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内容大纲
本书系统介绍了如何入门Python并利用Python进行数据处理与机器学习实战。本书从Python的基础安装开始介绍,系统梳理了Python的入门语法知识,归纳介绍了图像处理、数据文件读写、数据库操作等Python基本技能;然后详细讲解了NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn等在数据处理、机器学习领域的应用。代码实例涵盖网络爬虫、数据处理、视觉识别、机器学习等应用领域。作者还精心创作了语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块等内容,以帮助读者更好地学习并掌握Python这一工具。
任何有兴趣学习Python语言的人都可以将本书作为入门读物。有一定基础但不知如何提高编程技能的初级程序员,可以从本书的第3章开始阅读。对于有志于从事数据处理、机器学习的程序员来说,本书更是非常重要的参考读物。 -
作者介绍
许向武,CSDN博客专家,2019年度CSDN博客之星,个人主页访问量超百万。 山东远思信息科技有限公司CEO。 长期从事数据处理工作,服务于多家科研机构和科研项目。曾参与过子午工程、风云系列气象卫星、空间探测卫星等多个项目的数据处理。 资深程序员,使用Python语言编程超过10年。 -
目录
前言
本书面向的读者对象
代码和命令的排版约定
阅读和学习的方法
资源下载与技术交流
致谢
第1章 零基础必读
1.1 安装Python
1.1.1 Python的各种发行版
1.1.2 安装与运行
1.1.3 重新安装
1.2 以交互方式运行Python代码
1.2.1 使用Python IDLE交互操作
1.2.2 使用IPython交互操作
1.3 以脚本方式运行Python程序
1.3.1 运行
1.3.2 调试
1.4 使用pip安装和管理模块
1.4.1 使用pip的两种方式
1.4.2 安装模块
1.4.3 卸载模块
1.4.4 查看模块列表和模块信息
第2章 Python入门
2.1 基础语法
2.1.1 一条绝对原则——缩进
2.1.2 两个顶级定义——函数和类
2.1.3 三种语句结构——顺序、分支和循环
2.1.4 四种数据类型——整型、浮点型、布尔型、字符串
2.1.5 五大内置类——列表、字典、元组、集合、字符串
2.1.6 十组最常用的内置函数
2.2 进阶语法
2.2.1 函数的参数
2.2.2 异常捕获与处理
2.2.3 三元表达式
2.2.4 列表推导式
2.2.5 断言
2.2.6 with-as
2.2.7 lambda函数
2.2.8 迭代器和生成器
2.2.9 装饰器
2.2.10 闭包
2.3 面向对象编程
2.3.1 类和对象
2.3.2 类的成员
2.3.3 静态变量和实例变量
2.3.4 面向对象三要素
2.3.5 抽象类
2.3.6 单实例模式
2.4 编码规范
2.4.1 编码格式声明
2.4.2 文档字符串
……
第3章 Python基本技能
第4章 科学计算基础软件包NumPy
第5章 应用最广泛的绘图库Matplotlib
第6章 结构化数据分析工具
第7章 科学计算工具包SciPy
第8章 机器学习工具包SciKit-learn
附录A Python内置函数(类)手册
附录B 从新手到高手的100个模块
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