新書推薦：
《
成功的法则：掌控人生的关键能力
》
售價：HK$
64.9
《
黄宗羲传
》
售價：HK$
74.8
《
教育研究量表手册 21世纪教育科学系列教材
》
售價：HK$
97.9
《
真事隐：康熙废储与正史虚构
》
售價：HK$
85.8
《
工艺之美（席曼婷）
》
售價：HK$
97.9
《
揭秘煤气灯效应：心理操控的哲学透视
》
售價：HK$
60.5
《
走，去地下 探索地球内部的秘密【精装大本】
》
售價：HK$
96.8
![含混的哲思——梅洛－庞蒂·杨大春讲梅洛－庞蒂[修订本合集]](//img.megbook.hk/upload/mall/productImages/26/7/9787303310944.jpg)
《
含混的哲思——梅洛－庞蒂·杨大春讲梅洛－庞蒂[修订本合集]
》
售價：HK$
184.8
|
| 內容簡介： |
|
Python作为编程语言的一种，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点；Python语法简洁、代码高度规范、功能强大且简单易学，是程序开发者必学的语言之一。 本书注重基础、内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、示例翔实，系统地讲述了Python程序设计开发相关基础知识。本书分为11章，主要内容包括：Python与编程环境、Python语法基础、程序基本流程控制、典型序列数据结构、函数与函数式编程、面向对象编程基础、Python文件操作、使用模块和库编程、NumPy数值计算、Pandas数据处理分析、Matplotlib库与数据可视化。 为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量的案例进行说明和训练，并配以完善的学习资料和支持服务，包括教学PPT、教学大纲、源代码、教学视频、配套软件等，为读者带来全方位的学习体验。 本书既可作为高等院校计算机相关专业学生的Python课程的教材，也可作为自学者使用的辅助书，还是一本适用于程序开发初学者的入门级指导书。
|
| 關於作者： |
|
李辉，男，博士，研究生导师，中国农业大学计算中心主任兼农业大数据实验室主任，审核评估、合格评估、工程教育专业认证专家组成员，农业农村部全国苹果大数据发展应用协作组专家咨询委员会委员，人工智能领域机器学习知识领域专家协作组专家，北京市大数据教学实践基地负责人，智慧养殖产业研究院负责人，山东省泰山产业（智慧农业）领军团队核心人才，海南省科技专家，北京市重大信息化项目评审专家，中国大数据技术与应用联盟智库专家，世界职业院校技能大赛（人工智能赛道）专家，中国农业大学数据科学与大数据技术辅修、数据分析技术与应用和人工智能基础应用微专业的建设负责人。主要从事数据科学与智能系统研发、高等教育教学改革与创新等方面的研究工作。
|
| 目錄：
|
目录
第1章 Python与编程环境1
1.1 计算机程序与编程语言1
1.1.1 计算机程序2
1.1.2 计算机编程语言2
1.1.3 计算机编程语言的编译与解释2
1.2 Python概述3
1.2.1 Python的起源与发展3
1.2.2 Python的特点3
1.2.3 Python的应用领域与发展趋势4
1.3 Python、PyCharm的安装与配置5
1.3.1 常见的Python开发工具5
1.3.2 Python 3.12.4的下载与安装6
1.3.3 Python开发环境IDLE及其使用7
1.3.4 PyCharm的安装与配置9
本章小结14
思考与练习14
第2章 Python语法基础15
2.1 编码规范16
2.2 关键字与标识符17
2.2.1 关键字17
2.2.2 标识符17
2.3 变量和赋值18
2.3.1 变量的定义19
2.3.2 变量的命名20
2.3.3 变量值的使用与存储20
2.4 数据类型22
2.4.1 常见的数据类型22
2.4.2 数据类型的判断方法25
2.4.3 数据类型转换26
2.5 输入/输出函数27
2.5.1 input()函数27
2.5.2 print()函数28
2.5.3 字符串的格式化输出28
2.6 运算符和表达式31
2.6.1 运算符31
2.6.2 表达式34
2.7 综合应用实践：模拟农场日常管理系统35
本章小结35
思考与练习36
第3章 程序基本流程控制37
3.1 选择结构语句37
3.1.1 单分支结构38
