Python程序设计与科学计算

本书由高校教师与算法工程师合zuo编写，兼顾理论与实践，层次脉络清晰，循序渐进地展开各个知识点，适合教学与自学。本书除了介绍Python程序设计方法与Python科学计算的工具包以外，还给出了数学建模的实战案例（附带原始数据）。
本书既适合软件开发人员阅读，也适合作为高等院校计算机相关专业的师生在Python、科学计算、数学建模等方面的教材，还可以作为读者自学Python的参考用书。

尹永学，博士、大学教师。主要的研究方向有数值计算、机器学习、大数据分析等，具有丰富的数学与计算机相关课程教学经验及跨学科项目合zuo经验，所指导的学生曾多次获得数学建模竞赛重量奖项。
黄海涛（笔名零壹），算法工程师，CSDN博客专家，2018年度博客之星。曾先后参与开发多款人工智能产品，具有丰富的项目经验；精通数学建模，曾多次获得重量竞赛奖项。

   第1章Python概述1

1.1Python语言发展史1

1.2Python语言特点2

1.3Python语言主要应用领域4

1.4本章练习5

第2章开启Python之旅6

2.1部署Python环境6

2.1.1Anaconda简介6

2.1.2在Windows系统中安装Anaconda7

2.1.3在Linux系统中安装Anaconda8

2.2第一个Python程序“Hello,World”10

2.2.1“Hello,World”的由来10

2.2.2实现“Hello,World”11

2.3使用Python的IDE13

2.3.1交互式解释器——Jupyternotebook13

2.3.2集成开发环境——PyCharm16

2.4本章练习16

第3章输入与输出17

3.1注释17

3.1.1单行注释17

3.1.2多行注释18

3.2输入18

3.3格式化输出19

3.3.1%操作符19

3.3.2format格式化字符串21

3.4本章练习22

第4章变量与运算符23

4.1变量23

4.1.1常量与变量23

4.1.2标识符23

4.1.3变量初始化24

4.2运算符24

4.2.1算术运算符25

4.2.2比较运算符26

4.2.3赋值运算符26

4.2.4逻辑运算符27

4.2.5位运算符28

4.2.6成员运算符28

4.2.7身份运算符29

4.2.8运算符优先级29

4.3本章练习30

第5章数据类型与数据结构32

5.1数据类型32

5.1.1数32

5.1.2字符串35

5.2数据结构36

5.2.1列表36

5.2.2元组38

5.2.3字典38

5.2.4集合40

5.3本章练习42

第6章条件结构43

6.1if语句43

6.1.1if形式43

6.1.2if-else形式44

6.1.3多分支选择结构45

6.2进阶——if嵌套与三元运算46

6.2.1if嵌套46

6.2.2三元运算47

6.3本章练习48

第7章循环结构49

7.1循环语句49

7.1.1概述49

7.1.2while循环语句49

7.1.3for循环语句51

7.1.4循环嵌套52

7.2break、continue、pass53

7.2.1break53

7.2.2continue54

7.2.3pass54

7.3本章练习55

第8章函数56

8.1函数概述56

8.2函数的参数57

8.2.1形式参数和实际参数57

8.2.2形式参数设置58

8.3return语句62

8.4本章练习63

第9章模块与异常64

9.1模块64

9.1.1概述64

9.1.2模块的导入65

9.2异常67

9.2.1错误67

9.2.2异常67

9.2.3异常捕获与抛出68

9.2.4常见异常73

9.3本章练习75

第10章文件操作76

10.1文件的读写76

10.1.1概述76

10.1.2文件读取77

10.1.3文件写入78

10.2内容获取与文件指针79

10.2.1read、readline、readlines79

10.2.2文件指针81

10.3本章练习83

第11章科学计算库——NumPy84

11.1NumPy简介84

11.1.1初识NumPy84

11.1.2NumPy安装85

11.1.3NumPy的数组属性85

11.1.4NumPy的数组类型86

11.2NumPy创建数组88

11.2.1通过列表或元组转化88

11.2.2数学基础——矩阵89

11.2.3NumPy构建特殊数组91

11.3索引与切片95

11.3.1索引机制95

11.3.2切片机制96

11.3.3切片索引97

11.3.4布尔型索引97

11.4矩阵运算与线性代数98

11.4.1范数计算99

11.4.2求逆矩阵100

11.4.3求方程组的准确解101

11.4.4计算矩阵行列式102

11.4.5求解特征值与特征向量102

11.4.6奇异值分解103

11.4.7QR分解104

11.4.8线性方程组的最小二乘解104

11.5本章练习106

第12章科学计算库——SciPy107

12.1SciPy简介107

12.2SciPy应用108

12.3本章练习116

第13章数据分析库——Pandas117

13.1Pandas中的数据结构117

13.1.1数据结构117

13.1.2Series118

13.1.3DataFrame120

13.2数据的选取122

13.3数据处理125

13.3.1缺失值删除126

13.3.2缺失值填充128

13.3.3数据替换130

13.3.4标识、删除重复行132

13.4统计函数134

13.5文件读取135

13.6本章练习136

第14章绘图工具库——Matplotlib137

14.1初识Matplotlib137

14.1.1从MATLAB认识Matplotlib137

14.1.2从sin(x)认识Matplotlib137

14.2Matplotlib功能介绍144

14.3本章练习146

第15章数学建模库Scikit-Learn——以回归为例147

15.1Scikit-Learn实现一元线性回归147

15.1.1一元线性回归理论简介147

15.1.2“小”数据的一元线性回归149

15.1.3一元线性回归分析糖尿病病情案例152

15.2Scikit-Learn实现多元线性回归157

15.2.1多元线性回归理论简介157

15.2.2多元线性回归实战158

15.3多重共线性问题160

15.4本章练习161

附录习题答案162