Python程序设计与数据分析基础

　　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，是程序开发人员必学的语言之一。 本书注重基础、循序渐进，内容丰富、结构合理、思路清晰、语言简练流畅、示例丰富，系统地讲述了Python程序设计开发相关基础知识。本书分为12章，主要包括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、使用模块与库编程、NumPy数值计算、Pandas数据处理分析、Matplotlib库与数据可视化、学生成绩数据处理与分析实战等内容。 为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量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、微视频等，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程序设计或通识类课程教材，也可作为自学者使用的辅助教材，是一本适用于程序开发初学者的入门级教材。

暂缺《Python程序设计与数据分析基础》作者简介

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1

1.1.2计算机编程语言1

1.1.3计算机编程语言编译和解释2

1.2Python语言概述2

1.2.1Python的起源与发展2

1.2.2Python的特点3

1.2.3Python的应用领域与发展趋势3

1.3Python与PyCharm的安装及其配置4

1.3.1Python语言的解释器4

1.3.2Python 3.9.0的下载与安装5

1.3.3Python开发环境IDLE及其使用8

1.3.4Python集成开发环境PyCharm的安装与配置10

本章小结19

思考与练习19

第2章Python语法基础/21

2.1编码规范21

2.2标识符与保留字22

2.2.1标识符22

2.2.2保留字23

2.3变量和赋值23

2.3.1变量的定义23

2.3.2变量的命名24

2.3.3变量值的存储25

2.4数据类型26

2.4.1常见的数据类型26

2.4.2数据类型的判断方法28

2.4.3数据类型转换292.5基本输入与输出30

2.5.1input()函数30

2.5.2print()函数31

2.5.3字符串的格式化输出32

2.6运算符和表达式35

2.6.1运算符35

2.6.2表达式36

本章小结38

思考与练习38

〖1〗Python程序设计与数据分析基础目录〖3〗〖3〗第3章程序基本流程控制/40

3.1选择结构语句40

3.1.1单分支结构40

3.1.2双分支结构41

3.1.3多分支结构42

3.1.4嵌套分支结构43

3.2循环结构语句44

3.2.1while循环44

3.2.2for循环45

3.2.3循环嵌套46

3.3break、continue与else语句48

3.4pass语句51

3.5程序的错误与异常处理51

3.5.1程序的错误与处理51

3.5.2程序的异常与处理52

本章小结53

思考与练习54

第4章典型序列数据结构/56

4.1序列56

4.1.1序列概述56

4.1.2序列的基本操作56

4.2列表的创建与操作62

4.2.1创建列表63

4.2.2获取列表元素64

4.2.3常用的列表操作方法64

4.3元组的创建与操作67

4.3.1创建元组68

4.3.2获取元组元素69

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71

4.4.2获取元素72

4.5集合的创建与操作74

4.5.1创建集合75

4.5.2集合操作75

4.6推导式与生成器推导式76

4.6.1列表推导式76

4.6.2字典推导式78

4.6.3集合推导式80

4.6.4元组的生成器推导式80

4.7数据结构的判断与转换81

4.7.1列表和元组转换81

4.7.2列表、元组和集合的转换82

4.8字符串操作与正则表达式应用82

4.8.1字符串的常见操作82

4.8.2正则表达式处理字符串的步骤84

4.8.3Python支持的正则表达式语法85

4.8.4使用正则表达式处理字符串87

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95

5.2自定义函数与调用95

5.2.1函数的定义96

5.2.2函数的调用96

5.2.3函数的返回值96

5.3函数参数的传递97

5.3.1固定参数传递98

5.3.2默认参数传递98

5.3.3未知参数个数传递99

5.3.4关键字参数传递100

5.4变量的作用域101

5.4.1局部变量101

5.4.2全局变量101

5.5函数的递归与嵌套102

5.5.1函数的递归函数102

5.5.2函数的嵌套104

5.6函数式编程104

5.6.1lambda匿名函数104

5.6.2map()函数106

5.6.3reduce()函数107

5.6.4filter()函数108

5.6.5zip()函数108

本章小结109

思考与练习110

第6章面向对象编程基础/111

6.1类和对象111

6.2类的定义和实例化111

