Python编程-从入门到实践 从基本概念到完整项目开发 机器学习 数据处理 编程语言程序设计

Python编程-从入门到实践 从基本概念到完整项目开发 机器学习 数据处理 编程语言程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

[美] Matthes 著
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店铺: 泰州新华书店图书专营店
出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115428028
商品编码:28445590997
包装:平装
开本:16
出版时间:2017-11-27

具体描述



编辑推荐

上到有编程基础的程序员,下到10岁少年,想入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书是读者优选! 

本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程,带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 

书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,如列表、字典、类和循环,并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互,以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。

内容简介

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。

作者简介

Eric Matthes 

高中科学和数学老师,现居住在阿拉斯加,在当地讲授Python入门课程。他从5岁开始就一直在编写程序。 

袁国忠 

自由译者;2000年起专事翻译,主译图书,偶译新闻稿、软文;出版译著40余部,其中包括《C++ Prime Plus中文版》《CCNA学习指南》《CCNP ROUTE学习指南》《面向模式的软件架构:模式系统》《Android应用UI设计模式》《风投的选择:谁是下一个十亿美元级公司》等,总计700余万字;专事翻译前,从事过三年化工产品分析和开发,做过两年杂志和图书编辑。

目录

一部分 基础知识

第1章 起步 2

1.1 搭建编程环境 2

1.1.1 Python 2和Python 3 2

1.1.2 运行Python代码片段 3

1.1.3 Hello World程序 3

1.2 在不同操作系统中搭建Python编程环境 3

1.2.1 在Linux系统中搭建Python编程环境 3

1.2.2 在OS X系统中搭建Python编程环境 6

1.2.3 在Windows系统中搭建Python编程环境 8

1.3 解决安装问题 12

1.4 从终端运行Python程序 13

1.4.1 在Linux和OS X系统中从终端运行Python程序 13

1.4.2 在Windows系统中从终端运行Python程序 13

1.5 小结 14

第2章 变量和简单数据类型 15

2.1 运行hello_world.py时发生的情况 15

2.2 变量 16

2.2.1 变量的命名和使用 16

2.2.2 使用变量时避免命名错误 17

2.3 字符串 18

2.3.1 使用方法修改字符串的大小写 19

2.3.2 合并(拼接)字符串 19

2.3.3 使用制表符或换行符来添加空白 20

2.3.4 删除空白 21

2.3.5 使用字符串时避免语法错误 22

2.3.6 Python 2中的print语句 23

2.4 数字 24

2.4.1 整数 24

2.4.2 浮点数 25

2.4.3 使用函数str()避免类型错误 25

2.4.4 Python 2中的整数 26

2.5 注释 27

2.5.1 如何编写注释 27

2.5.2 该编写什么样的注释 28

2.6 Python之禅 28

2.7 小结 30

第3章 列表简介 31

3.1 列表是什么 31

3.1.1 访问列表元素 32

3.1.2 索引从0而不是1开始 32

3.1.3 使用列表中的各个值 33

3.2 修改、添加和删除元素 33

3.2.1 修改列表元素 34

3.2.2 在列表中添加元素 34

3.2.3 从列表中删除元素 35

3.3 组织列表 39

3.3.1 使用方法sort()对列表进行性排序 39

3.3.2 使用函数sorted()对列表进行临时排序 40

3.3.3 倒着打印列表 41

3.3.4 确定列表的长度 41

3.4 使用列表时避免索引错误 42

3.5 小结 43

第4章 操作列表 44

4.1 遍历整个列表 44

4.1.1 深入地研究循环 45

4.1.2 在for循环中执行更多的操作 46

4.1.3 在for循环结束后执行一些操作 47

4.2 避免缩进错误 47

4.2.1 忘记缩进 48

4.2.2 忘记缩进额外的代码行 48

4.2.3 不必要的缩进 49

4.2.4 循环后不必要的缩进 49

4.2.5 遗漏了冒号 50

