自學(xué)Python 編程基礎(chǔ)、科學(xué)計算及數(shù)據(jù)分析（第2版）

第1章 初識Python1
1.1 人生苦短，我用Python1
1.1.1 Python簡介1
1.1.2 版本的選擇2
1.2 安裝Python環(huán)境2
1.2.1 集成開發(fā)環(huán)境：Anaconda2
1.2.2 第一行Python代碼3
1.3 使用Python工具4
1.3.1 IPython解釋器4
1.3.2 代碼的運行模式：解釋器模式與
腳本模式6
1.3.3 學(xué)習(xí)工具：Jupyter Notebook8
1.4 本章學(xué)習(xí)筆記9
第2章 Python基礎(chǔ)10
2.1 基礎(chǔ)語法簡介10
2.2 數(shù)據(jù)類型16
2.2.1 數(shù)字16
2.2.2 字符串20
2.2.3 索引與分片27
2.2.4 列表29
2.2.5 元組34
2.2.6 可變與不可變類型36
2.2.7 字典37
2.2.8 集合與不可變集合41
2.2.9 賦值機(jī)制44
2.3 判斷與循環(huán)49
2.3.1 判斷49
2.3.2 循環(huán)53
2.4 函數(shù)與模塊58
2.4.1 函數(shù)58
2.4.2 模塊61
2.5 異常與警告65
2.5.1 異常65
2.5.2 警告70
2.6 文件讀寫71
2.6.1 讀文件71
2.6.2 寫文件72
2.7 內(nèi)置函數(shù)74
2.7.1 數(shù)字相關(guān)的內(nèi)置函數(shù)74
2.7.2 序列相關(guān)的內(nèi)置函數(shù)75
2.7.3 其他內(nèi)置函數(shù)76
2.8 本章學(xué)習(xí)筆記76
第3章 Python進(jìn)階80
3.1 函數(shù)進(jìn)階80
3.1.1 函數(shù)參數(shù)與返回值80
3.1.2 高階函數(shù)82
3.1.3 map()函數(shù)和filter()函數(shù)83
3.1.4 Lambda表達(dá)式84
3.1.5 關(guān)鍵字global85
3.1.6 函數(shù)的遞歸86
3.2 迭代器與生成器87
3.2.1 迭代器87
3.2.2 生成器91
3.3 裝飾器93
3.3.1 裝飾器的引入93
3.3.2 裝飾器的用法95
3.4 上下文管理器與with語句98
3.4.1 上下文管理器的引入98
3.4.2 上下文管理器的原理99
3.5 變量作用域103
3.6 本章學(xué)習(xí)筆記105
第4章 Python面向?qū)ο缶幊?07
4.1 面向?qū)ο蠛喗?07
4.2 自定義類型109
4.3 方法與屬性111
4.4 繼承與復(fù)用115
4.5 公有、私有、特殊以及靜態(tài)的
方法與屬性118
4.6 多重繼承120
4.7 本章學(xué)習(xí)筆記121
第5章 Python標(biāo)準(zhǔn)庫123
5.1 系統(tǒng)相關(guān)：sys模塊123
5.2 與操作系統(tǒng)進(jìn)行交互：os模塊125
5.3 正則表達(dá)式：re模塊128
5.4 日期時間相關(guān)：datetime模塊132
5.5 讀寫JSON數(shù)據(jù)：json模塊134
5.6 文件模式匹配：glob模塊137
5.7 高級文件操作：shutil模塊138
5.8 數(shù)學(xué)：math模塊139
5.9 隨機(jī)數(shù)：random模塊140
5.10 路徑操作：pathlib模塊141
5.11 網(wǎng)址URL相關(guān)：urllib模塊142
5.12 實例：使用標(biāo)準(zhǔn)庫實現(xiàn)桌面
墻紙下載143
5.13 本章學(xué)習(xí)筆記146
第6章 Python科學(xué)計算基礎(chǔ)：
NumPy模塊149
6.1 NumPy模塊簡介149
6.2 數(shù)組基礎(chǔ)150
6.2.1 數(shù)組的引入150
6.2.2 數(shù)組的屬性151
6.2.3 數(shù)組的類型152
6.2.4 數(shù)組的生成155
6.2.5 數(shù)組的索引157
6.2.6 數(shù)組的迭代159
6.3 數(shù)組操作160
6.3.1 數(shù)值相關(guān)的數(shù)組操作160
6.3.2 形狀相關(guān)的數(shù)組操作163
6.3.3 數(shù)組的連接操作168
6.3.4 數(shù)組的四則運算和點乘171
6.3.5 數(shù)組的數(shù)學(xué)操作172
6.3.6 數(shù)組的比較和邏輯操作173
6.4 數(shù)組廣播機(jī)制174
6.5 數(shù)組索引進(jìn)階176
6.5.1 數(shù)組的基礎(chǔ)索引176
6.5.2 數(shù)組的高級索引178
6.6 數(shù)組讀寫180
6.6.1 數(shù)組的讀取180
6.6.2 數(shù)組的寫入181
6.6.3 數(shù)組的二進(jìn)制讀寫182
6.7 隨機(jī)數(shù)組183
6.8 實例：使用NumPy實現(xiàn)K近鄰
查找184
6.9 本章學(xué)習(xí)筆記185
第7章 Python數(shù)據(jù)可視化：
Matplotlib模塊187
7.1 Matplotlib模塊簡介187
7.2 基于函數(shù)的可視化操作187
7.2.1 plt.plot()函數(shù)的使用187
7.2.2 圖與子圖193
7.3 基于對象的可視化操作194
7.4 圖像中的文本處理195
7.5 實例：基于Matplotlib的三角
函數(shù)可視化197
7.6 本章學(xué)習(xí)筆記200
第8章 Python科學(xué)計算進(jìn)階：
SciPy模塊202
8.1 SciPy模塊簡介202
8.2 插值模塊：scipy.interpolate202
8.3 概率統(tǒng)計模塊：scipy.stats206
8.3.1 基本統(tǒng)計量206
8.3.2 概率分布206
8.4 優(yōu)化模塊：scipy.optimize214
8.4.1 數(shù)據(jù)擬合214
8.4.2 值優(yōu)化218
8.4.3 方程求根220
8.5 線性代數(shù)模塊：scipy.linalg221
8.6 實例：基于SciPy的主成分
分析227
8.7 本章學(xué)習(xí)筆記230
第9章 Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：
Pandas模塊232
9.1 Pandas模塊簡介232
9.2 一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series對象232
9.2.1 Series對象的生成233
9.2.2 Series對象的使用235
9.3 二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：DataFrame
對象238
9.3.1 DataFrame對象的生成238
9.3.2 DataFrame對象的使用240
9.4 Pandas對象的索引242
9.4.1 基于中括號的索引和切片242
9.4.2 基于位置和標(biāo)記的高級索引245
9.5 缺失值的處理248
9.6 數(shù)據(jù)的讀寫250
9.7 實例：基于Pandas的期貨
數(shù)據(jù)分析251
9.8 本章學(xué)習(xí)筆記256
第10章 Python案例1：中文小說
分析257
10.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理257
10.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計259
10.3 數(shù)據(jù)建模263
10.4 效果分析265
10.5 本章學(xué)習(xí)筆記271
第11章 Python案例2：手寫數(shù)字
分析273
11.1 數(shù)據(jù)的獲取與處理273
11.2 數(shù)據(jù)建模和效果分析275
11.3 本章學(xué)習(xí)筆記277