime和time模塊 45
2.7 本章小結 48
習題 49
第3章 Python容器數據類型 51
3.1 列表list 51
3.1.1 創建列表和存取列表元素 51
3.1.2 列表基本操作 52
3.1.3 列表常用函數 53
3.1.4 切片 55
3.1.5 列表生成方式 55
3.2 元組 56
3.2.1 創建元組和存取元組元素 56
3.2.2 元組和列表的差異 58
3.2.3 序列操作函數 58
3.3 字典 59
3.3.1 創建字典和存取鍵值對 59
3.3.2 字典的常用方法 60
3.4 集合 62
3.4.1 創建集合 62
3.4.2 遍歷集合 62
3.4.3 集合操作函數 63
3.4.4 集合運算：并、交、差 64
3.5 可變類型和不可變類型 65
3.6 淺復制和深復制 66
3.7 本章小結 67
習題 67
第4章 程序控制結構 69
4.1 順序結構 69
4.2 選擇結構 69
4.2.1 二分支選擇結構 70
4.2.2 單分支選擇結構 71
4.2.3 多分支選擇結構 72
4.2.3 嵌套的選擇結構 73
4.3 循環結構 74
4.3.1 while循環 75
4.3.2 for循環 76
4.3.3 break語句和continue語句 78
4.3.4 else子句 79
4.3.5 循環的嵌套 79
4.4 異常處理結構 81
4.5 本章小結 82
習題 82
第5章 函數 84
5.1 函數定義 84
5.2 函數調用與參數 86
5.2.1 函數調用的一般形式 86
5.2.2 不可變對象和可變對象參數 87
5.2.3 默認值參數 87
5.2.4 關鍵字參數 89
5.2.5 不定長參數 89
5.2.6 實參序列解包 90
5.3 變量的作用域 91
5.4 lambda表達式 92
5.5 嵌套定義、修飾器和生成器函數 93
5.6 函數遞歸調用 95
5.7 Python的第三方庫 97
5.7.1 pyinstaller庫 97
5.7.2 jieba庫 98
5.7.3 wordcloud庫 99
5.7.4 turtle庫 100
5.8 本章小節 102
習題 102
第6章 文件 103
6.1 文件的基本概念 103
6.2 文件基本操作 104
6.2.1 用內置函數open打開文件 104
6.2.2 文件對象的屬性和常用方法 105
6.2.3 關閉文件 105
6.2.4 讀/寫文本文件 106
6.2.5 讀/寫二進制文件 107
6.2.6 文件定位 108
6.2.7 讀/寫docx文件和xlsx文件 109
6.3 文件與文件夾操作 111
6.3.1 os模塊 111
6.3.2 os.path模塊 113
6.4 編程實例 113
6.5 本章小節 116
習題 116
第7章 NumPy科學計算庫 117
7.1 NumPy基礎 117
7.1.1 數組對象特性 117
7.1.2 生成數組 118
7.1.3 NumPy的數據類型 121
7.2 存取數組元素 122
7.2.1 基本索引和切片操作 122
7.2.2 二維數組的索引操作 123
7.2.3 布爾索引 124
7.3 數組運算和排序 125
7.3.1 數組和單個數據的運算 125
7.3.2 數組和數組的運算 125
7.3.3 數組排序 127
7.4 NumPy的函數 128
7.4.1 常用函數 128
7.4.2 隨機函數 131
7.4.3 集合函數 132
7.4.4 多項式 132
7.5 數組組合和文件存取 133
7.5.1 改變數組的維度 133
7.5.2 數組組合 134
7.5.3 數組分割 135
7.5.4 讀寫文件 136
7.6 應用實例 137
7.7 本章小結 139
習題 140
第8章 Pandas數據分析庫 141
8.1 Pandas的基本數據結構 141
8.1.1 Series序列 141
8.1.2 DataFrame數據框 144
8.2 訪問數據 146
8.2.1 loc[]、iloc[]訪問 147
8.2.2 at[]、iat[]、query()訪問 149
8.3 算術運算和對齊 149
8.3.1 nan缺失值處理 149
8.3.2 對齊處理 152
8.3.3 通用函數 154
8.4 讀/寫數據文件 155
8.4.1 讀/寫CSV文件 155
8.4.2 讀/寫Excel文件 157
8.4.3 讀/寫HDF5文件 157
8.5 數據整理 158
8.5.1 行、列的插入和刪除 158
8.5.2 索引整理 159
8.5.3 重復值處理 161
8.5.4 排序和排名 162
8.5.5 數據框連接 164
8.5.6 數據分段 165
8.5.7 多級索引 167
8.5.8 字符串處理 168
8.6 分組統計 169
8.6.1 分組對象概述 169
8.6.2 分組對象的統計方法 170
8.6.3 數據透視表 172
8.7 時間序列 172
8.7.1 Pandas中的時間函數 173
8.7.2 時間頻率變換 175
8.8 實例應用 176
8.8.1 泰坦尼克號數據集分析 176
8.8.2 電影票房統計 179
8.8.3 股票基本面統計 182
8.9 本章小結 184
習題 184
第9章 Matplotlib繪圖庫 185
9.1 Matplotlib簡介 185
9.1.1 繪圖示例 185
9.1.2 顏色、線型和標記符號 187
9.1.3 plt常用命令 188
9.1.4 中文顯示問題 191
9.2 幾種常見的圖形 192
9.2.1 柱形圖 192
9.2.2 餅圖 195
9.2.3 散點圖 196
9.2.4 直方圖 198
9.2.5 箱線圖 199
9.2.6 其他圖形 200
9.3 多圖繪制 201
9.4 設置圖形裝飾項 204
9.4.1 添加注解 205
9.4.2 設置坐標軸 207
9.4.3 填充顏色和顯示圖片 208
9.5 使用Pandas繪圖 209
9.6 本章小結 211
習題 212
第10章 Tushare財經數據接口 213
10.1 財經數據接口Tushare簡介 213
10.1.1 宏觀經濟數據 213
10.1.2 股票行情數據 216
10.1.3 上市公司基本面數據 219
10.1.4 股票指數數據 221
10.2 股票行情數據的可視化 223
10.2.1 繪制股票k線圖 223
10.2.2 繪制股票價格移動均線與成交量 225
10.3 優質基本面的股票池創建 227
10.4 本章小結 229
習題 229
第11章 Python金融分析應用 231
11.1 實用NumPy金融函數 231
11.2 股票的收益率和波動率 235
11.2.1 收益率計算 235
11.2.2 單支股票和市場平均收益率比較 237
11.2.3 歷史波動率計算 240
11.2.4 股票收益率相關性分析 242
11.3 股票技術指標計算 246
11.3.1 價格趨勢分析 246
11.3.2 超賣超買分析 249
11.4 宏觀經濟數據分析 251
11.4.1 數據準備 251
11.4.2 國內生產總值增長態勢 252
11.5 本章小結 256
習題 256
第12章 配套實驗 257
實驗1 Python和內置函數 257
實驗2 列表、元組、字典和集合 264
實驗3 程序的流程控制 267
實驗4 函數練習 268
實驗5 文件讀寫 269
實驗6 NumPy科學計算庫 271
實驗7 Pandas數據分析庫 274
實驗8 Matplotlib繪圖庫 275
實驗9 Python金融數據分析應用 278
參考文獻 286
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PYTHON程序設計基礎 作者簡介
鐘雪靈，男，教授。華南師范大學計算機科學學士，華南師范大學計算機軟件與理論碩士，暨南大學企業管理博士，F為廣東金融學院互聯網金融與信息工程學院副院長。
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