第1章 Python概述 1
1.1 Python语言简介 1
1.1.1 Python语言的特点 1
1.1.2 Python与其他语言的比较 2
1.1.3 Python语言的版本 3
1.2 pip和virtualenv的安装和使用 3
1.2.1 pip的安装和使用 3
1.2.2 virtualenv的安装和使用 3
1.3 Anaconda开发环境的安装和使用 4
1.3.1 Anaconda的安装 4
1.3.2 Conda命令 5
1.3.3 Jupyter Notebook的使用 5
1.3.4 Spyder的使用 6
1.4 Visual Studio Code与PyCharm的安装和使用 6
1.4.1 Visual Studio Code的安装和使用 6
1.4.2 PyCharm的安装和使用 7
本章小结 10
10
第2章 Python语言基础 11
2.1 标识符 11
2.2 常量与变量 12
2.2.1 常量 12
2.2.2 变量 12
2.3 Python的内置对象 13
2.4 数字 13
2.4.1 整数 13
2.4.2 浮点数 14
2.4.3 布尔值 14
2.4.4 复数 14
2.4.5 数据类型转换 15
2.5 运算符与表达式 16
2.5.1 算术运算符 16
2.5.2 关系运算符 16
2.5.3 逻辑运算符 17
2.5.4 位运算符 17
2.5.5 成员运算符 17
2.5.6 身份运算符 17
2.5.7 赋值运算符 18
2.5.8 运算符优先级 18
2.6 动态类型 19
2.7 字符串 20
2.7.1 字符串的表示 20
2.7.2 字符串运算 21
2.7.3 字符串的截取 21
2.7.4 字符串的格式化 22
2.7.5 字符串操作方法 22
2.8 列表 24
2.8.1 列表的创建 24
2.8.2 列表中元素的访问 24
2.8.3 列表切片 25
2.8.4 列表元素的增加与删除 26
2.8.5 列表的基本操作及常用方法 28
2.9 元组 29
2.9.1 元组的创建 29
2.9.2 元组中元素的访问 30
2.9.3 元组切片 30
2.9.4 元组的修改 30
2.9.5 元组的删除 31
2.9.6 元组的基本操作及常用方法 31
2.10 字典 32
2.10.1 字典的创建 32
2.10.2 字典中元素的访问 33
2.10.3 字典中元素的添加与修改 33
2.10.4 字典中元素的删除 34
2.10.5 字典的基本操作及常用方法 35
2.10.6 嵌套字典 36
2.11 集合 36
2.11.1 集合的创建 36
2.11.2 集合的访问 38
2.11.3 集合中元素的添加与删除 38
2.11.4 集合的删除 39
2.11.5 集合的基本操作与常用方法 40
2.11.6 集合运算 41
2.12 列表、元组、字典、集合的比较 41
2.13 文件 42
2.13.1 文件操作基础 42
2.13.2 读取文件 45
2.13.3 写入文件 47
2.13.4 与文件相关的模块 48
本章小结 50
50
第3章 Python程序代码结构 53
3.1 注释 53
3.2 连接符 54
3.3 分支结构 57
3.3.1 if…else语句 58
3.3.2 elif语句 61
3.4 循环结构 62
3.4.1 while循环语句 62
3.4.2 for循环语句 64
3.4.3 嵌套循环 65
3.4.4 循环中的else语句 66
3.4.5 break语句和continue语句 66
3.5 推导式 67
3.5.1 列表推导式 67
3.5.2 字典推导式 69
3.5.3 集合推导式 70
3.5.4 生成器推导式 70
3.6 异常处理 71
3.6.1 try…except语句 72
3.6.2 finally语句 73
3.7 案例1 74
本章小结 76
77
第4章 函数和模块 79
4.1 函数的定义和调用 79
4.1.1 函数的定义 79
4.1.2 函数的调用 80
4.1.3 匿名函数(lambda表达式) 81
4.2 函数的参数传递 82
