Python程序设计基础与案例实战 慕课版

1. 德育创新 本书创新了德育模式，将枯燥的编程课程升华成优秀古典文化体验盛宴，从古籍精品中精选大量具有人文教育价值的语句片段，深度嵌入本书正文及案例中。与此同时，本书还融入了党的二十大精神、社会主义核心价值观、依法纳税、中国古代科技成就等种类丰富的素材，力求做到润物无声，化物无形。 2. 前沿导向 本书紧跟科技前沿发展趋势，详细介绍了 Python 在数据分析、可视化、人工智能等前沿场景中的应用。 3. 案例丰富 本书以应用为导向，采用案例式教学，多层次、全方位地展示了 Python 实战技巧，既包括面向各个知识点的实例、面向章节知识内容的综合案例，还包含了专门的应用篇章。 4. 课证融合 本书以课证融合为导向，全面覆盖教育部教育考试院举办的全国计算机等级考试（Python）大纲。 5. 配套多元 本书提供了慕课视频、教学大纲、教案、题库、习题答案、源代码、考试资料和融入德育元素的PPT等丰富资源，助力院校教师开展线上线下混合式教学。

本书全面介绍了Python程序设计语言的语法基础及其在数据分析、可视化、人工智能等场景中的应用。本书强调立德树人，将中国优秀传统文化、党的二十大精神等德育元素融入Python程序设计课程。全书分为3篇：基础篇、进阶篇、应用篇，主要内容包括Python概述、基本数据类型、程序控制结构、容器数据类型、函数与模块化编程基础、文件、Numpy科学计算库、数据分析与pandas、数据可视化与Matplotlib、人工智能与Sklearn等。本书以应用型本科学生为主要读者对象，同时上下辐射其他类型的研究生、本科生、专科生等读者对象。本书可作为计算机、软件工程、统计学、大数据、人工智能等相关专业的程序设计课程教材，也可以作为信息技术领域从业人员的参考用书。

张平： 湖南工商大学计算机与信息工程学院"双师型"教师，博士，副教授，硕士研究生导师；主持教育部青年项目、湖南省教改项目等科研/教研项目多项，在CCF推荐的权威期刊上发表SCI论文若干篇；理论功底扎实、实践经验颇丰。

第1部分基础篇
第1章Python概述
1．1Python语言简介2
1．1．1Python的诞生和发展2
1．1．2Python的特点和优势3
1．2综合案例：Python开发环境配置3
1．2．1案例概述3
1．2．2案例详解3
1．3Python程序的书写规范5
1．3．1语句5
1．3．2注释6
1．3．3语句块与缩进7
1．4综合案例：4种具有代表性的Python程序开发和
运行方式7
1．4．1案例概述7
1．4．2案例详解8
1．5Python输入与输出14
1．5．1输出函数print()14
1．5．2输入函数input()14
1．5．3字符串格式化15
1．6综合案例：不忘初心、牢记使命18
1．6．1案例概述18
1．6．2案例详解18
本章小结19
习题119
实训119
第2章基本数据类型
2．1字符串类型20
2．2数值类型22
2．3变量23
2．3．1对象和属性23
2．3．2关键词和标识符23
2．3．3变量24
2．4运算符与表达式25
2．4．1运算符25
2．4．2表达式与运算符优先级27
2．4．3数据类型转换28
2．5数学运算函数和模块29
2．5．1数学运算函数29
2．5．2math模块29
2．5．3random模块30
2．6字符串的基本操作31
2．6．1字符串统计31
2．6．2字符串转换31
2．6．3字符串搜索32
2．6．4字符串替换33
2．6．5字符串测试33
2．6．6字符串拆分合并34
2．6．7字符串对齐35
2．7综合案例：《数书九章》与三斜求积术35
2．7．1案例概述35
2．7．2案例详解36
2．8综合案例：车牌摇号37
2．8．1案例概述37
2．8．2车牌号码生成37
2．8．3摇号系统登录校验38
本章小结38
习题238
实训239
第3章程序控制结构
3．1程序基本结构40
3．2分支结构41
3．2．1单分支结构41
3．2．2二分支结构42
3．2．3if/else表达式42
