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Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787115602596
- 條形碼：9787115602596 ; 978-7-115-60259-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用 本書特色
1．理論聯(lián)系實(shí)踐，助力學(xué)練結(jié)合 本書在介紹 Python 語(yǔ)言的基礎(chǔ)上，側(cè)重講解如何使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開發(fā)；通過(guò)應(yīng)用案例串聯(lián)知識(shí)點(diǎn)，重難點(diǎn)清晰；在講解基本概念時(shí)，注重編程實(shí)例和相關(guān)問(wèn)題的分析，能有效引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)并錘煉實(shí)戰(zhàn)技能。 2．面向多領(lǐng)域應(yīng)用，融合多學(xué)科知識(shí) 在每章中通過(guò)編程實(shí)例將各類知識(shí)縱向連接在一起；在應(yīng)用案例部分，綜合Python在網(wǎng)絡(luò)爬蟲、推薦系統(tǒng)、圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等多領(lǐng)域的應(yīng)用，通過(guò)融合多學(xué)科的知識(shí)講解Python開發(fā)技術(shù)，幫助讀者培養(yǎng)算法思維和解決實(shí)際工程問(wèn)題的能力。 3．配套立體化教輔資源，全方位服務(wù)教師教學(xué) 本書配套了豐富的教輔資源，如 PPT、（針對(duì)不同學(xué)時(shí)的）教學(xué)大綱、源代碼、習(xí)題答案、上機(jī)實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)代碼等。讀者可以通過(guò)動(dòng)手實(shí)踐掌握各章節(jié)的相關(guān)知識(shí)和編程技術(shù)，以便快速掌握Python編程的基本方法，并理解不同的編程思想。
Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書主要介紹Python語(yǔ)言的開發(fā)環(huán)境(括Spyder、Jupyter和PyCharm)與交互式工具、語(yǔ)言概述、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、編程范型、庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化及應(yīng)用案例分析。本書通過(guò)融合其他相關(guān)知識(shí)，重點(diǎn)討論了Python在網(wǎng)絡(luò)爬蟲、推薦系統(tǒng)、圖像處理和機(jī)器學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。
Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用 目錄
【章名目錄】
第 1章 概述
第 2章 開發(fā)環(huán)境與交互式工具
第3章 語(yǔ)言概述
第4章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第5章 編程范型
第6章 庫(kù)
第7章 數(shù)據(jù)分析
第8章 數(shù)據(jù)可視化
第9章 應(yīng)用案例分析
9．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 170
9．2 推薦系統(tǒng) 180
9．3 圖像處理 188
9．4 機(jī)器學(xué)習(xí) 246
【詳細(xì)目錄】
第 1章 概述
1．1 Python簡(jiǎn)介 1
1．1．1 Python的發(fā)展歷程 1
1．1．2 Python的特點(diǎn) 2
1．2 數(shù)據(jù) 3
1．2．1 數(shù)據(jù)類型 3
1．2．2 編程范型 4
1．3 數(shù)據(jù)模型 4
1．3．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4
1．3．2 對(duì)象 5
1．4 數(shù)據(jù)分析 5
1．4．1 數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介 5
1．4．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 6
1．4．3 數(shù)據(jù)分析方法 6
1．5 本章小結(jié) 7
1．6 習(xí)題 8
第 2章 開發(fā)環(huán)境與交互式工具
2．1 搭建環(huán)境 9
2．1．1 下載Python 9
2．1．2 安裝 10
2．1．3 環(huán)境變量配置 10
2．1．4 測(cè)試是否安裝成功 12
2．2 Spyder 14
2．2．1 Spyder簡(jiǎn)介 14
2．2．2 Spyder安裝 14
2．2．3 Spyder使用簡(jiǎn)介 16
2．3 Jupyter 18
2．3．1 Jupyter簡(jiǎn)介 19
