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Python程序設計:人工智能案例實踐 版權信息
- ISBN：9787111678458
- 條形碼：9787111678458 ; 978-7-111-67845-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python程序設計:人工智能案例實踐 內容簡介
本書提供的500多個實際示例, 讀者將學會使用交互式IPython解釋器和Jupyter Notebook并快速掌握Python編碼方法。該書主要內容包括: Python基礎知識快速入門 ; Python程序設計概述等。
Python程序設計:人工智能案例實踐 目錄
審稿人評論 譯者序 前言 作者簡介 開始閱讀本書之前 **部分 Python基礎知識快速入門 第1章 Python及大數據概述2 1.1 簡介2 1.2 快速回顧面向對象技術的基礎知識3 1.3 Python5 1.4 Python庫7 1.4.1 Python標準庫7 1.4.2 數據科學庫8 1.5 試用IPython和Jupyter Notebook9 1.5.1 使用IPython交互模式作為計算器10 1.5.2 使用IPython 解釋器執行Python程序11 1.5.3 在Jupyter Notebook中編寫和執行代碼12 1.6 云和物聯網16 1.6.1 云16 1.6.2 物聯網17 1.7 大數據有多大18 1.7.1 大數據分析22 1.7.2 數據科學和大數據正在帶來改變：用例23 1.8 案例研究：大數據移動應用程序24 1.9 數據科學入門：人工智能--計算機科學與數據科學的交叉學科26 1.10 小結28 第2章 Python程序設計概述29 2.1 簡介29 2.2 變量和賦值語句30 2.3 算術運算31 2.4 print函數、單引號和雙引號34 2.5 三引號字符串36 2.6 從用戶處獲取輸入37 2.7 決策：if語句和比較運算符39 2.8 對象和動態類型43 2.9 數據科學入門：基礎的描述性統計44 2.10 小結46 第3章 控制語句48 3.1 簡介48 3.2 控制語句概述49 3.3 if語句49 3.4 if...else和if...elif...else語句50 3.5 while語句53 3.6 for語句54 3.6.1 可迭代對象、列表和迭代器55 3.6.2 內置函數range55 3.7 增強賦值56 3.8 序列控制迭代和格式化字符串56 3.9 邊界值控制的迭代57 3.10 內置函數range：深入討論59 3.11 使用Decimal類型處理貨幣金額59 3.12 break和continue語句63 3.13 布爾運算符and、or和not63 3.14 數據科學入門：集中趨勢度量-均值、中值和眾數66 3.15 小結67 第4章 函數69 4.1 簡介69 4.2 函數定義70 4.3 多參數函數72 4.4 隨機數生成74 4.5 案例研究：一個運氣游戲76 4.6 Python標準庫79 4.7 math模塊中的函數80 4.8 在IPython中使用制表符自動補全81 4.9 默認參數值82 4.10 關鍵字參數83 4.11 不定長參數列表83 4.12 方法：屬于對象的函數84 4.13 作用域規則85 4.14 import：深入討論87 4.15 向函數傳遞參數：深入討論88 4.16 遞歸91 4.17 函數式編程93 4.18 數據科學入門：離中趨勢度量95 4.19 小結96 第5章 序列：列表和元組97 5.1 簡介97 5.2 列表98 5.3 元組102 5.4 序列解包104 5.5 序列切片106 5.6 使用del聲明108 5.7 將列表傳遞給函數109 5.8 列表排序110 5.9 序列搜索111 5.10 列表的其他方法113 5.11 使用列表模擬堆棧115 5.12 列表推導式116 5.13 生成器表達式118 5.14 過濾、映射和歸約118 5.15 其他的序列處理函數120 5.16 二維列表122 5.17 數據科學入門：模擬和靜態可視化124 5.17.1 擲600、60,000、6,000,000次骰子的圖例124 5.17.2 實現擲骰子中不同點數出現次數和百分比的可視化126 5.18 小結132 第二部分 Python數據結構、字符串和文件 第6章 字典和集合136 6.1 簡介136 6.2 字典137 6.2.1 創建字典137 6.2.2 遍歷字典138 6.2.3 基本的字典操作138 6.2.4 字典的keys和values方法140 6.2.5 字典的比較141 6.2.6 示例：學生成績字典142 6.2.7 示例：單詞計數143 6.2.8 字典的update方法144 6.2.9 字典推導式145 6.3 集合146 6.3.1 集合的比較147 6.3.2 集合的數學運算148 6.3.3 集合的可變運算符和方法150 6.3.4 集合推導式151 6.4 數據科學入門：動態可視化151 6.4.1 動態可視化的工作原理152 6.4.2 實現動態可視化154 6.5 小結156 第7章 使用NumPy進行面向數組的編程158 7.1 簡介158 7.2 從現有數據創建數組159 7.3 數組屬性160 7.4 用特定值填充數組162 7.5 從范圍創建數組162 7.6 列表與數組的性能比較：引入%timeit164 7.7 數組運算符165 7.8 NumPy計算方法167 7.9 通用函數168 7.10 索引和切片170 7.11 視圖：淺拷貝171 7.12 視圖：深拷貝173 7.13 重塑和轉置174 7.14 數據科學入門：pandas Series和DataFrame176 7.14.1 Series177 7.14.2 DataFrame181 7.15 小結188 第8章 字符串：深入討論190 8.1 簡介190 8.2 格式化字符串191 8.2.1 表示類型191 8.2.2 字段寬度和對齊方式193 8.2.3 數字格式化193 8.2.4 字符串的format方法194 8.3 拼接和重復字符串195 8.4 去除字符串中的空白字符196 8.5 字符大小寫轉換196 8.6 字符串的比較運算符197
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Python程序設計:人工智能案例實踐 作者簡介
保羅·戴特爾，Deitel＆Associates公司首席執行官兼首席技術官，畢業于麻省理工學院，擁有38年的計算經驗。保羅是世界上最有經驗的編程語言培訓師之一，自1992年以來一直針對軟件開發人員教授專業課程。他服務過的國際客戶包括思科、IBM、西門子、Oracle、戴爾、富達、美國國家航空航天局肯尼迪航天中心等。他也是國際上最暢銷的編程語言經典圖書的撰寫者，如C++ How to program、C How to program、Java How to program、Visual C# How to Program，等等。
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