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内容大纲
本书详细介绍了Python3编程从零基础到实战的相关知识，前面7章为基础部分，主要介绍Python3编程的基本知识；后面8章从实战应用的角度分别介绍数据可视化、交互式可视化和数据处理、UI界面设计与计算机桌面自动化、数据库（主要是MySQL数据库的增删改查）、机器学习、Git使用等内容。本书以简单、实用、易懂为原则，力求使读者在学会Python基础知识的同时，掌握实战与应用技能。
本书适合刚入门的Python学习人员以及利用开源工具进行开发与应用的爱好者、研究人员参考阅读。 -
作者介绍
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目录
第1章 Python3环境搭建
1.1 Python3安装
1.2 PyCharm安装与配置
1.2.1 Windows下安装PyCharm
1.2.2 配置镜像源
1.2.3 安装自动补码件
1.2.4 安装界面汉化件
1.2.5 自定义脚本开头
1.2.6 创建第一个Python文件
1.3 jupyter安装与配置
1.3.1 安装jupyter
1.3.2 汉化
1.3.3 运行第一个代码
1.3.4 菜单栏介绍
1.3.5 注释编辑
1.3.6 配置镜像源
1.3.7 conda创建虚拟环境
第2章 基础入门知识
2.1 快速入门
2.1.1 打印输出
2.1.2 添加注释
2.2 变量
2.2.1 变量的基本知识
2.2.2 变量的格式化字符串输出
2.3 数据类型
2.4 数学计算
2.4.1 三种数字类型
2.4.2 数字类型转换
2.4.3 实现简单的四则运算
2.4.4 一些运算符的区别
2.5 字符串
2.5.1 字符串的基本使用
2.5.2 字符串切片
2.5.3 字符串变换
2.5.4 字符串拼接
2.5.5 字符串的其他作
综合练习
第3章 数据结构类型
3.1 列表
3.1.1 列表基本知识
3.1.2 访问列表
3.1.3 列表值的修改
3.1.4 列表值的入
3.1.5 列表值的删除
3.1.6 列表的排序
3.1.7 列表的合并
3.2 元组
3.2.1 元组的基本知识
3.2.2 访问元组
3.2.3 修改元组
3.2.4 解元组
3.2.5 合并元组
3.3 集合
3.3.1 集合的基本知识
3.3.2 删除集合中的值
3.3.3 集合的合并
3.4 字典
3.4.1 字典的基本知识
3.4.2 字典的修改
3.4.3 字典的遍历
3.4.4 嵌套型字典
综合练习
第4章 控制流
4.1 if语句
4.1.1 if语句的基本知识
4.1.2 if…else语句
4.1.3 elif方法的使用
4.1.4 and方法的使用
4.1.5 or方法的使用
4.1.6 嵌套if语句
4.2 for循环
4.2.1 简单使用
4.2.2 中断循环
4.2.3 continue声明
4.2.4 range()函数
4.2.5 嵌套循环
4.3 while循环
4.3.1 简单使用
4.3.2 中断循环
4.3.3 continue声明
4.4 match语句
综合练习
第5章 函数
5.1 定义和调用函数
5.1.1 基本使用
5.1.2 简单应用
5.2 需要传参的函数
5.2.1 函数分类
5.2.2 函数返回值
5.2.3 全局关键字使用
5.3 函数类型
5.4 函数的递归
5.5 lamada表达式
5.6 变量的分类
5.6.1 局变量
5.6.2 全局变量
5.7 异常处理
5.7.1 异常处理的基本形式
5.7.2 else搭配
5.7.3 finally语句
5.8 函数装饰器
5.8.1 第一类对象
5.8.2 装饰器的简单实现
5.8.3 装饰器的使用
5.8.4 链式装饰器
5.8.5 记忆性装饰器
综合练习
第6章 面向对象
6.1 类和对象的基本理解
6.1.1 定义与区别
6.1.2 类的构成
6.2 类与对象的构建
6.2.1 创建类
6.2.2 创建并调用对象
6.2.3 对象中添加属性与获取
