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内容大纲
Python语言作为当今最流行的程序设计语言之一，因为其高效和易于学习的特点，广泛用于Web应用程序、软件开发、数据科学和机器学习。
为了使各专业不同编程基础的读者能够高效地掌握Python语言的应用，本书兼顾专业性和实用性，依托Python语言阐述程序设计的重要概念和基本方法，培养读者程序设计的基本技能，并通过典型案例展示Python语言作为工具如何解决各专业中遇到的实际问题，培养读者深入理解计算思维并动手解决实际问题的能力。
本书可以作为数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业本科生的教材，也适合希望了解程序设计并应用Python语言解决实际问题的各行业相关人士阅读。 -
作者介绍
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目录
第一部分 程序设计与Python语言
第1章 Python语言概述
1.1 程序设计基本概念
1.2 Python语言简介
1.3 Python开发环境的安装与配置
1.4 Python语法规范
1.5 Python标准库与扩展库
1.6 Python的版本
1.7 本章小结
1.8 本章习题
第2章 基本数据类型
2.1 数据类型的概念
2.2 Python常用内置数据类型
2.3 运算符与表达式
2.4 常用内置函数
2.5 math库和random库
2.6 最简单的程序
2.7 本章小结
2.8 本章习题
第3章 程序控制结构
3.1 顺序结构
3.2 选择结构
3.3 循环结构
3.4 综合实例
3.5 本章小结
3.6 本章习题
第4章 Python组合数据类型
4.1 字符串类型
4.2 列表类型
4.3 元组类型
4.4 序列函数
4.5 字典类型
4.6 集合类型
4.7 推导式
4.8 本章小结
4.9 本章习题
第5章 自定义函数
5.1 函数的意义
5.2 函数的定义和调用
5.3 函数的参数
5.4 函数的返回值
5.5 变量作用域
5.6 匿名函数——快捷的lambda表达式
5.7 递归函数
5.8 本章小结
5.9 本章习题
第6章 面向对象的编程
6.1 面向对象的程序设计基础
6.2 类的定义与使用
6.3 构造方法__init__与初始化
6.4 实例属性与类属性
6.5 数据封装
6.6 继承
6.7 多态（本节仅作了解）
6.8 特殊方法
6.9 综合案例
6.10 本章小结
6.11 本章习题
第7章 文件和异常处理
7.1 文件
7.2 os模块
7.3 异常处理
7.4 本章小结
7.5 本章习题
第二部分 Python数据分析
第8章 正则表达式
8.1 正则表达式的简介
8.2 正则表达式的使用
8.3 本章小结
8.4 本章习题
第9章 网络数据获取
9.1 概述
9.2 Python网络数据获取库介绍
9.3 使用BeautifulSoup解析网页内容
9.4 网页下载案例（网页爬取小说内容）
9.5 本章小结
9.6 本章习题
第10章 NumPy模块
10.1 NumPy简介
10.2 NumPy核心数据类型
10.3 数组的基本操作
10.4 数组的运算与广播机制
10.5 聚合运算
10.6 文件操作
10.7 本章小结
10.8 本章习题
第11章 Pandas数据分析与处理
11.1 了解表格数据
11.2 Pandas核心数据结构
11.3 Pandas的基本操作
11.4 数据修改
11.5 数据清洗与预处理
11.6 数据运算与统计分析
11.7 Pandas应用案例：学生成绩分析
11.8 本章小结
11.9 本章习题
第12章 Matplotlib数据可视化
12.1 数据可视化概述
12.2 Matplotlib基础
12.3 Matplotlib的基本用法
12.4 定性数据的可视化
12.5 定量数据的可视化
12.6 Matplotlib的imshow()方法
12.7 Matplotlib的中文显示
12.8 本章小结
12.9 本章习题
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