4.3 创建数值列表 51

4.3.1 使用函数range() 51

4.3.2 使用range()创建数字列表 51

4.3.3 对数字列表执行简单的统计计算 53

4.3.4 列表解析 53

4.4 使用列表的一部分 54

4.4.1 切片 54

4.4.2 遍历切片 56

4.4.3 复制列表 56

4.5 元组 59

4.5.1 定义元组 59

4.5.2 遍历元组中的所有值 59

4.5.3 修改元组变量 60

4.6 设置代码格式 61

4.6.1 格式设置指南 61

4.6.2 缩进 61

4.6.3 行长 61

4.6.4 空行 62

4.6.5 其他格式设置指南 62

4.7 小结 63

第5章 if语句 64

5.1 一个简单示例 64

5.2 条件测试 65

5.3 if语句 70

5.4 使用if语句处理列表 76

5.5 设置if语句的格式 80

5.6 小结 80

第6章 字典 81

6.1 一个简单的字典 81

6.2 使用字典 82

6.3 遍历字典 87

6.4 嵌套 93

6.5 小结 99

第7章 用户输入和while循环 100

7.1 函数input()的工作原理 100

7.2 while循环简介 104

7.3 使用while循环来处理列表和字典 110

7.4 小结 113

第8章 函数 114

8.1 定义函数 114

8.2 传递实参 116

8.3 返回值 121

8.4 传递列表 126

8.5 传递任意数量的实参 130

8.6 将函数存储在模块中 133

8.7 函数编写指南 136

8.8 小结 137

第9章 类 138

9.1 创建和使用类 138

9.2 使用类和实例 142

9.3 继承 147

9.4 导入类 153

9.5 Python标准库 159

9.6 类编码风格 161

9.7 小结 161

第10章 文件和异常 162

10.1 从文件中读取数据 162

10.2 写入文件 169

10.3 异常 172

10.4 存储数据 180

10.5 小结 186

第11章 测试代码 187

11.1 测试函数 187

11.2 测试类 193

11.3 小结 199

第二部分 项  目

项目1 外星人入侵 202

第12章 武装飞船 203

12.1 规划项目 203

12.2 安装Pygame 204

12.3 开始游戏项目 207

12.4 添加飞船图像 211

12.5 重构:模块game_functions 214

12.6 驾驶飞船 216

12.7 简单回顾 223

12.8 射击 224

12.9 小结 231

第13章 外星人 232

13.1 回顾项目 232

13.2 创建一个外星人 233

13.3 创建一群外星人 236

13.4 让外星人群移动 242

13.5 射杀外星人 246

13.6 结束游戏 250

13.7 确定应运行游戏的哪些部分 255

13.8 小结 256

第14章 记分 257

14.1 添加Play按钮 257

14.2 提高等级 264

14.3 记分 267

14.4 小结 283

项目2 数据可视化 284

第15章 生成数据 285

15.1 安装matplotlib 285

15.2 绘制简单的折线图 287

15.3 随机漫步 295

15.4 使用Pygal模拟掷骰子 303

15.5 小结 311

第16章 下载数据 312

16.1 CSV文件格式 312

16.2 制作交易收盘价走势图:JSON格式 324

16.3 小结 337

第17章 使用API 338

17.1 使用Web API 338

17.2 使用Pygal可视化仓库 344

17.3 Hacker News API 350

17.4 小结 353

项目3 Web应用程序 354

第18章 Django入门 355

18.1 建立项目 355

18.2 创建应用程序 360

18.3 创建网页:学习笔记主页 369

18.4 创建其他网页 373

18.5 小结 381

第19章 用户账户 382

19.1 让用户能够输入数据 382

19.2 创建用户账户 392

19.3 让用户拥有自己的数据 400

19.4 小结 408

第20章 设置应用程序的样式并对其进行部署 409

20.1 设置项目“学习笔记”的样式 409

20.2 部署“学习笔记” 419

20.3 小结 435

附录A 安装Python 436

附录B 文本编辑器 441

附录C 寻求帮助 447

附录D 使用Git进行版本控制 451

后记 460



