Python数据分析与办公自动化

1.内容讲解详细，给出了每个命令的语法格式，对语法中的参数进行详细解释； 2.每个知识点配以实例程序，便于读者实操练习和理解； 3.提供全书应用实例源文件，实战练习更方便。

本书内容分为三个部分：第一部分详细介绍Python的语法；第二部分详细介绍Python数据处理和数据分析方面的内容，包括NumPy数组处理、Matplotlib数据可视化、Pandas数据处理、SciPy高级数据处理（如傅里叶变换、聚类算法、插值计算、数字信号处理、多项式和曲线拟合等）；第三部分介绍办公自动化方面的内容，涉及Excel文档的读写、Word文档的读写、PowerPoint文档的读写和PDF文档的读写。本书内容讲解详细，给出了每个命令的语法格式，对语法中的参数进行了详细解释，在每个知识点中配以实例程序供读者参考。本书适合所有喜欢用Python编程的人员、数据处理人员、办公室工作人员和各类科技工作者等。

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第1章 Python编程基础
1.1 Python编程环境
1.1.1 Python语言简介
1.1.2 Python编程环境的建立
1.1.3 Python自带集成开发环境
1.1.4 PyCharm集成开发环境
1.2 变量与赋值语句
1.2.1 变量和赋值的意义
1.2.2 变量的定义
1.2.3 赋值语句
1.3 Python中的数据类型
1.3.1 数据类型
1.3.2 数据类型的转换
1.3.3 字符串中的转义符
1.4 表达式
1.4.1 数值表达式
1.4.2 逻辑表达式
1.4.3 运算符的优先级
1.5 Python编程的注意事项
1.5.1 空行与注释
1.5.2 缩进
1.5.3 续行
1.6 Python中常用的一些函数
1.6.1 输入函数和输出函数
1.6.2 range()函数
1.6.3 随机函数
1.7 分支结构
1.7.1 if分支结构
1.7.2 if分支语句的嵌套
1.7.3 match分支结构
1.8 循环结构
1.8.1 for循环结构
1.8.2 while循环结构
1.8.3 循环体的嵌套
1.8.4 continue和break语句
第2章 Python的数据结构
2.1 列表
2.1.1 创建列表
2.1.2 列表元素的索引和输出
2.1.3 列表的编辑
2.2 元组
2.2.1 创建元组
2.2.2 元组元素的索引和输出
2.3 字典
2.3.1 创建字典
2.3.2 字典的编辑
2.4 字符串
2.4.1 字符串的索引和输出
2.4.2 字符串的处理
2.4.3 格式化字符串
第3章 自定义函数、类和模块
3.1 自定义函数
3.1.1 自定义函数的格式
3.1.2 函数参数
3.1.3 函数的返回值
3.1.4 函数的局部变量
3.1.5 匿名函数lambda
3.1.6 函数的递归调用
3.2 类和对象
3.2.1 类和对象介绍
3.2.2 类的定义和实例
3.2.3 实例属性和类属性
3.2.4 类中的函数
3.2.5 属性和方法的私密性
3.2.6 类的继承
3.2.7 类的其他操作
3.3 模块和包
3.3.1 模块的使用
3.3.2 模块空间与主程序
3.3.3 包的使用
3.3.4 枚举模块enum
3.3.5 系统模块sys
3.3.6 日期时间模块datetime
第4章 异常处理和文件操作
4.1 异常信息和异常处理
4.1.1 异常信息
4.1.2 被动异常的处理
4.1.3 异常的嵌套
4.2 文件的读写
4.2.1 文件的打开与关闭
4.2.2 读取数据
4.2.3 写入数据
4.3 文件和路径操作
4.4 py文件的编译
第5章 NumPy数组运算
5.1 创建数组
5.1.1 数组的基本概念
5.1.2 NumPy的数据类型
5.1.3 创建数组的方法
5.1.4 数组的属性
5.1.5 NumPy中的常量
5.1.6 数组的切片
5.1.7 数组的保存与读取
5.2 数组操作
5.2.1 基本运算
5.2.2 调整数组的形状
5.2.3 数组的重新组合
5.2.4 数组的分解
5.2.5 数组的重复复制
5.2.6 类型转换
5.2.7 数组排序
5.2.8 数组查询
5.2.9 数据统计
5.2.10 数据的添加和删除
5.2.11 数组元素的随机打乱
5.2.12 数组元素的颠倒
5.3 随机数组
5.3.1 随机生成器
5.3.2 随机函数
5.4 通用函数
5.4.1 数组基本运算函数
5.4.2 数组逻辑运算函数
5.4.3 数组三角函数
5.5 线性代数运算
5.5.1 矩阵对角线
5.5.2 数组乘积
5.5.3 数组的行列式
5.5.4 数组的秩和逆矩阵
5.5.5 特征值和特征向量
5.5.6 SVD分解
5.5.7 Cholesky分解
5.5.8 QR分解
5.5.9 范数和条件数
5.5.10 线性方程组的解
第6章 Matplotlib数据可视化
6.1 二维绘图
6.1.1 折线图
6.1.2 对数折线图
6.1.3 堆叠图
6.1.4 时间折线图
6.1.5 带误差的折线图
6.1.6 填充图
6.1.7 阶梯图
6.1.8 极坐标图
6.1.9 火柴棍图
6.1.10 散点图
6.1.11 柱状图
6.1.12 饼图
6.1.13 直方图
6.1.14 六边形图
6.1.15 箱线图
6.1.16 小提琴图
6.1.17 等值线图
6.1.18 四边形网格颜色图
6.1.19 三角形图
6.1.20 箭头矢量图
6.1.21 流线图
6.1.22 矩阵图
6.1.23 稀疏矩阵图
6.1.24 风羽图
6.1.25 事件图
6.1.26 自相关函数图
6.1.27 互相关函数图
6.1.28 幅值谱图和相位谱图
6.1.29 时频图
6.1.30 功率谱密度图
6.1.31 绘制图像
6.2 图像、子图和图例
6.2.1 图像对象
6.2.2 子图对象
6.2.3 图例对象
6.3 图像的辅助功能
6.3.1 添加注释
6.3.2 添加颜色条
6.3.3 添加文字
6.3.4 添加箭头
6.3.5 添加网格线
6.3.6 添加水平、竖直和倾斜线
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