3．2．4多分支结构43
3．2．5match-case语句44
3．3循环结构44
3．3．1while语句44
3．3．2for语句45
3．3．3循环控制语句46
3．4复合语句的嵌套48
3．5程序的异常处理49
3．5．1触发异常49
3．5．2捕捉异常50
3．6综合案例：依法纳税，利国利民50
3．6．1案例概述50
3．6．2案例详解51
3．7综合案例：《孙子算经》与中国剩余定理54
3．7．1案例概述54
3．7．2简单问题解法54
3．7．3枚举法56
本章小结56
习题357
实训357
第2部分进阶篇
第4章容器数据类型
4．1序列类型：列表、元组和字符串60
4．1．1序列类型概述60
4．1．2创建列表和元组61
4．1．3序列通用操作62
4．1．4列表的常用方法69
4．1．5元组和字符串74
4．2字典75
4．2．1字典的创建75
4．2．2字典元素的访问76
4．2．3字典的常用方法77
4．2．4字典的基本操作79
4．3集合80
4．3．1创建集合80
4．3．2集合的基本操作81
4．3．3集合的常用方法81
4．3．4集合运算83
4．4容器类型进阶84
4．4．1可变数据类型和不可变数据类型84
4．4．2浅复制和深复制85
4．4．3列表生成式88
4．5常用函数89
4．5．1range()函数89
4．5．2zip()函数89
4．5．3map()函数90
4．5．4filter()函数91
4．6综合案例：社会主义核心价值观91
4．6．1案例概述91
4．6．2案例详解92
4．7综合案例：线性代数的中国根源93
4．7．1案例概述93
4．7．2案例详解94
本章小结96
习题497
实训497
第5章函数与模块化编程基础
5．1函数的定义和调用98
5．1．1函数的基本用法98
5．1．2函数返回值99
5．1．3函数的递归调用100
5．1．4常用的内置函数101
5．2函数的参数传递102
5．2．1参数的传递模式102
5．2．2参数的匹配103
5．2．3参数的默认值104
5．2．4不定长参数106
5．2．5实参序列解包107
5．3函数变量的作用域108
5．3．1局部变量108
5．3．2全局变量109
5．4函数进阶110
5．4．1函数的嵌套定义110
5．4．2修饰器110
5．4．3lambda表达式111
5．4．4生成器函数112
5．5模块化编程基础113
5．5．1模块概述113
5．5．2模块的导入114
5．5．3Python库及用法举例116
5．6综合案例：五星红旗迎风飘扬119
5．6．1案例概述119
5．6．2案例详解119
5．7综合案例：伏羲八卦与二进制120
5．7．1案例概述120
5．7．2案例详解121
本章小结124
习题5124
实训5124
第6章文件
6．1文件基本操作126
6．1．1文件操作的基本流程126
6．1．2open()函数和文件对象127
6．1．3字符编码130
6．1．4文件路径131
6．2文件操作的相关模块132
6．2．1pickle模块132
6．2．2os和shutil模块133
6．2．3Python-docx模块134
6．2．4openpyxl模块136
6．2．5CSV模块137
6．2．6JSON模块138
6．3综合案例：文件搜索和批量重命名138
6．3．1案例概述138
6．3．2案例详解139
6．4综合案例：《论语》二十篇140
6．4．1案例概述140
6．4．2案例详解140
本章小结141
习题6141
实训6142
第7章NumPy科学计算库
7．1NumPy基础143
7．1．1NumPy数组概述143
7．1．2创建NumPy数组145
7．1．3NumPy数组的属性146
7．1．4创建特殊数组148
7．2数组元素访问150
7．2．1索引、切片和迭代150
7．2．2布尔索引151
7．3数组常用函数151
7．3．1统计函数152
7．3．2集合函数154
7．3．3多项式154
7．3．4数组排序155
