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第一部分 基础篇

第1章  认识Python   3

1.1  初识Python   3

1.1.1  编程语言概述   3

1.1.2  Python常用解释器   5

1.1.3  Python语言特点   5

1.2  Python的安装   6

1.2.1  Windows环境中Python的安装   6

1.2.2  Linux环境中Python的安装   9

1.2.3  Mac OS环境中Python的安装   11

1.3  Python代码的执行   13

1.3.1  在交互模式下执行Python代码   13

1.3.2  在脚本模式下执行Python代码   15

1.4  Python集成开发环境   15

1.4.1  PyCharm的安装   16

1.4.2  PyCharm的使用   18

1.4.3  PyCharm的插件   20

1.5  Python 2.x与Python 3.x的区别   22

1.6  本章小结   23

第2章  Python语法基础   24

2.1  数据类型   24

2.1.1  整数类型   25

2.1.2  浮点型(float)   27

2.1.3  复数(complex)   27

2.1.4  布尔型(Bool)   28

2.1.5  数值运算   29

2.1.6  数值计算函数库   31

2.1.7  type函数的应用   32

2.2  标识符   32

2.2.1  标识符的含义   33

2.2.2  标识符的命名   33

2.2.3  Python关键字   33

2.2.4  Python的BIF   34

2.2.5  专有标识符   34

2.3  变量的作用域   35

2.3.1  Python作用域类型   35

2.3.2  赋值操作符   41

2.3.3  增量赋值   41

2.3.4  多元赋值   42

2.4  语法规则   42

2.4.1  注释   42

2.4.2  代码组与代码块   43

2.4.3  同行书写多条语句   43

2.4.4  空行与缩进   44

2.5  I/O操作   44

2.5.1  输出操作   44

2.5.2  输入操作   46

2.6  Python模块   47

2.6.1  模块的分类   47

2.6.2  使用pip管理Python扩展库   47

2.6.3  模块的导入和使用   48

2.6.4  模块的导入顺序   48

2.7  Python对象   48

2.8  本章小结   50

第3章  流程控制语句   51

3.1  条件语句   51

3.1.1  条件表达式   51

3.1.2  单分支选择结构   53

3.1.3  双分支选择结构   53

3.1.4  多分支选择结构   54

3.1.5  选择结构的嵌套   55

3.1.6  三元表达式   56

3.2  循环语句   57

3.2.1  while循环   57

3.2.2  while…else循环   59

3.2.3  for循环   60

3.2.3  for…else循环   63

3.3  循环控制语句   64

3.3.1  break语句   64

3.3.2  continue语句   65

3.3.3  pass语句   65

3.4  迭代器   66

3.4.1  可迭代对象   66

3.4.2  迭代器的定义   66

3.4.3  创建迭代器   67

3.5  生成器   68

3.5.1  生成器的定义   69

3.5.2  生成器的创建   69

3.6  与条件循环相关的内置函数   72

3.6.1  range函数   73

3.6.2  enumerate函数   73

3.6.3  reversed函数   74

3.6.4  zip函数   75

3.6.5  *zip函数   76

3.6.6  sorted函数   76

3.7  本章小结   76

第4章  复合数据类型   77

4.1  列表      77

4.1.1  列表的创建   77

4.1.2  基本操作   78

4.1.3  多维列表   80

4.1.4  迭代器   81

4.1.5  列表解析   82

4.1.6  列表函数和方法   82

4.2  元组      83

4.2.1  元组的创建   83

4.2.2  基本操作   84

4.2.3  元组函数和方法   86

4.2.4  元组的优势   87

4.3  字典      88

4.3.1  字典的创建   88

4.3.2  基本操作   88

4.3.3  字典的嵌套   90

4.3.4  字典的遍历   90

4.3.5  字典函数和方法   90

4.4  集合      91

4.4.1  集合的创建   91

4.4.2  集合的数学运算   92

4.4.3  基本操作   93

4.4.4  不可变集合   94

4.4.5  集合函数和方法   95

4.5  类型转换和格式化输出   96

4.5.1  类型转换   96

4.5.2  格式化输出   97

4.6  本章小结   99

第5章  字符串和正则表达式   100

5.1  字符串表示   100

5.1.1  单/双引号   100

5.1.2  三重引号   101

