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239千字 字数
2025-05-01 发行日期
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主编推荐语

本书系统讲解了Python基础及程序设计方法。

内容简介

本书第1～7章主要介绍了Python编程的基础与实践，涵盖数据类型、控制结构、函数模块、面向对象编程等概念。第8和9章概述了Python中常用的工具包及人工智能的基本概念。第10章聚焦于人工智能应用案例，并引入了国产计算环境，有助于读者掌握人工智能问题求解过程。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 Python语言简介及示例
  • 1.1 Python语言简介
  • 1.1.1 编译型语言与解释型语言
  • 1.1.2 Python语言的发展史
  • 1.1.3 Python语言的特点及应用领域
  • 1.2 环境安装
  • 1.2.1 在Windows平台上安装Python语言环境
  • 1.2.2 在Linux平台上安装Python语言环境
  • 1.3 HelloWorld程序
  • 1.3.1 中文编码
  • 1.3.2 单行注释
  • 1.3.3 多行注释
  • 1.3.4 书写规范
  • 1.3.5 输入和输出
  • 1.4 IDLE介绍
  • 1.4.1 启动IDLE
  • 1.4.2 创建Python脚本
  • 1.4.3 常用的编辑功能
  • 1.5 应用案例——简易数据管理程序
  • 1.6 本章小结
  • 1.7 思考题参考答案
  • 第2章 基础语法
  • 2.1 变量的定义
  • 2.1.1 定义一个变量
  • 2.1.2 同时定义多个变量
  • 2.2 数据类型
  • 2.2.1 数值
  • 2.2.2 字符串
  • 2.2.3 列表
  • 2.2.4 元组
  • 2.2.5 集合
  • 2.2.6 字典
  • 2.3 运算符
  • 2.3.1 占位运算符
  • 2.3.2 算术运算符
  • 2.3.3 赋值运算符
  • 2.3.4 比较运算符
  • 2.3.5 逻辑运算符
  • 2.3.6 位运算符
  • 2.3.7 身份运算符
  • 2.3.8 成员运算符
  • 2.3.9 序列运算符
  • 2.3.10 运算符优先级
  • 2.4 条件语句
  • 2.4.1 if、elif、else
  • 2.4.2 pass
  • 2.5 循环语句
  • 2.5.1 for循环
  • 2.5.2 while循环
  • 2.5.3 索引
  • 2.5.4 break
  • 2.5.5 continue
  • 2.5.6 else
  • 2.6 应用案例——简易数据管理程序
  • 2.7 本章小结
  • 2.8 思考题参考答案
  • 2.9 编程练习参考代码
  • 第3章 函数
  • 3.1 函数的定义与调用
  • 3.2 参数列表与返回值
  • 3.2.1 形参
  • 3.2.2 实参
  • 3.2.3 默认参数
  • 3.2.4 关键字参数
  • 3.2.5 不定长参数
  • 3.2.6 拆分参数列表
  • 3.2.7 返回值
  • 3.3 模块
  • 3.3.1 import
  • 3.3.2 from import
  • 3.3.3 包
  • 3.3.4 猴子补丁
  • 3.3.5 第三方模块的获取与安装
  • 3.4 变量的作用域
  • 3.4.1 局部变量
  • 3.4.2 全局变量
  • 3.4.3 global关键字
  • 3.4.4 nonlocal关键字
  • 3.5 递归函数
  • 3.6 高阶函数
  • 3.7 lambda函数
  • 3.8 闭包
  • 3.9 装饰器
  • 3.10 应用案例——简易数据管理程序
  • 3.11 本章小结
  • 3.12 思考题参考答案
  • 3.13 编程练习参考代码
  • 第4章 面向对象
  • 4.1 类与对象
  • 4.1.1 类的定义
  • 4.1.2 创建实例
  • 4.1.3 类属性和实体属性的操作方法
  • 4.1.4 类中普通方法的定义与调用
  • 4.1.5 私有属性
  • 4.1.6 构造方法
  • 4.1.7 析构方法
  • 4.1.8 常用内置方法
  • 4.2 继承与多态
  • 4.2.1 什么是继承
  • 4.2.2 子类的定义
  • 4.2.3 方法重写和多态
  • 4.2.4 鸭子类型
  • 4.2.5 super
  • 4.2.6 内置函数isinstance、issubclass和type
  • 4.3 类方法和静态方法
  • 4.3.1 类方法
  • 4.3.2 静态方法
  • 4.4 动态扩展类与实例
  • 4.5 @property
  • 4.6 应用案例——简易数据管理程序
  • 4.7 本章小结
  • 4.8 思考题参考答案
  • 4.9 编程练习参考代码
  • 第5章 序列、集合和字典
  • 5.1 可变类型与不可变类型
  • 5.2 列表
  • 5.2.1 创建列表
  • 5.2.2 拼接列表