3.1.2 双分支结构38
3.1.3 多分支结构39
3.1.4 嵌套分支结构40
3.2 循环结构语句40
3.2.1 while语句41
3.2.2 for语句41
3.2.3 嵌套循环43
3.3 break、continue、else和pass语句44
3.4 assert语句46
3.5 结构化模式匹配语句47
3.6 程序的错误与异常处理49
3.6.1 程序的错误与处理49
3.6.2 程序的异常与处理49
3.7 综合应用实践：构建模拟智能灌溉决策系统51
本章小结51
思考与练习52
第4章 典型序列数据结构54
4.1 序列55
4.1.1 序列概述55
4.1.2 序列的基本操作55
4.2 列表的创建与操作61
4.2.1 创建列表61
4.2.2 获取列表元素62
4.2.3 常用的列表操作方法63
4.3 元组的创建与操作67
4.3.1 创建元组67
4.3.2 获取元组元素68
4.3.3 元组操作69
4.4 字典的创建与操作70
4.4.1 创建字典70
4.4.2 获取元素71
4.5 集合的创建与操作74
4.5.1 创建集合74
4.5.2 集合操作74
4.6 推导式及其应用75
4.6.1 列表推导式与应用75
4.6.2 元组推导式与应用76
4.6.3 字典推导式与应用78
4.6.4 集合推导式与应用78
4.7 序列数据结构的判断与转换79
4.7.1 列表和元组转换79
4.7.2 列表、元组和集合的转换80
4.8 字符串操作与正则表达式应用80
4.8.1 字符串的常见操作80
4.8.2 使用正则表达式处理字符串的步骤82
4.8.3 Python支持的正则表达式语法83
4.8.4 使用正则表达式处理字符串85
4.9 综合应用实践：模拟森林火灾风险预测模型90
本章小结92
思考与练习92
第5章 函数与函数式编程95
5.1 内置函数96
5.2 自定义函数与调用96
5.2.1 函数的定义96
5.2.2 函数的调用97
5.2.3 函数的返回值98
5.3 函数参数与参数传递方式99
5.3.1 固定位置参数传递101
5.3.2 默认值参数传递102
5.3.3 未知参数个数（可变）传递102
5.3.4 关键字参数传递104
5.4 变量的作用域105
5.4.1 局部变量105
5.4.2 全局变量105
5.4.3 全局变量与局部变量的获取方法108
5.5 函数的递归与嵌套110
5.5.1 函数的递归110
5.5.2 函数的嵌套111
5.6 函数式编程112
5.6.1 lambda匿名函数112
5.6.2 map()函数114
5.6.3 reduce()函数114
5.6.4 filter()函数115
5.6.5 zip()函数116
5.7 综合应用实践：农作物生长周期数据分析117
本章小结118
思考与练习119
第6章 面向对象编程基础120
6.1 类与对象120
6.2 类的定义与实例化121
6.2.1 类的定义121
6.2.2 类的实例化122
6.3 实例与类的对象属性122
6.3.1 实例对象属性122
6.3.2 类对象属性123
6.3.3 类对象属性与实例对象属性的区别和联系124
6.4 成员属性与成员方法124
6.4.1 成员属性124
6.4.2 成员方法127
6.5 类的继承与多态132
6.5.1 类的继承与多重继承132
6.5.2 多态与多态性136
6.6 综合应用实践：模拟和管理不同农作物的生长过程139
本章小结141
思考与练习142
第7章 Python文件操作144
7.1 文件数据与文件操作144
7.1.1 文件数据的组织形式145
7.1.2 文件的操作方法145
7.2 CSV文件读取与写入操作148
7.2.1 读取CSV文件148
7.2.2 CSV文件写入与关闭149
7.3 文件操作的应用150
7.3.1 数据的维度150
7.3.2 一维和二维数据的读/写150
7.4 综合应用实践：模拟森林资源管理153
本章小结154
思考与练习155
第8章 使用模块和库编程157
8.1 模块的使用与创建158
8.1.1 模块概述158
8.1.2 模块的导入159
8.1.3 模块的自定义与使用160
8.2 包的创建与使用162
8.2.1 创建包162
8.2.2 使用包163
8.3 常见标准库的使用163
8.3.1 Turtle库的使用163
8.3.2 Random库的使用166