5.1.3  转义字符   102

5.1.4  raw字符串   103

5.2  字符串操作   104

5.2.1  索引和分片   104

5.2.2  连接字符串   105

5.2.3  修改字符串   106

5.2.4  其他操作   107

5.3  字符串格式化   108

5.3.1  符号格式化   109

5.3.2  函数格式化   110

5.3.3  字典格式化   111

5.4  正则表达式   112

5.4.1  概述   112

5.4.2  语法规则   112

5.4.3  re模块   114

5.5  本章小结   120

第6章  函数和函数式编程   121

6.1  函数定义   121

6.1.1  函数概述   121

6.1.2  函数定义   122

6.1.3  形参和实参   124

6.1.4  函数的返回值   125

6.2  函数分类   126

6.2.1  内建函数   126

6.2.2  自定义函数   128

6.3  函数参数   129

6.3.1  参数种类   129

6.3.2  位置参数   130

6.3.3  默认参数   132

6.3.4  不定长参数   135

6.3.5  关键字参数   136

6.3.6  命名关键字参数   138

6.3.7  参数组合   139

6.4  函数式编程   140

6.4.1  高阶函数   140

6.4.2  匿名函数   141

6.5  本章小结   141

第7章  Python面向对象编程   142

7.1  面向对象编程概述   142

7.1.1  OOP的产生   142

7.1.2  OOP核心思想   143

7.1.3  OOP特征   144

7.2  类和对象   144

7.2.1  类的创建   144

7.2.2  对象的创建   146

7.2.3  类的属性   146

7.2.4  类的方法   149

7.2.5  内部类   151

7.2.6  魔术方法   151

7.3  类间关系   155

7.3.1  依赖关系   155

7.3.2  关联关系   156

7.3.3  继承关系   157

7.4  本章小结   159

第8章  文件操作   160

8.1  文件对象   160

8.1.1  打开文件   160

8.1.2  关闭文件   162

8.1.3  文件对象的属性   163

8.1.4  文件对象的方法   163

8.2  文件系统访问   167

8.2.1  os模块   168

8.2.2  文件路径操作   170

8.3  文件数据处理   171

8.3.1  按字节处理数据   171

8.3.2  使用文件迭代器   172

8.3.3  结构化数据存储   172

8.3.4  序列化存储   173

8.4  综合案例   174

8.5  本章小结   176

第9章  错误与异常   177

9.1  基本概念   177

9.1.1  什么是错误   177

9.1.2  什么是异常   178

9.2  Python中的异常   179

9.2.1  内置异常   180

9.2.2  用户自定义异常   183

9.3  Python中异常的检测与处理   183

9.3.1  try-except   184

9.3.2  try-except-else   186

9.3.3  try-finally   187

9.3.4  try-except-else-finally   188

9.3.5  强制触发异常raise   190

9.3.6  断言机制assert   191

9.3.7  预定义的清理行为with   192

9.4  本章小结   192

第二部分 进阶篇

第10章  Python虚拟环境   195

10.1  初识Anaconda   195

10.2  安装Anaconda   196

10.2.1  Windows环境下的Anaconda安装   196

10.2.2  macOS环境下的Anaconda安装   198

10.2.3  Linux环境下的Anaconda安装   202

10.3  conda管理工具   204

10.3.1  包管理   204

10.3.2  环境管理   207

10.4  本章小结   209

第11章  科学计算库NumPy   210

11.1  初识NumPy   210

11.1.1  NumPy的特点   210

11.1.2  安装NumPy   211

11.1.3  NumPy简单实例   212

11.2  NumPy数组基础   213

11.2.1  数据类型   213

11.2.2  创建数组   215

11.2.3  数组属性   217

11.2.4  数组操作   218

11.3  NumPy矩阵基础   223

11.3.1  NumPy多维数组   223

11.3.2  NumPy矩阵对象   225

11.4  NumPy方法进阶   226

11.4.1  常用文件方法   226

11.4.2  常用数学方法   227

11.4.3  常用统计方法   228

11.5  NumPy综合实例   231

11.5.1  预处理数据   232

11.5.2  根据日期分析股票涨幅   233

11.6  本章小结   234

第12章  数据分析库Pandas   235