4.2.1 默认参数与关键字参数 82
4.2.2 不定长参数 83
4.3 变量的作用域 83
4.4 函数的递归 85
4.4.1 递归的概念 85
4.4.2 递归函数的定义 85
4.5 模块化程序设计 86
4.5.1 模块及其引用 86
4.5.2 87
4.6 内置函数 88
本章小结 94
94
第5章 面向对象的编程 95
5.1 类 95
5.1.1 类名的命名规则 96
5.1.2 类的属性命名规则 96
5.1.3 类的方法名的命名规则 96
5.2 对象 96
5.2.1 对象=属性+方法 97
5.2.2 属性和方法 97
5.3 创建类的一个实例 98
5.4 类的封装、继承与多态 100
5.4.1 类的封装 101
5.4.2 类的继承 102
5.4.3 类的多态 104
本章小结 104
105
第6章 科学计算库NumPy 107
6.1 认识NumPy的数组对象 107
6.2 创建NumPy数组 108
6.2.1 N维数组 109
6.2.2 数组的类型 109
6.3 ndarray对象的数据类型 112
6.3.1 查看元素数据类型 113
6.3.2 查看数组元素尺 113
6.3.3 转换数据类型 114
6.4 数组运算 114
6.4.1 算术运算 114
6.4.2 数组广播 115
6.4.3 向上转型 116
6.4.4 条件运算 117
6.4.5 向量化计算 117
6.5 ndarray的索引和切片 118
6.5.1 一维数组 118
6.5.2 多维数组 119
6.5.3 魔术索引 119
6.5.4 高维切片和索引 120
6.5.5 布尔索引 121
6.6 利用NumPy数行数据处理 122
6.6.1 数组统计 122
6.6.2 通用数学计算 123
6.6.3 数组排序 124
6.6.4 检索数组 125
6.6.5 数组迭代 127
6.7 数组形变 128
6.7.1 数组塑形 128
6.7.2 数组堆叠 130
6.7.3 数组连接 131
6.7.4 数组分割 132
6.7.5 数组转置 133
6.8 线性代数模块 134
6.9 文件存取 139
6.10 案例2 141
本章小结 143
143
第7章 数据分析工具Pandas 146
7.1 Pandas的数据结构分析 146
7.1.1 Series 146
7.1.2 DataFrame 148
7.2 Pandas索引高级操作及高级索引 150
7.2.1 索引对象 150
7.2.2 重置索引 150
7.2.3 索引操作 152
7.3 算术运算与数据对齐 156
7.4 数据排序 157
7.4.1 按索引排序 157
7.4.2 按值排序 159
7.5 统计计算与描述 160
7.5.1 常用的统计计算 160
7.5.2 统计描述 161
7.6 读写数据操作 162
7.6.1 读写文本文件 162
7.6.2 读写Excel文件 164
7.6.3 读写HTML文件 165
7.6.4 读写JSON格式数据 167
7.7 案例3 168
7.7.1 案例需求 168
7.7.2 数据准备 168
7.7.3能实现 169
本章小结 170
170
第8章 驱动任务 172
8.1 驱动任务简介 172
8.2 驱动任务1 172
8.2.1 任务说明 172
8.2.2 任务提示 172
8.3 驱动任务2 173
8.3.1 任务说明 173
8.3.2 任务提示 173
8.4 驱动任务3 173
8.4.1 任务说明 173
8.4.2 任务提示 174
8.5 驱动任务4 174
8.5.1 任务说明 174
8.5.2 任务提示 174
8.6 驱动任务5 174
8.6.1 任务说明 174
8.6.2 任务提示 175
8.7 驱动任务6 175
8.7.1 任务说明 175
8.7.2 任务提示 175
8.8 驱动任务7 175
8.8.1 任务说明 175
8.8.2 任务提示 175
8.9 驱动任务8 176
8.9.1 任务说明 176
8.9.2 任务提示 176
案 177
参考文献 184