6.2.1类的定义112

6.2.2类的实例化112

6.3实例与类的对象属性113

6.3.1实例对象属性113

6.3.2类对象属性114

6.3.3类对象属性与实例对象属性的区别与联系115

6.4成员属性与成员方法116

6.4.1成员属性116

6.4.2成员方法118

6.5类的继承与多态122

6.5.1类的继承与多重继承122

6.5.2多态与多态性125

本章小结127

思考与练习127

第7章Python文件操作/129

7.1文件与文件操作129

7.1.1文件数据的组织形式129

7.1.2文件的操作方法130

7.2CSV文件读取与写入操作133

7.2.1读取CSV文件133

7.2.2CSV文件的写入与关闭134

7.3文件操作的应用135

7.3.1数据的维度135

7.3.2一维数据和二维数据的读写135

本章小结137

思考与练习138

第8章使用模块与库编程/139

8.1模块的使用与创建139

8.1.1模块概述139

8.1.2模块的导入140

8.1.3模块自定义与使用141

8.2包的创建与使用143

8.2.1创建包143

8.2.2使用包143

8.3常见标准库的使用145

8.3.1turtle库的使用145

8.3.2random库的使用148

8.3.3时间和日期库的使用151

8.4常见的第三方库154

8.4.1第三方库的安装155

8.4.2中文处理相关库157

8.4.3网络爬虫相关库161

8.4.4其他第三方库简介166

本章小结171

思考与练习172

第9章NumPy数值计算/173

9.1数组的创建与访问173

9.1.1创建数组173

9.1.2查看数组属性177

9.1.3访问数组178

9.1.4修改数组181

9.2数组的运算184

9.2.1数组的转置184

9.2.2数组的算术运算184

9.2.3数组的布尔运算188

9.2.4数组的点积运算189

9.2.5数组的统计运算189

9.3数组的操作191

9.3.1数组的排序191

9.3.2数组的合并193

本章小结195

思考与练习195

第10章Pandas数据处理分析/196

10.1Pandas基本数据结构196

10.1.1Series数据结构定义与操作196

10.1.2DataFrame数据结构定义与操作200

10.1.3访问DataFrame数据元素203

10.1.4修改与删除DataFrame数据元素206

10.1.5DataFrame数据元素的排序209

10.2数据分析的基本流程212

10.3数据的导入与导出213

10.3.1数据的导入213

10.3.2数据的导出216

10.4数据预处理217

10.4.1缺失值处理218

10.4.2异常值处理221

10.4.3重复值处理222

10.4.4其他处理224

10.5数据分析方法227

10.5.1基本统计分析227

10.5.2分组分析229

10.5.3分布分析231

10.5.4交叉分析233

10.5.5结构分析234

10.5.6相关分析235

10.6DataFrame对象的合并与连接236

10.6.1DataFrame对象的合并236

10.6.2DataFrame对象的连接236

本章小结238

思考与练习238

第11章Matplotlib库与数据可视化/240

11.1数据可视化概述240

11.1.1常见的数据可视化图表类型240

11.1.2数据可视化图表的基本构成244

11.1.3数据可视化方式选择依据246

11.1.4常见的数据可视化库246

11.2Matplotlib库的概述247

11.2.1Matplotlib库的导入与设置247

11.2.2Matplotlib库绘图的层次结构248

11.3Matplotlib库绘图的基本流程249

11.3.1创建简单图表的基本流程249

11.3.2绘制子图的基本流程251

11.4使用Matplotlib库绘制常用图表253

11.4.1绘制直方图253

11.4.2绘制散点图254

11.4.3绘制柱形图256

11.4.4绘制折线图257

11.4.5绘制饼图259

11.4.6绘制面积图263

11.4.7绘制热力图264

11.4.8绘制箱形图265

11.4.9绘制雷达图269

11.4.10绘制3D图270

11.5图表辅助元素的设置273

11.5.1设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签273

11.5.2添加标题和图例275

11.5.3显示网格276

11.5.4添加参考线和参考区域277

11.5.5添加注释文本278

11.5.6添加表格279

11.5.7图表辅助元素设置综合应用280

本章小结283

思考与练习283

第12章学生成绩数据处理与分析实战/285

12.1数据集准备285

12.2编程实现数据处理分析285

12.2.1数据探索285

12.2.2处理数据286

12.3Pandas库实现成绩数据处理与分析287

12.3.1数据探索287

12.3.2数据预处理290

12.3.3数据选取293

12.3.4数据分析295

12.3.5数据可视化297

12.3.6数据输出298

本章小结298

思考与练习298

参考文献/299