配套資源基礎(chǔ)篇

□□章Python簡介與環(huán)境搭建<<<1

1.1Python簡介□

1.□Python開發(fā)環(huán)境搭建3

1.□.1Python下載3

1.□.□Python安裝4

1.□.3命令行式運(yùn)行Python代碼6

1.3□□個Python程序7

1.4集成開發(fā)工具9

1.5本章小結(jié)1□

課后練習(xí)1□

第□章語法基礎(chǔ)<<<13

□.1輸入輸出函數(shù)14

□.1.1input()函數(shù)14

□.1.□print()函數(shù)14

□.□變量和注釋15

□.□.1變量15

□.□.□注釋18

□.3數(shù)據(jù)類型19

□.3.1整型19

□.3.□浮點型□1

□.3.3布爾型□□

□.3.4字符串類型□3

□.4運(yùn)算符□6

□.4.1算術(shù)運(yùn)算符□6

□.4.□關(guān)系運(yùn)算符□7

□.4.3邏輯運(yùn)算符□9

□.4.4位運(yùn)算符(進(jìn)階)31

□.4.5復(fù)合賦值運(yùn)算符33

□.4.6成員運(yùn)算符33

□.4.7身份運(yùn)算符34

□.4.8運(yùn)算符優(yōu)先級35

□.5本章小結(jié)36

課后練習(xí)36

第3章流程控制<<<38

3.1條件結(jié)構(gòu)39

3.1.1單向if語句39

3.1.□雙向if�瞖lse語句40

3.1.3多分支if�瞖lif�瞖lse語句41

3.1.4簡化版if語句43

3.□循環(huán)結(jié)構(gòu)44

3.□.1while循環(huán)45

3.□.□for循環(huán)45

3.□.3循環(huán)嵌套48

3.3循環(huán)控制語句49

3.3.1循環(huán)控制語句50

3.3.□循環(huán)中的else語句50

3.4綜合案例5□

3.5本章小結(jié)53

課后練習(xí)54

Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)目錄

第4章常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)<<<57

4.1列表58

4.1.1列表的定義、創(chuàng)建和刪除58

4.1.□列表元素的訪問59

4.1.3列表的切片操作60

4.1.4列表內(nèi)容的修改操作61

4.1.5列表的常見方法6□

4.1.6列表的常見操作67

4.1.7列表推導(dǎo)式69

4.□元組70

4.□.1元組的定義、創(chuàng)建和刪除70

4.□.□元組和列表的聯(lián)系與區(qū)別71

4.□.3生成器推導(dǎo)式(進(jìn)階)7□

4.3字符串73

4.3.1字符串的定義和創(chuàng)建73

4.3.□字符串的常用方法74

4.3.3字符串應(yīng)用舉例76

4.3.4字符串的格式化輸出78

4.4集合79

4.4.1集合的定義、創(chuàng)建和刪除80

4.4.□集合的常見方法80

4.4.3集合運(yùn)算83

4.4.4集合推導(dǎo)式86

4.5字典87

4.5.1字典的定義和創(chuàng)建87

4.5.□字典元素的訪問87

4.5.3字典的常見方法88

4.5.4字典推導(dǎo)式91

4.5.5字典排序91

4.6本章小結(jié)93

課后練習(xí)93

第5章函數(shù)<<<95

5.1函數(shù)的定義與調(diào)用96

5.1.1函數(shù)的概念96

5.1.□定義函數(shù)97

5.1.3調(diào)用函數(shù)98

5.□參數(shù)類型與參數(shù)傳遞99

5.□.1形參和實參99

5.□.□位置參數(shù)100

5.□.3關(guān)鍵字參數(shù)100

5.□.4默認(rèn)值參數(shù)101

5.□.5可變長度參數(shù)101

5.□.6序列解包參數(shù)(進(jìn)階)10□

5.□.7多種類型參數(shù)混用（進(jìn)階）103

5.□.8函數(shù)參數(shù)傳遞106

5.3變量作用域與遞歸108

5.3.1變量作用域108

5.3.□函數(shù)的遞歸調(diào)用110

5.4特殊函數(shù)111

5.4.1匿名函數(shù): lambda表達(dá)式111

5.4.□map()函數(shù)113

5.4.3filter()函數(shù)(進(jìn)階)114

5.5本章小結(jié)115

課后練習(xí)116

第6章異常處理<<<118

6.1錯誤和異常119

6.1.1錯誤119

6.1.□異常119

6.□異常處理機(jī)制1□0

6.□.1異常處理結(jié)構(gòu)1□1

6.□.□拋出自定義異常1□5

6.3本章小結(jié)1□7

課后練習(xí)1□7

第7章常見庫的操作<<<1□9

7.1模塊130

7.1.1模塊的導(dǎo)入130

7.1.□模塊導(dǎo)入的常見問題131

7.□數(shù)學(xué)庫math133

7.3隨機(jī)數(shù)庫random136

7.4時間庫time137

7.5集合庫collection(進(jìn)階)140

7.6本章小結(jié)144

課后練習(xí)144

第8章文件操作<<<146

8.1文本文件的讀寫147

8.□文件與文件夾的常見操作154

8.3Excel文件的讀寫157

8.3.1Excel文件讀寫模塊的安裝157

8.3.□Excel文件讀取操作158

8.3.3Excel文件寫入操作160

8.4本章小結(jié)164

課后練習(xí)164

進(jìn)階篇

第9章面向?qū)ο缶幊?lt;<<166

9.1類和對象167

9.1.1類的定義167

9.1.□創(chuàng)建類對象168

9.□類的屬性169

9.□.1實例屬性169

9.□.□類屬性170

9.□.3裝飾器(進(jìn)階)171

9.3類的方法17□

9.3.1實例方法173

9.3.□類方法173

9.3.3靜態(tài)方法(進(jìn)階)174

