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    • Python数据分析实战(互联网+创新创业实践系列教材)
      • 作者:编者:朱文强//钟元生|责编:袁勤勇
      • 出版社:清华大学
      • ISBN:9787302572350
      • 出版日期:2021/03/01
      • 页数:338
    • 售价:23.6
  • 内容大纲

        本书系统讲述了Python编程及其数据分析方法,包括Python语法基础、Python程序结构、Python常用数据结构、函数与异常处理、常见库操作、文件操作、面向对象编程、数据库操作、NumPy库、pandas库、数据可视化等内容。全书循序渐进,案例丰富,知识点与实践相结合,课程支撑资源全面。
        本书面向有编程基础的软件开发、计算机科学等相关专业高年级本科生,以及编程基础一般但学习主动性强的经济管理类本科生及研究生,旨在帮助读者在短时间内快速入门Python并掌握其数据分析方法。
  • 作者介绍

  • 目录

    基础篇
      第1章  Python简介与环境搭建
        1.1  Python简介
        1.2  Python开发环境搭建
          1.2.1  Python下载
          1.2.2  Python安装
          1.2.3  命令行式运行Python代码
        1.3  第一个Python程序
        1.4  集成开发工具
        1.5  本章小结
          课后练习
      第2章  语法基础
        2.1  输入输出函数
          2.1.1  input()函数
          2.1.2  print()函数
        2.2  变量和注释
          2.2.1  变量
          2.2.2  注释
        2.3  数据类型
          2.3.1  整型
          2.3.2  浮点型
          2.3.3  布尔型
          2.3.4  字符串类型
        2.4  运算符
          2.4.1  算术运算符
          2.4.2  关系运算符
          2.4.3  逻辑运算符
          2.4.4  位运算符(进阶)
          2.4.5  复合赋值运算符
          2.4.6  成员运算符
          2.4.7  身份运算符
          2.4.8  运算符优先级
        2.5  本章小结
          课后练习
      第3章  流程控制
        3.1  条件结构
          3.1.1  单向if语句
          3.1.2  双向if_else语句
          3.1.3  多分支if_elif_else语句
          3.1.4  简化版if语句
        3.2  循环结构
          3.2.1  while循环
          3.2.2  for循环
          3.2.3  循环嵌套
        3.3  循环控制语句
          3.3.1  循环控制语句
          3.3.2  循环中的else语句
        3.4  综合案例
        3.5  本章小结
          课后练习

      第4章  常用数据结构
        4.1  列表
          4.1.1  列表的定义、创建和删除
          4.1.2  列表元素的访问
          4.1.3  列表的切片操作
          4.1.4  列表内容的修改操作
          4.1.5  列表的常见方法
          4.1.6  列表的常见操作
          4.1.7  列表推导式
        4.2  元组
          4.2.1  元组的定义、创建和删除
          4.2.2  元组和列表的联系与区别
          4.2.3  生成器推导式(进阶)
        4.3  字符串
          4.3.1  字符串的定义和创建
          4.3.2  字符串的常用方法
    ……
      第5章  函数
      第6章  异常处理
      第7章  常见库的操作
      第8章  文件操作
    进阶篇
      第9章  面向对象编程
      第10章  数据库操作
      第11章  NumPy入门与实践
      第12章  数据分析之pandas入门与实践
      第13章  数据可视化之matplotlib
      第14章  人工智能之SCikit-learn入门与实践