8.3.3 时间和日期库的使用168
8.4 常见的第三方库170
8.4.1 第三方库的安装170
8.4.2 中文处理相关库172
8.4.3 网络爬虫相关库175
8.4.4 其他第三方库简介179
8.5 综合应用实践：模拟农作物生长周期中的数据183
本章小结185
思考与练习185
第9章 NumPy数值计算187
9.1 数组的创建与访问187
9.1.1 创建数组188
9.1.2 查看数组属性191
9.1.3 访问数组191
9.1.4 修改数组193
9.2 数组的运算196
9.2.1 数组的转置196
9.2.2 数组的算术运算197
9.2.3 数组的布尔运算200
9.2.4 数组的点积运算201
9.2.5 数组的统计运算202
9.3 数组的操作204
9.3.1 数组的排序204
9.3.2 数组的合并206
9.4 综合应用实践：模拟农作物对土壤养分需求评价208
本章小结211
思考与练习211
第10章 Pandas数据处理分析213
10.1 Pandas基本数据结构214
10.1.1 Series数据结构定义与操作214
10.1.2 DataFrame数据结构定义与操作217
10.1.3 访问DataFrame数据元素220
10.1.4 修改与删除DataFrame数据元素223
10.1.5 DataFrame数据元素的排序225
10.2 数据分析的基本流程228
10.3 数据的导入与导出229
10.3.1 数据的导入229
10.3.2 数据的导出232
10.4 数据预处理233
10.4.1 缺失值处理233
10.4.2 异常值处理235
10.4.3 重复值处理239
10.4.4 其他处理241
10.5 数据分析方法246
10.5.1 基本统计分析246
10.5.2 分组分析248
10.5.3 分布分析251
10.5.4 交叉分析253
10.5.5 结构分析255
10.5.6 相关分析256
10.6 DataFrame的合并与连接258
10.6.1 DataFrame的合并258
10.6.2 DataFrame的连接259
10.7 综合应用实践：玉米生长数据综合分析260
本章小结266
思考与练习266
第11章 Matplotlib库与数据可视化268
11.1 数据可视化概述269
11.1.1 常见的可视化图表类型269
11.1.2 可视化图表的基本构成271
11.1.3 数据可视化方式选择依据273
11.1.4 常见的数据可视化库274
11.2 Matplotlib库的概述274
11.2.1 Matplotlib库的使用导入与设置274
11.2.2 Matplotlib库绘图的层次结构275
11.3 Matplotlib库绘图的基本流程276
11.3.1 创建简单图表的基本流程276
11.3.2 绘制子图的基本流程278
11.4 图表辅助元素的设置280
11.4.1 设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签280
11.4.2 添加标题和图例281
11.4.3 显示网格283
11.4.4 添加参考线和参考区域283
11.4.5 添加注释文本284
11.4.6 添加表格285
11.4.7 图表辅助元素设置综合应用285
11.5 使用Matplotlib库绘制常用图表287
11.5.1 绘制直方图287
11.5.2 绘制散点图288
11.5.3 绘制柱形图290
11.5.4 绘制折线图291
11.5.5 绘制饼形图292
11.5.6 绘制面积图295
11.5.7 绘制热力图296
11.5.8 绘制箱线图297
11.5.9 绘制雷达图299
11.5.10 绘制3D图形301
11.6 综合应用实践：土壤养分含量数据分析与可视化301
本章小结304
思考与练习305
参考文献
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 運費計算
| 聯絡我們
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
暢銷書架
![含混的哲思——梅洛－庞蒂·杨大春讲梅洛－庞蒂[修订本合集]](http://img.megbook.hk/upload/mall/productImages/26/7/9787303310944.jpg)