  • 5.2.3 复制列表元素
  • 5.2.4 列表元素的查找、插入和删除
  • 5.2.5 获取列表中最大元素和最小元素的值
  • 5.2.6 统计元素出现次数
  • 5.2.7 计算列表长度
  • 5.2.8 列表元素排序
  • 5.3 元组
  • 5.3.1 创建元组
  • 5.3.2 创建具有单个元素的元组
  • 5.3.3 拼接元组
  • 5.3.4 获取元组中最大元素和最小元素的值
  • 5.3.5 元组的不变性
  • 5.4 集合
  • 5.4.1 创建集合
  • 5.4.2 集合元素的唯一性
  • 5.4.3 插入集合元素
  • 5.4.4 集合的运算
  • 5.5 字典
  • 5.5.1 字典的创建和初始化
  • 5.5.2 字典元素的修改、插入和删除
  • 5.5.3 字典的浅拷贝和深拷贝
  • 5.5.4 判断字典中是否存在指定键的元素
  • 5.5.5 拼接两个字典
  • 5.5.6 字典的其他常用操作
  • 5.6 切片
  • 5.7 列表生成表达式
  • 5.8 生成器
  • 5.9 迭代器
  • 5.10 应用案例——简易数据管理程序
  • 5.11 本章小结
  • 5.12 思考题参考答案
  • 5.13 编程练习参考代码
  • 第6章 字符串
  • 6.1 字符串常用操作
  • 6.1.1 创建字符串
  • 6.1.2 单引号、双引号、三引号之间的区别
  • 6.1.3 字符串比较
  • 6.1.4 字符串分割
  • 6.1.5 字符串检索
  • 6.1.6 字符串替换
  • 6.1.7 去除字符串中的空格
  • 6.1.8 大小写转换
  • 6.1.9 字符串的其他常用操作
  • 6.2 格式化方法
  • 6.2.1 占位符
  • 6.2.2 format方法
  • 6.3 正则表达式
  • 6.3.1 基础语法
  • 6.3.2 re模块的使用
  • 6.3.3 正则表达式的应用
  • 6.4 应用案例——简易数据管理程序
  • 6.5 本章小结
  • 6.6 思考题参考答案
  • 6.7 编程练习参考代码
  • 第7章 I/O编程与异常
  • 7.1 os模块的使用
  • 7.1.1 基础操作
  • 7.1.2 创建和删除目录
  • 7.1.3 获取绝对路径，路径分离和路径连接
  • 7.1.4 条件判断
  • 7.2 文件读/写
  • 7.2.1 文件的打开和关闭
  • 7.2.2 文件对象的操作方法
  • 7.3 数据的处理
  • 7.3.1 一维数据和二维数据
  • 7.3.2 使用CSV格式操作一维、二维数据
  • 7.4 异常处理
  • 7.4.1 异常的定义和分类
  • 7.4.2 try except
  • 7.4.3 else和finally
  • 7.4.4 raise
  • 7.4.5 断言
  • 7.4.6 自定义异常
  • 7.5 应用案例——简易数据管理程序
  • 7.5.1 增加文件操作
  • 7.5.2 增加异常处理
  • 7.6 本章小结
  • 7.7 思考题参考答案
  • 7.8 编程练习参考代码
  • 第8章 数据分析基础
  • 8.1 NumPy工具包
  • 8.1.1 NumPy的数据对象和方法
  • 8.1.2 NumPy应用示例
  • 8.2 Pandas工具包
  • 8.2.1 Pandas的数据对象和方法
  • 8.2.2 Pandas应用示例
  • 8.3 Matplotlib工具包
  • 8.3.1 图表的组成
  • 8.3.2 Matplotlib的绘图方法
  • 8.4 本章小结
  • 8.5 思考题参考答案
  • 第9章 人工智能基础
  • 9.1 人工智能的基本概念
  • 9.2 机器学习的基本概念及scikit-learn工具包简介
  • 9.2.1 机器学习的基本概念
  • 9.2.2 scikit-learn工具包简介
  • 9.3 应用scikit-learn工具包进行机器学习建模
  • 9.3.1 手写数字图像识别问题
  • 9.3.2 数据检索问题
  • 9.4 本章小结
  • 9.5 拓展学习
  • 第10章 人工智能应用案例
  • 10.1 手写数字图像识别（基于MindSpore）
  • 10.1.1 问题描述
  • 10.1.2 数据集介绍
  • 10.1.3 任务1：基于多层感知器的手写数字图像识别
  • 10.1.4 任务2：基于卷积神经网络的手写数字图像识别
  • 10.1.5 拓展学习
  • 10.2 流程工业控制系统时序数据预测（基于MindSpore）
  • 10.2.1 问题描述
  • 10.2.2 数据集介绍
  • 10.2.3 任务1：流程工业控制系统时序数据单步预测
  • 10.2.4 任务2：流程工业控制系统时序数据多步预测
  • 10.2.5 拓展学习
  • 10.3 虚假新闻检测（基于PyTorch）
  • 10.3.1 问题描述
  • 10.3.2 特征抽取方法
  • 10.3.3 模型介绍
  • 10.3.4 代码介绍
  • 10.4 本章小结
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。