12.1  初识Pandas   235

12.1.1  安装Pandas   236

12.1.2  Pandas简单实例   237

12.2  序列Series   238

12.2.1  创建Series对象   238

12.2.2  Series数据操作   240

12.2.3  Series数据分析   242

12.3  数据帧DataFrame   247

12.3.1  创建DataFrame对象   247

12.3.2  DataFrame数据操作   248

12.3.3  DataFrame数据分析   251

12.4  综合实例   257

12.4.1  数据集概况   257

12.4.2  数据集分析   259

12.4.3  数据预处理   261

12.5  本章小结   264

第13章  可视化工具库matplotlib   265

13.1  初识matplotlib   265

13.1.1  安装matplotlib   266

13.1.2  matplotlib简单图形绘制   267

13.2  常用2D图形   268

13.2.1  绘制散点图   268

13.2.2  绘制线性图   270

13.2.3  绘制柱状图   273

13.2.4  绘制直方图   274

13.2.5  绘制饼状图   276

13.3  常用3D图形   278

13.3.1  绘制3D散点图   278

13.3.2  绘制3D曲线   279

13.3.3  绘制3D曲面   280

13.3.4  绘制3D柱状图   281

13.4  图形设置   282

13.4.1  设置颜色   282

13.4.2  添加注释和标题   284

13.4.3  设置图例和标签   285

13.5  文件操作   286

13.5.1  从CSV文件中加载数据   286

13.5.2  从文本文件中加载数据   287

13.5.3  从Excel文件中加载数据   288

13.6  图像操作   290

13.6.1  图像的读取与显示   290

13.6.2  图像的保存与转换   292

13.7  综合实例   293

13.7.1  绘制子图   293

13.7.2  鸢尾花可视化属性分析   296

13.8  本章小结   297

第14章  高级科学计算库SciPy   298

14.1  初识SciPy   298

14.1.1  SciPy的特点   298

14.1.2  安装SciPy   299

14.1.3  SciPy简单实例   300

14.1.4  SciPy使用基础   300

14.2  数值积分模块(integrate)   301

14.2.1  常用积分方法   301

14.2.2  求解常微分方程   306

14.3   插值模块(interpolate)   307

14.3.1   一维插值方法   308

14.3.2  多维插值方法   309

14.4   概率统计模块(stats)   310

14.4.1   连续型随机变量   311

14.4.2   离散型随机变量   312

14.4.3   常用统计方法   313

14.5   优化模块(optimize)   314

14.5.1   leastsq拟合方法   315

14.5.2   函数最小值方法   316

14.5.3   fsolve方法   319

14.6   其他常用模块   320

14.6.1   线性代数模块(linalg)   321

14.6.2   文件模块(io)   321

14.6.3   图像处理模块(ndimage)   322

14.6.4   特殊方法模块(special)   326

14.7   综合实例   327

14.8  本章小结   331

第三部分  实践篇

第15章  Python机器学习   335

15.1  初识机器学习   335

15.1.1  什么是机器学习   335

15.1.2  机器学习模型分类   336

15.1.3  Python与机器学习   338

15.2  机器学习开发流程   339

15.2.1   数据采集   339

15.2.2   数据清洗   339

15.2.3   数据标注   340

15.2.4   模型选择   340

15.2.5  模型评估和优化   341

15.3  初识scikit-learn   342

15.3.1  scikit-learn简介   342

15.3.2  安装scikit-learn   343

15.3.3  scikit-learn常用模块   344

15.4  常用的机器学习算法   346

15.4.1  K近邻算法   346

15.4.2  线性回归算法   350

15.4.3  决策树算法   353

15.4.4  支持向量机算法   356

15.4.5  朴素贝叶斯算法   359

15.4.6  几种机器学习算法的比较   361

15.5  机器学习实例   361

15.5.1  数据准备   361

15.5.2  选择和训练模型   362

15.5.3   使用模型   364

15.5.4   评估模型   365

15.6  机器学习综合实践   366

15.6.1  文本分类实例   366

15.6.2  回归项目实例   370

15.7  本章小结   375