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内容大纲
本书内容系统、全面，全书共11章，归为3部分进行介绍。第1部分主要介绍Python程序设计基础，包括Python的内建数据结构（列表、元组、字典和集合）、Python语句、Python函数、Python面向对象程序设计和Python数据可视化等。第2部分主要介绍Python数据分析基础，包括NumPy工具、Python矩阵运算、Pandas库和Python办公自动化等。第3部分主要介绍Python机器学习算法，包括回归分析、逻辑回归、决策树与随机森林、朴素贝叶斯分类、支持向量机、主成分分析法和K均值聚类等。
本书注重面向对象程序设计基本思想的培养，以数据分析和机器学习为落脚点，从实用性原则出发，将案例与知识点有机结合。书中所有示例均可在Jupyter Notebook编程环境下运行，方便读者进行实操练习。
本书可作为高等院校理工农医类相关专业的“Python程序设计”“Python数据分析”“Python机器学习”等课程的教材，也可作为感兴趣读者的自学读物，并可作为工程技术人员的参考用书。 -
作者介绍
蔡子龙：副教授，博士，计算机软考资格与水平考试系统分析师/软件设计师。参与国家自然科学基金、省级重大科技专项等省部级项目10余项，在国内外期刊上发表学术论文20余篇，其中SCI/EI收录10余篇。目前主要研究方向为电力系统数据分析、电力系统机器学习、V2G技术等。 -
目录
第1部分 Python程序设计基础
第1章 Python程序设计概述
1.1 Python语言的特点
1.1.1 Python的优势
1.1.2 为什么要学习Python？
1.1.3 学习Python可以获得哪些益处？
1.2 Python及其集成开发环境的下载与安装
1.2.1 Python的下载和安装
1.2.2 Python的集成开发环境
1.3 Jupyter的使用
1.3.1 Python常用快捷键的使用
1.3.2 运行第一个Python程序
1.4 使用Python进行简单编程
习题1
第2章 内建数据结构
2.1 列表
2.1.1 列表的创建和索引
2.1.2 列表元素的增、删、改操作
2.1.3 列表的其他操作
2.1.4 列表元素的切片
2.1.5 列表中几个常用的内置函数
2.1.6 列表推导式
2.2 元组
2.2.1 元组的创建
2.2.2 元组的修改与删除
2.2.3 元组的其他操作
2.2.4 元组的内置函数
2.3 字典
2.3.1 字典的创建
2.3.2 访问字典
2.3.3 修改字典
2.3.4 字典的操作
2.3.5 字典键的特性
2.3.6 字典几个常用的内置函数
2.4 集合
2.4.1 集合的创建
2.4.2 集合的基本操作
2.5 对象的浅拷贝和深拷贝
习题2
第3章 Python语句
3.1 输出语句格式控制语句
3.2 选择语句
3.3 循环语句
3.4 while语句
3.5 break语句
3.6 pass语句
3.7 continue语句
3.8 二元运算符和比较运算符
习题3
第4章 函数
4.1 函数的创建和调用
4.2 函数的参数传递
4.2.1 位置参数
4.2.2 默认参数
4.2.3 关键字参数
4.2.4 变量的作用域
4.3 匿名函数
4.4 几个常用的函数
4.4.1 map函数
4.4.2 reduce函数
4.4.3 filter函数
4.4.4 isinstance函数
4.5 关键字yield
4.6 Python函数的参数传递机制
4.7 Python不定长参数
习题4
第5章 面向对象程序设计
5.1 类与对象
5.1.1 类的定义
5.1.2 对象的创建
5.2 类的封装
5.3 类的继承
5.4 类的多态
5.5 object类
5.6 导入和使用模块
5.6.1 自定义模块的定义
5.6.2 导入第三方模块
5.6.3 以主程序的方式运行
习题5
第6章 数据可视化
6.1 绘制线图
6.2 绘制散点图
6.3 多个图形绘制
6.4 三维曲面图形绘制
6.5 绘制柱状图
6.6 绘制直方图
6.7 绘制箱形图
6.8 绘制热力图
6.9 绘制雷达图
习题6
第2部分 Python数据分析基础
第7章 NumPy基础
7.1 数组的创建
7.1.1 通过列表创建数组
7.1.2 通过aragne方法生成数组
7.1.3 直接生成数组
7.1.4 特殊数组
7.1.5 生成符合某种分布的数组
7.2 数组属性
7.3 数组的算术运算
7.4 数组的索引与切片
7.5 数组的转置和转轴
7.6 数组的变形
7.7 数组的拼接和分裂
7.8 数组的排序
7.9 数组比较、布尔数组
7.10 数组顺序的打乱
7.11 Python文本文件操作
习题7
第8章 矩阵运算
8.1 矩阵的构造方法
8.1.1 使用NumPy生成矩阵
8.1.2 特殊矩阵的构造方法
8.2 矩阵的基本运算
习题8
第9章 数据分析
9.1 Series数据结构的创建
9.1.1 直接生成Series
9.1.2 通过列表生成Series
9.1.3 通过字典生成Series
9.1.4 Series常用属性
9.1.5 Series数据的访问
9.2 DataFrame数据结构的创建
9.3 DataFrame的常用属性
9.4 重建索引和列名
9.4.1 重建索引
9.4.2 重建列名
9.5 Pandas值的查找及增、删、改操作
9.5.1 通过loc和iloc进行值的查找
9.5.2 Pandas行列值的增加和删除操作
9.5.3 Pandas行列值的索引、选择和过滤
9.5.4 Pandas数据的切片
9.5.5 Pandas行列值的修改
9.6 Pandas的算术和数据调整
9.7 Pandas数据集的排序
9.8 Pandas数据集的聚合操作
9.9 缺失值的处理
9.9.1 查找缺失值
9.9.2 统计缺失值
9.9.3 处理缺失值
9.10 函数应用与映射
9.11 数据集的合并操作
9.12 日期和时间的处理
习题9
第10章 办公自动化
10.1 使用Pandas处理Excel表
10.1.1 Excel数据表的导入
10.1.2 显示Excel表的内容
10.1.3 Excel表数据的修改
10.1.4 表格数据的计算和统计
10.1.5 表格数据的筛选
10.1.6 表格数据作图
10.2 xlwings库
10.2.1 创建App对象
10.2.2 创建Book对象
10.2.3 创建sheet对象
10.2.4 range对象操作
10.2.5 单元格扩展
10.2.6 单元格其他格式设置
10.2.7 单元格自动填充
10.2.8 表格的最大行数和列数的获取
10.2.9 工作表内容的复制
10.2.10 合并单元格
习题10
第3部分 Python机器学习算法
第11章 机器学习基础
11.1 特征工程
11.1.1 特征缩放
11.1.2 特征选择
11.1.3 特征编码
11.1.4 文本特征提取
11.1.5 特征生成
11.2 回归模型
11.2.1 一元线性回归模型
11.2.2 多元线性回归模型
11.2.3 岭回归模型
11.2.4 Lasso回归模型
11.2.5 多项式回归模型
11.2.6 梯度下降法
11.2.7 随机梯度下降法
11.2.8 小批量梯度下降法
11.3 逻辑回归
11.4 决策树和随机森林
11.4.1 决策树
11.4.2 随机森林
11.5 朴素贝叶斯分类
11.5.1 多项式朴素贝叶斯分类器
11.5.2 补集朴素贝叶斯分类器
11.5.3 伯努利贝叶斯分类器
11.5.4 高斯贝叶斯分类器
11.6 支持向量机
11.7 主成分分析法
11.8 K均值聚类算法
11.9 K近邻算法
习题11
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