6.3 构造函数
6.3.1 默认构造函数
6.3.2 参数化构造函数
6.3.3 对象删除
6.4 单继承
6.4.1 创建父类
6.4.2 创建子类
6.4.3 子类初始化
6.4.4 super()方法
6.4.5 添加属性
6.4.6 添加方法
6.5 多继承
综合练习
第7章 实例与应用
7.1 词云绘制
7.1.1 基本的词云
7.1.2 更加有趣的词云
7.2 视频剪辑
7.2.1 环境配置
7.2.2 视频转gif
7.2.3 视频截取
7.3 二维码
7.3.1 彩色的二维码
7.3.2 动态二维码
7.4 批量数据爬取
7.4.1 应爬虫
7.4.2 图片筛选
7.5 石头、剪刀、布游戏
第8章 matplotlib数据可视化
8.1 模块简介
8.2 常见图形绘制
8.2.1 折线图绘制
8.2.2 散点图绘制
8.2.3 柱形图绘制
8.2.4 直方图绘制
8.2.5 扇形图绘制
8.2.6 堆叠的条形图绘制
8.2.7 箱形图绘制
8.2.8 标签和坐标轴绘制
第9章 pyecharts交互式可视化
9.1 pyecharts基础引导
9.1.1 模块概述
9.1.2 图表基础
9.2 常见的各种图表绘制
9.2.1 直方图绘制
9.2.2 箱形图绘制
9.2.3 散点图绘制
9.2.4 折线图绘制
9.2.5 K线图绘制
9.2.6 饼图绘制
9.2.7 水球图绘制
9.3 图形简单组合布局
9.3.1 美的主题图
9.3.2 图表数据突出
9.4 词云
综合练习
第10章 pandas数据处理基础
10.1 概述
10.2 简单快速的入门
10.2.1 创建DataFrame
10.2.2 设置索引
10.2.3 索引值
10.2.4 读取和写入文件
10.2.5 查看数据信息
10.3 索引选择和排序分组
10.3.1 按列索引
10.3.2 按行索引
10.3.3 按区域筛选数据
10.3.4 条件筛选
10.3.5 排序
10.3.6 数据分组
10.4 数据的增删
10.4.1 行数据的增加
10.4.2 新增一列数据
10.4.3 删除一列数据
10.5 数据表拼接
10.5.1 横向拼接
10.5.2 纵向拼接
10.6 统计计算
10.6.1 数据相关性计算
10.6.2 变化率计算
10.6.3 协方差计算
10.7 数据清洗
10.7.1 检查过滤缺失数据
10.7.2 修改缺失数据
10.7.3 填充缺失数据
10.7.4 剔除重复标签数据
10.7.5 简单数据分析
10.8 One-hot编码
10.9 pandas数据可视化
10.9.1 折线图
10.9.2 柱形图
10.9.3 直方图
10.9.4 箱形图
10.9.5 面积图
10.9.6 散点图
10.9.7 扇形图
10.9.8 表格
10.10 实战：汽车数据分析
10.11 实战：股票数据分析
第11章 UI界面设计
11.1 UI框架介绍
11.2 Tkinter基础
11.2.1 搭建第一个UI界面
11.2.2 添加一个按钮
11.2.3 设置窗口大小和标题
11.2.4 设置复选框
11.2.5 设置输入框
11.2.6 使用Frame框架
11.2.7 文本显示
11.2.8 添加菜单栏
11.3 剪刀、石头、布UI设计
11.4 计算器UI设计
第12章 计算机桌面自动化
12.1 鼠标的自动控制
12.1.1 桌面大小获取与鼠标指针定位
12.1.2 鼠标的移动与单击控制
12.1.3 鼠标的相对移动与右击控制
12.1.4 鼠标滚动
12.1.5 窗口拖动控制
12.2 键盘自动化控制
12.2.1 键盘写入
12.2.2 键盘快捷键
12.3 消息框提示
12.4 截图功能
12.4.1 基本截图
12.4.2 图像定位
12.5 案例实现
12.5.1 selenium环境搭建与简单使用
12.5.2 结合selenium模拟滑动
12.5.3 模拟发送消息
12.5.4 模拟表单填写
第13章 MySQL数据库
13.1 为什么要学数据库
13.2 MySQL下载与安装
13.3 cmd界面的基本作