7．3．5增加与删除数组元素157
7．4数组基本运算157
7．4．1数组形状相同时的运算157
7．4．2数组形状不同时的运算159
7．4．3数组和单个数据的运算160
7．5NumPy进阶161
7．5．1改变数组的形状161
7．5．2引用、视图和复制165
7．5．3数组组合168
7．5．4数组拆分170
7．5．5数组存储和读取172
7．6综合案例：《九章算术》与高斯消元法173
7．6．1案例概述173
7．6．2《九章算术》中的方程组174
7．6．3高斯消元法174
7．7综合案例：矩阵分析实践175
7．7．1案例概述175
7．7．2矩阵表示和基本运算176
7．7．3矩阵特征值和特征向量177
7．7．4矩阵分解178
7．7．5解方程组和求逆矩阵181
本章小结183
习题7183
实训7183
第3部分应用篇
第8章数据分析与pandas
8．1概述186
8．1．1数据分析186
8．1．2pandas简介186
8．2pandas的基本数据结构187
8．2．1创建Series对象187
8．2．2访问Series对象189
8．2．3创建DataFrame对象190
8．2．4访问DataFrame对象191
8．3读/写数据文件195
8．3．1读/写Excel文件195
8．3．2读/写CSV文件197
8．3．3读/写HDF5文件198
8．4综合案例：使用pandas进行概要分析199
8．4．1案例概述199
8．4．2案例实施199
8．5数据整理和清洗205
8．5．1索引整理205
8．5．2缺失值处理208
8．5．3添加行或列210
8．5．4删除行或列212
8．5．5处理重复记录213
8．6综合案例：使用pandas进行数据预处理操作214
8．6．1案例概述214
8．6．2案例实施214
8．7数据分析处理基础217
8．7．1基本运算217
8．7．2通用函数218
8．7．3自定义函数219
8．7．4排序219
8．8数据分析处理进阶221
8．8．1数据合并221
8．8．2数据分段222
8．8．3分组统计223
8．8．4数据透视表225
8．9综合案例：数据处理和数据分析技巧的综合应用225
8．9．1案例概述226
8．9．2案例实施226
本章小结230
习题8230
实训8231
第9章数据可视化与Matplotlib
9．1概述232
9．1．1数据可视化232
9．1．2可视化工具232
9．2Matplotlib基础233
9．2．1Matplotlib安装233
9．2．2plot()函数233
9．2．3绘图装饰235
9．2．4子图绘制237
9．2．5视觉差异问题239
9．2．6中文和负号的显示问题240
9．3常见图形的绘制241
9．3．1柱状图绘制函数bar()241
9．3．2水平柱状图绘制函数barh()243
9．3．3饼图绘制函数pie()244
9．3．4散点图绘制函数scatter()246
9．3．5直方图绘制函数hist()247
9．3．6箱形图绘制函数boxplot()248
9．4综合案例：葡萄酒数据集可视化分析249
9．4．1案例概述249
9．4．2概要分析250
9．4．3对比分析254
9．4．4高维数据分析255
本章小结257
习题9258
实训9258
第10章人工智能与Sklearn
10．1概述259
10．1．1人工智能259
10．1．2机器学习260
10．2Sklearn基础262
10．2．1数据准备263
10．2．2模型选择264
10．2．3模型训练266
10．2．4模型评价266
10．3综合案例：分类问题综合应用实践268
10．3．1案例概述268
10．3．2案例详解268
10．4综合案例：回归问题综合应用实践271
10．4．1案例概述271
10．4．2案例详解271
10．5综合案例：聚类问题综合应用实践274
10．5．1案例概述274
10．5．2案例详解275
本章小结278
习题10278
实训10278