图书前言

前言

在人工智能、大数据和云计算快速发展的今天,Python凭借其简洁的语法、强大的扩展性和庞大的生态系统,已成为全球数据科学家、工程师和开发者的首选编程语言。Python的力量不仅体现在基础编程的高效与简便上,更在于它能够无缝链接科学计算、数据处理、机器学习、深度学习和大模型等多领域的先进技术。站在这一技术进步的浪潮之上,Python不仅是一种语言,更是一种融合创新和实践的思维方式。在现代数据驱动的背景下,Python的开发和应用能力成为赋能行业、推动变革的重要力量。

本书主要内容

本书以Python编程基础和实践思维为核心,结合数据分析与科学计算,提供系统、实用的Python学习路径,适合对编程、数据处理和机器学习应用感兴趣的读者。

全书分为三部分,共有14章,内容由浅入深,涵盖了Python编程基础、科学计算与数据处理,以及项目开发实践。

第一部分Python编程基础,包括第1~10章,重点介绍Python的编程基础知识和实用技巧。第1章计算机程序,介绍计算机的组成、编程的基本概念和Python的环境搭建方法。第2章Python基础知识,讲解常量、变量、数据类型、运算、注释及基本编程风格。第3章编程逻辑,阐述Python的程序结构与控制流程,如顺序结构、分支结构、循环结构等。第4章函数,深入介绍函数的定义与调用、参数传递、作用域、递归等内容。第5章数据结构,系统讲解Python内置数据结构,包括列表、元组、字典和集合,并辅以相关操作。第6章文件,介绍文件的读写、序列化及文件夹管理等操作。第7章模块与包,深入探讨模块化编程思想,讲解模块的导入和包的使用方法。第8章异常处理,讲述Python异常处理机制,提升代码的稳定性和健壮性。第9章程序调试,介绍常见错误类型、调试方法和Python调试器的使用。第10章面向对象编程,系统介绍类与对象、继承、多态、运算符重载、元类、闭包、修饰器等面向对象概念。

第二部分科学计算与数据处理,包括第11~13章,详细探讨Python在数据分析和科学计算中的应用。第11章NumPy数值计算,深入讲解NumPy库的数值计算功能,包括数组创建、索引、数学运算和线性代数等。第12章Pandas数据处理与分析,介绍Pandas的核心数据结构Series和DataFrame,讲解数据的读取、清洗、变换、聚合与分组操作。第13章Matplotlib数据可视化,系统介绍Matplotlib库的可视化功能,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、极坐标图、热图、三维绘图等,深入探讨如何创建美观的图表和动态可视化效果。

第三部分项目开发实践,通过实际项目帮助读者将所学知识应用于真实场景。第14章Python项目开发实践,以信用卡异常交易检测项目为例,系统介绍项目开发的基础流程,涵盖数据生成与预处理、特征工程、模型选择与评估、图形用户界面、单元测试及项目的打包与发布等内容,并结合机器学习技术实现异常检测的实际应用。

本书特色

(1) 编程思维,创新教学。

本书不仅关注Python语法,更重视编程思维的培养。通过问题驱动,帮助读者掌握背后的逻辑与算法思维,奠定深入学习计算机科学和编程的基础。

(2) 知识全面,强调理解。

本书融入计算机组成、操作系统、数据结构、算法等基础知识,帮助读者在学习Python的同时掌握相关的计算机理论,理解编程的底层逻辑,实现知识系统化。

(3) 重点突出,层层递进。

本书基于多年教学经验,内容循序渐进,帮助读者逐步掌握Python编程的关键技能。通过模块化设计,分层呈现复杂概念,特别突出关键技能,让学习轻松又高效。

(4) 简明高效,示例详解。

全书语言简练,避免冗余,搭配实用的代码示例,让读者快速理解并应用所学知识,达到学以致用的效果。

(5) 案例丰富,注重实践。

本书配有大量真实案例,涵盖数据分析、科学计算、机器学习等热门领域的项目开发,为读者提供实践机会,提升实际操作能力。

(6) 体系完整,创新培养。

本书不仅传授编程技能,还着重培养创新思维和批判性思维,构建从基础到项目开发的完整学习路径,激发探索兴趣,提升未来科技竞争力。

配套资源

为便于教与学,本书配有源代码、数据集、教学课件、教学大纲、教学进度表、习题题库、期末试卷及答案。

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源代码

数据集

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扩展阅读

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读者对象

本书主要面向广大对Python编程感兴趣的读者,也适合在数据分析、机器学习、程序开发等领域工作的专业人员,从事高等教育的专任教师,高等学校的在读学生及相关领域的广大科研人员。

通过本书,读者将能够掌握Python编程的基础知识,熟悉数据分析与可视化的主要工具,并能够独立完成一个完整的数据科学或机器学习项目。希望本书能为您打开Python编程的大门,带您进入编程与数据科学的世界。

本书*标识的章节为扩展内容,读者可根据自身情况合理安排学时。

在编写本书的过程中,作者参考了诸多相关资料,在此对相关资料的作者表示衷心的感谢。限于个人水平和时间仓促,书中难免存在疏漏之处,欢迎广大读者批评指正。

作者

2025年1月