2．3．2 Jupyter安裝及配置 19
2．3．3 Jupyter工具使用 20
2．4 PyCharm 21
2．4．1 PyCharm簡(jiǎn)介 21
2．4．2 PyCharm安裝 21
2．4．3 PyCharm配置 23
2．5 本章小結(jié) 25
2．6 習(xí)題 26
第3章 語(yǔ)言概述
3．1 內(nèi)置類型 27
3．1．1 邏輯值檢測(cè) 28
3．1．2 比較運(yùn)算符 28
3．1．3 數(shù)值類型 29
3．1．4 迭代器類型 29
3．2 控制流程 30
3．2．1 if語(yǔ)句 31
3．2．2 while語(yǔ)句 33
3．2．3 for語(yǔ)句 34
3．3 模塊 35
3．4 本章小結(jié) 38
3．5 習(xí)題 38
第4章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．1 元組 39
4．2 列表 42
4．3 集合 44
4．4 字典 47
4．5 推導(dǎo)式 49
4．6 本章小結(jié) 51
4．7 習(xí)題 51
第5章 編程范型
5．1 面向?qū)ο缶幊?52
5．1．1 Python的范圍與命名空間 53
5．1．2 類的定義 54
5．1．3 類的繼承 59
5．1．4 運(yùn)算符重載 61
5．2 函數(shù)式編程 63
5．2．1 函數(shù)對(duì)象 63
5．2．2 匿名函數(shù) 65
5．2．3 裝飾器 65
5．3 元編程初步 67
5．3．1 類的類型 67
5．3．2 類的動(dòng)態(tài)創(chuàng)建 68
5．3．3 基于元類創(chuàng)建類 69
5．3．4 基于元類創(chuàng)建抽象類 70
5．4 本章小結(jié) 71
5．5 習(xí)題 71
第6章 庫(kù)
6．1 NumPy 72
6．1．1 NumPy數(shù)組 72
6．1．2 NumPy數(shù)學(xué)函數(shù) 75
6．1．3 NumPy矩陣和向量 76
6．2 SciPy 79
6．2．1 *小二乘擬合 80
6．2．2 函數(shù)*小值 81
6．2．3 非線性方程組求解 83
6．2．4 B-Spline樣條曲線 84
6．2．5 數(shù)值積分 85
6．2．6 解微分方程組 86
6．3 pandas 88
6．3．1 對(duì)象創(chuàng)建 89
6．3．2 數(shù)據(jù)切片 92
6．3．3 數(shù)據(jù)合并 93
6．3．4 數(shù)據(jù)分組 94
6．4 本章小結(jié) 95
6．5 習(xí)題 95
第7章 數(shù)據(jù)分析
7．1 數(shù)據(jù)存取 96
7．1．1 I O操作 96
7．1．2 對(duì)象序列化和反序列化 102
7．1．3 SQLite數(shù)據(jù)庫(kù) 105
7．2 數(shù)據(jù)清洗 111
7．2．1 數(shù)據(jù)分析 112
7．2．2 缺失值處理 114
7．2．3 異常值處理 119
7．2．4 重復(fù)值處理 125
7．3 時(shí)間序列分析 127
7．4 本章小結(jié) 134
7．5 習(xí)題 134
第8章 數(shù)據(jù)可視化
8．1 繪圖工具 136
8．1．1 Matplotlib 137
8．1．2 pandas 137
8．1．3 seaborn 137
8．1．4 Bokeh 137
8．2 統(tǒng)計(jì)繪圖 138
8．2．1 安裝Matplotlib 138
8．2．2 簡(jiǎn)單繪制 138
8．2．3 添加圖形元素 139
8．2．4 線圖 143
8．2．5 直方圖 146
8．2．6 條形圖 147
8．2．7 餅圖 151
8．3 網(wǎng)絡(luò)可視化 153
8．3．1 NetworkX簡(jiǎn)介 153
8．3．2 NetworkX圖的節(jié)點(diǎn)和邊 154
8．3．3 利用NetworkX繪制圖形 156
8．3．4 利用NetworkX繪制多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)圖 159
8．4 交互式圖形 161
8．4．1 Bokeh基礎(chǔ) 161
8．4．2 默認(rèn)工具欄 161
8．4．3 懸停工具 163
8．4．4 小部件 164
8．5 本章小結(jié) 168
8．6 習(xí)題 169
第9章 應(yīng)用案例分析
9．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 170
9．1．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲簡(jiǎn)介 170
9．1．2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架Scrapy 171
9．1．3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 175
9．2 推薦系統(tǒng) 180
9．2．1 簡(jiǎn)單推薦系統(tǒng) 180
9．2．2 度量規(guī)則 181
9．2．3 先決條件 182
9．2．4 計(jì)算和輸出 182
9．2．5 知識(shí)推薦系統(tǒng) 183
9．3 圖像處理 188
9．3．1 圖像的基本操作 188
9．3．2 圖像預(yù)處理 200
9．3．3 提取特征 217