9.3.4構(gòu)造方法和初始化方法175

9.4類的繼承176

9.4.1類的繼承方式176

9.4.□object類176

9.4.3類方法重寫177

9.4.4多重繼承時的調(diào)用順序178

9.4.5對象的□□180

9.5本章小結(jié)18□

課后練習(xí)18□

□□0章數(shù)據(jù)庫操作<<<186

10.1數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)187

10.1.1數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)187

10.1.□數(shù)據(jù)庫類型187

10.1.3關(guān)系型數(shù)據(jù)庫188

10.1.4SQLite 數(shù)據(jù)庫188

10.□結(jié)構(gòu)化查詢語言SQL189

10.□.1數(shù)據(jù)庫表的基本語句189

10.□.□數(shù)據(jù)庫的進(jìn)階語句19□

10.3操作數(shù)據(jù)庫核心API196

10.3.1Python DB�睞PI核心類和方法196

10.3.□Python操作數(shù)據(jù)庫SQLite197

10.4數(shù)據(jù)庫操作案例198

10.4.1案例一198

10.4.□案例二□01

10.5本章小結(jié)□03

課后練習(xí)□03

□□1章NumPy入門與實踐<<<□05

11.1NumPy簡介□06

11.□數(shù)組對象ndarray□06

11.□.1ndarray對象的創(chuàng)建方法□07

11.□.□ndarray對象的屬性□13

11.□.3ndarray對象的形狀與重構(gòu)□14

11.3索引和切片□□0

11.3.1ndarray對象的索引□□0

11.3.□ndarray對象的切片□□1

11.3.3ndarray對象的索引和切片的實例□□5

11.3.4ndarray對象的高級索引□□7

11.4NumPy的通用函數(shù)□30

11.4.1NumPy的數(shù)學(xué)函數(shù)□30

11.4.□NumPy生成隨機(jī)數(shù)□33

11.4.3NumPy的統(tǒng)計方法□35

11.4.4NumPy的其他常用方法□36

11.5ndarray的數(shù)組運(yùn)算□39

11.5.1NumPy的廣播機(jī)制□39

11.5.□ndarray數(shù)組的四則運(yùn)算□40

11.5.3ndarray數(shù)組的集合運(yùn)算□4□

11.5.4ndarray數(shù)組的連接與分割□43

11.6本章小結(jié)□47

課后練習(xí)□48

□□□章數(shù)據(jù)分析之pandas入門與實踐<<<□49

1□.1Series和Index介紹□50

1□.1.1Series的定義和創(chuàng)建□50

1□.1.□Index對象□5□

1□.□Series的數(shù)據(jù)訪問和常用方法□54

1□.□.1Series的數(shù)據(jù)訪問□54

1□.□.□Series的常用方法□56

1□.3DataFrame的創(chuàng)建與數(shù)據(jù)訪問□59

1□.3.1DataFrame的創(chuàng)建□59

1□.3.□DataFrame的數(shù)據(jù)訪問□60

1□.4DataFrame中的屬性和方法□63

1□.4.1DataFrame的常用屬性□63

1□.4.□DataFrame的常見方法□64

1□.5DataFrame的數(shù)據(jù)合并□67

1□.6pandas加載數(shù)據(jù)和缺失值處理□69

1□.6.1pandas加載數(shù)據(jù)□69

1□.6.□pandas的缺失值處理□73

1□.7pandas的分組操作□76

1□.8pandas的數(shù)據(jù)合并操作□78

1□.8.1merge()方法□79

1□.8.□contact()方法□80

1□.9pandas綜合案例□8□

1□.10本章小結(jié)□86

課后練習(xí)□87

□□3章數(shù)據(jù)可視化之matplotlib<<<□89

13.1pyplot繪圖基礎(chǔ)□90

13.□繪制線形圖□94

13.□.1線形圖示例□97

13.□.□繪制正弦曲線、余弦曲線示例□98

13.3繪制直方圖□99

13.4繪制條形圖301

13.5繪制餅圖303

13.6繪制散點圖305

13.7生成詞云圖307

13.7.1wordcloud庫307

13.7.□jieba庫309

13.8本章小結(jié)311

課后練習(xí)311

□□4章人工智能之scikit�瞝earn入門與實踐<<<313

14.1機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)314

14.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)概述314

14.1.□機(jī)器學(xué)習(xí)分類及其應(yīng)用場景315

14.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法316

14.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)流程316

14.1.5常見的機(jī)器學(xué)習(xí)庫316

14.□鳶尾花分類318

14.□.1案例概述318

14.□.□數(shù)據(jù)提取與預(yù)處理318

14.□.3簡單數(shù)據(jù)可視化3□0

14.□.4K近鄰算法3□□

14.3波士頓房價預(yù)測3□7

14.3.1案例概述3□7

14.3.□線性回歸算法3□9

14.3.3數(shù)據(jù)分析330

14.4手寫數(shù)字識別333

14.4.1案例概述333

14.4.□多層感知機(jī)算法334

14.4.3案例實現(xiàn)336

14.5本章小結(jié)338

課后練習(xí)338