13.3.1 基本连接与断开
13.3.2 基本的输入查询
13.3.3 数据库简单使用
13.3.4 表的创建与删除
13.3.5 数据类型
13.3.6 数据入表中
13.3.7 表的更改
13.3.8 表的查询
13.3.9 数据库的备份与恢复
13.3.10 小结
13.4 单表查询
13.4.1 navicat的连接
13.4.2 创建数据表
13.4.3 select选择语句
13.4.4 selectdistinct语句
13.4.5 where查询子句
13.4.6 and、or、not使用
13.4.7 orderby子句使用
13.4.8 insertinto入语句
13.4.9 NULL空值
13.4.10 update更新语句
13.4.11 delete删除语句
13.4.12 limit限制语句
13.4.13 max、min值查询
13.4.14 count、avg、sum计数查询
13.4.15 like模糊查询
13.4.16 in符号
13.4.17 as取别名
13.4.18 groupby分组查询
13.4.19 having条件
13.4.20 union联合查询
13.5 多表查询
13.5.1 内连接
13.5.2 左连接
13.5.3 右连接
13.5.4 交连接
13.5.5 自然连接
13.6 Python对接MySQL
13.6.1 连接数据库
13.6.2 数据库创建与检查
13.6.3 表的创建与入
13.6.4 数据选择
13.6.5 where筛选
13.6.6 表的更新
13.7 实战
13.7.1 表的设计
13.7.2 案例实践（一）
13.7.3 案例实践（二）
第14章 机器学
14.1 机器学基础
14.1.1 什么是机器学
14.1.2 机器学的分类
14.1.3 机器学的搭建步骤
14.1.4 常用术语
14.1.5 常用性能指标
14.2 线性回归
14.2.1 简单线性回归基本思想
14.2.2 案例：学时间与分数预测
14.2.3 多项式回归基本思想
14.2.4 案例：职位薪金预测
14.2.5 多元线性回归基本思想
14.2.6 案例：波士顿房预测
14.3 逻辑回归
14.3.1 逻辑回归基本思想
14.3.2 案例：糖尿病预测
14.4 朴素贝叶斯分类
14.4.1 朴素贝叶斯基本思想
14.4.2 朴素贝叶斯分类与假设
14.4.3 案例：鸢尾花分类
14.4.4 案例：文本分类
14.4.5 朴素贝叶斯的缺点
14.5 支持向量机
14.5.1 支持向量机介绍
14.5.2 佳平面
14.5.3 案例：乳腺癌预测分类
14.5.4 支持向量机缺点
14.6 决策树
14.6.1 决策树的基本思想
14.6.2 征选择
14.6.3 信息增益
14.6 .增益比
14.6.5 基尼指数
14.6.6 决策树参数
14.6.7 案例：鸢尾花分类
14.6.8 决策树的缺点
14.7 主成分分析
14.7.1 主成分分析简介
14.7.2 案例：葡萄酒分类
14.7.3 主成分分析的缺点
14.8 K-Means聚类
14.8.1 K-Means聚类基本思想
14.8.2 案例：商场消费分析
14.8.3 K-Means聚类的缺点
14.9 集成学
14.9.1 理解集成学
14.9.2 bagging（袋装）基本思想
14.9.3 案例：糖尿病人数预测
14.9.4 boosting基本思想
14.9.5 Adaboost（自适应增强）案例
14.9.6 XGBoost基本思想
14.9.7 案例：波士顿房预测
14.10 模型的存与加载
14.10.1 模型的存
14.10.2 模型的加载
第15章 Git项目管理
15.1 Git环境搭建
15.2 Git的配置
15.3 仓库基本管理
15.3.1 创建仓库
15.3.2 添加密钥
15.3.3 远程上传文件
15.3.4 远程下载
15.4 提交历史
15.4.1 常见命令
15.4.2 过滤提交
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