9．3．4 圖像檢測(cè) 231
9．3．5 圖像分割 238
9．4 機(jī)器學(xué)習(xí) 246
9．4．1 概述 247
9．4．2 回歸 262
9．4．3 分類 267
9．4．4 聚類 274
9．4．5 深度學(xué)習(xí) 283
9．5 本章小結(jié) 292
9．6 習(xí)題 293
參考文獻(xiàn) 294
第 1章 概述
第 2章 開發(fā)環(huán)境與交互式工具
第3章 語(yǔ)言概述
第4章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
第5章 編程范型
第6章 庫(kù)
第7章 數(shù)據(jù)分析
第8章 數(shù)據(jù)可視化
第9章 應(yīng)用案例分析
9．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 170
9．2 推薦系統(tǒng) 180
9．3 圖像處理 188
9．4 機(jī)器學(xué)習(xí) 246
【詳細(xì)目錄】
第 1章 概述
1．1 Python簡(jiǎn)介 1
1．1．1 Python的發(fā)展歷程 1
1．1．2 Python的特點(diǎn) 2
1．2 數(shù)據(jù) 3
1．2．1 數(shù)據(jù)類型 3
1．2．2 編程范型 4
1．3 數(shù)據(jù)模型 4
1．3．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 4
1．3．2 對(duì)象 5
1．4 數(shù)據(jù)分析 5
1．4．1 數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介 5
1．4．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 6
1．4．3 數(shù)據(jù)分析方法 6
1．5 本章小結(jié) 7
1．6 習(xí)題 8
第 2章 開發(fā)環(huán)境與交互式工具
2．1 搭建環(huán)境 9
2．1．1 下載Python 9
2．1．2 安裝 10
2．1．3 環(huán)境變量配置 10
2．1．4 測(cè)試是否安裝成功 12
2．2 Spyder 14
2．2．1 Spyder簡(jiǎn)介 14
2．2．2 Spyder安裝 14
2．2．3 Spyder使用簡(jiǎn)介 16
2．3 Jupyter 18
2．3．1 Jupyter簡(jiǎn)介 19
2．3．2 Jupyter安裝及配置 19
2．3．3 Jupyter工具使用 20
2．4 PyCharm 21
2．4．1 PyCharm簡(jiǎn)介 21
2．4．2 PyCharm安裝 21
2．4．3 PyCharm配置 23
2．5 本章小結(jié) 25
2．6 習(xí)題 26
第3章 語(yǔ)言概述
3．1 內(nèi)置類型 27
3．1．1 邏輯值檢測(cè) 28
3．1．2 比較運(yùn)算符 28
3．1．3 數(shù)值類型 29
3．1．4 迭代器類型 29
3．2 控制流程 30
3．2．1 if語(yǔ)句 31
3．2．2 while語(yǔ)句 33
3．2．3 for語(yǔ)句 34
3．3 模塊 35
3．4 本章小結(jié) 38
3．5 習(xí)題 38
第4章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4．1 元組 39
4．2 列表 42
4．3 集合 44
4．4 字典 47
4．5 推導(dǎo)式 49
4．6 本章小結(jié) 51
4．7 習(xí)題 51
第5章 編程范型
5．1 面向?qū)ο缶幊?52
5．1．1 Python的范圍與命名空間 53
5．1．2 類的定義 54
5．1．3 類的繼承 59
5．1．4 運(yùn)算符重載 61
5．2 函數(shù)式編程 63
5．2．1 函數(shù)對(duì)象 63
5．2．2 匿名函數(shù) 65
5．2．3 裝飾器 65
5．3 元編程初步 67
5．3．1 類的類型 67
5．3．2 類的動(dòng)態(tài)創(chuàng)建 68
5．3．3 基于元類創(chuàng)建類 69
5．3．4 基于元類創(chuàng)建抽象類 70
5．4 本章小結(jié) 71
5．5 習(xí)題 71
第6章 庫(kù)
6．1 NumPy 72
6．1．1 NumPy數(shù)組 72
6．1．2 NumPy數(shù)學(xué)函數(shù) 75
6．1．3 NumPy矩陣和向量 76
6．2 SciPy 79
6．2．1 *小二乘擬合 80
6．2．2 函數(shù)*小值 81
6．2．3 非線性方程組求解 83
6．2．4 B-Spline樣條曲線 84
6．2．5 數(shù)值積分 85
6．2．6 解微分方程組 86
6．3 pandas 88
6．3．1 對(duì)象創(chuàng)建 89
6．3．2 數(shù)據(jù)切片 92
6．3．3 數(shù)據(jù)合并 93
6．3．4 數(shù)據(jù)分組 94
6．4 本章小結(jié) 95
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第7章 數(shù)據(jù)分析
7．1 數(shù)據(jù)存取 96
7．1．1 I O操作 96
7．1．2 對(duì)象序列化和反序列化 102
7．1．3 SQLite數(shù)據(jù)庫(kù) 105
7．2 數(shù)據(jù)清洗 111
7．2．1 數(shù)據(jù)分析 112
7．2．2 缺失值處理 114
7．2．3 異常值處理 119
7．2．4 重復(fù)值處理 125
7．3 時(shí)間序列分析 127
7．4 本章小結(jié) 134
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第8章 數(shù)據(jù)可視化
8．1 繪圖工具 136
8．1．1 Matplotlib 137
8．1．2 pandas 137
8．1．3 seaborn 137
8．1．4 Bokeh 137
8．2 統(tǒng)計(jì)繪圖 138
8．2．1 安裝Matplotlib 138
8．2．2 簡(jiǎn)單繪制 138
8．2．3 添加圖形元素 139
8．2．4 線圖 143
8．2．5 直方圖 146
8．2．6 條形圖 147
8．2．7 餅圖 151
8．3 網(wǎng)絡(luò)可視化 153
8．3．1 NetworkX簡(jiǎn)介 153
8．3．2 NetworkX圖的節(jié)點(diǎn)和邊 154
8．3．3 利用NetworkX繪制圖形 156
8．3．4 利用NetworkX繪制多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)圖 159
8．4 交互式圖形 161
8．4．1 Bokeh基礎(chǔ) 161
8．4．2 默認(rèn)工具欄 161
8．4．3 懸停工具 163
8．4．4 小部件 164
8．5 本章小結(jié) 168
8．6 習(xí)題 169
第9章 應(yīng)用案例分析
9．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 170
9．1．1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲簡(jiǎn)介 170
9．1．2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架Scrapy 171
9．1．3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 175
9．2 推薦系統(tǒng) 180
9．2．1 簡(jiǎn)單推薦系統(tǒng) 180
9．2．2 度量規(guī)則 181
9．2．3 先決條件 182
9．2．4 計(jì)算和輸出 182
9．2．5 知識(shí)推薦系統(tǒng) 183
9．3 圖像處理 188
9．3．1 圖像的基本操作 188
9．3．2 圖像預(yù)處理 200
9．3．3 提取特征 217
9．3．4 圖像檢測(cè) 231
9．3．5 圖像分割 238
9．4 機(jī)器學(xué)習(xí) 246
9．4．1 概述 247
9．4．2 回歸 262
9．4．3 分類 267
9．4．4 聚類 274
9．4．5 深度學(xué)習(xí) 283
9．5 本章小結(jié) 292
9．6 習(xí)題 293
參考文獻(xiàn) 294
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Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)與應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
朱大勇： 博士，電子科技大學(xué)教授。參加編寫軟件工程系列規(guī)劃教材《軟件開發(fā)技術(shù)》，承擔(dān)學(xué)校教改項(xiàng)目?jī)身?xiàng)，分別是：《移動(dòng)式教學(xué)與自組織學(xué)習(xí)》和《大規(guī)模在線開放課程建設(shè)項(xiàng)目-移動(dòng)計(jì)算及開發(fā)技術(shù)》。在大學(xué)計(jì)算機(jī)課程報(bào)告論壇上發(fā)表教學(xué)論文一篇，在《計(jì)算機(jī)教育》上發(fā)表教學(xué)論文兩篇。 參加青年教師出國(guó)（境）行動(dòng)計(jì)劃學(xué)校全額資助，赴加拿大滑鐵盧大學(xué)留學(xué)1年，開展統(tǒng)計(jì)推斷與機(jī)器學(xué)習(xí)的研究工作。參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《多項(xiàng)式系統(tǒng)控制器參數(shù)化的符號(hào)計(jì)算方法》，承擔(dān)《移動(dòng)通訊基站動(dòng)力及環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究》，《速遞易平臺(tái)值守短信調(diào)度系統(tǒng)》，《面向3G的下一代手機(jī)智能搜索技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用》等項(xiàng)目的研究與開發(fā)。在《軟件學(xué)報(bào)》、《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》、《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》以及IEEE國(guó)際會(huì)議發(fā)表多篇論文。
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