探索数据世界的奥秘:Python在数据科学与机器学习中的实践指南 在这个信息爆炸的时代,数据已成为驱动决策、洞察趋势、塑造未来的核心力量。而Python,凭借其简洁的语法、强大的库生态以及广泛的应用场景,已然成为数据科学和机器学习领域的首选语言。本书并非一本教您从零开始学习Python语法的入门教程,也不是一本专注于算法理论的学术著作,而是一本旨在引导您将Python这把强大的工具,深入应用于数据处理、分析、可视化以及机器学习模型构建的实践指南。 为何选择Python进行数据科学与机器学习? Python之所以能在数据领域脱颖而出,并非偶然。首先,其易学易用的语法降低了编程门槛,让更多的非计算机专业背景的学习者也能快速上手,将精力聚焦于数据和算法本身。其次,Python拥有一个极其丰富且活跃的库生态系统,例如: NumPy: 提供了高效的多维数组对象和数值计算工具,是进行科学计算的基础。 Pandas: 专为数据处理和分析而设计,提供了DataFrame等核心数据结构,极大地简化了数据清洗、转换、筛选、聚合等操作。 Matplotlib与Seaborn: 强大的数据可视化库,能够将复杂的数据洞察以直观的图表形式呈现。 Scikit-learn: 业界标准之一的机器学习库,集成了大量的分类、回归、聚类、降维、模型选择和评估算法,易于使用且性能优越。 TensorFlow与PyTorch: 深度学习领域的两大巨头,为构建和训练复杂的神经网络模型提供了强大的框架。 这些库相互协作,构建了一个完整的Python数据科学工具链,让您可以高效地完成从数据获取到模型部署的整个流程。 本书的定位与价值 本书的核心价值在于“实践”。我们假定您已具备一定的Python基础,对变量、数据类型、控制流、函数等基本概念有所了解。在此基础上,我们将带领您走进真实世界的数据挑战,学习如何利用Python解决实际问题。本书不回避技术的复杂性,但我们始终坚持以清晰的逻辑、详实的步骤和可复现的代码示例,帮助您理解每一个环节。 数据处理:从混乱到有序的蜕变 数据是机器学习的基石。在实际项目中,我们很少能直接获得干净、规范的数据。数据往往充斥着缺失值、异常值、格式不一致、重复记录等问题,需要经过细致的清洗和转换才能投入使用。本书将系统地讲解: 数据读取与存储: 如何使用Pandas读取各种格式的数据文件,如CSV、Excel、JSON、SQL数据库等,并高效地将其加载到DataFrame中。 数据清洗与预处理: 缺失值处理: 识别并处理缺失值,包括删除、填充(均值、中位数、众数、插值等)以及使用更高级的模型进行预测填补。 异常值检测与处理: 运用统计方法(如Z-score、IQR)和可视化技术(如箱线图)识别异常值,并学习如何进行修正或移除。 数据类型转换: 确保数据的类型正确,例如将字符串日期转换为datetime对象,将数值型字符串转换为浮点数等。 重复数据处理: 检测并移除重复的记录,保持数据集的唯一性。 数据转换与特征工程: 特征编码: 将类别型特征转换为数值型,如独热编码(One-Hot Encoding)、标签编码(Label Encoding)等,以适应大多数机器学习算法的要求。 特征缩放: 对数值型特征进行标准化(Standardization)或归一化(Normalization),消除量纲影响,提高模型训练效率和性能。 特征创建: 从现有特征中提取或组合出新的、更有信息量的特征,例如从日期中提取年、月、日、星期几,计算不同特征的比值或差值等。 降维技术: 介绍主成分分析(PCA)等降维方法,在保留关键信息的同时减少数据维度,降低过拟合风险,提升模型效率。 数据可视化:让数据“说话” “一张图胜过千言万语。” 数据可视化是理解数据、发现模式、Communicating findings的关键。本书将教会您如何使用Matplotlib和Seaborn创建各种类型的数据图表,并根据不同的分析目的选择最合适的图表形式。 基础图表绘制: 学习绘制散点图、折线图、柱状图、饼图、直方图等。 探索性数据分析 (EDA): 利用可视化技术探索变量之间的关系、分布规律以及潜在的模式。例如,使用散点图查看两个数值变量的关系,使用箱线图比较不同类别下的数值分布,使用热力图展示特征之间的相关性。 高级可视化: 探索更复杂的图表,如多子图绘制、自定义颜色和样式、添加注解和标题等,使图表更具信息量和美观性。 交互式可视化: 简要介绍一些可以创建交互式图表的库(如Plotly),让用户能够更深入地探索数据。 机器学习:构建智能模型 机器学习是本书的核心内容之一。我们将从基础的监督学习和无监督学习算法入手,逐步深入到更复杂的模型。本书的重点在于如何使用Python库来实践这些算法,理解算法背后的逻辑,并学会如何评估和调优模型。 监督学习: 回归问题: 线性回归: 介绍最基本的回归模型,理解模型参数的含义,并学习如何使用Scikit-learn进行训练和预测。 多项式回归: 学习如何捕捉非线性关系。 正则化回归 (Ridge, Lasso): 理解正则化如何防止过拟合,提高模型的泛化能力。 决策树回归与随机森林回归: 介绍集成学习的思想,理解树模型的优势。 支持向量回归 (SVR): 学习另一种强大的回归模型。 分类问题: 逻辑回归: 介绍用于二分类和多分类问题的基础模型。 K近邻 (KNN): 理解基于距离的分类思想。 支持向量机 (SVM): 学习如何找到最优的分类超平面。 决策树分类与随机森林分类: 深入理解集成学习在分类任务中的应用。 朴素贝叶斯: 了解基于概率的分类模型。 无监督学习: 聚类算法: K-Means: 学习如何将数据分成不同的簇。 DBSCAN: 探索基于密度的聚类方法。 降维算法: 主成分分析 (PCA): 再次强调其在数据预处理和特征提取中的作用。 模型评估与选择: 回归模型评估指标: R-squared, MAE, MSE, RMSE。 分类模型评估指标: 准确率 (Accuracy), 精确率 (Precision), 召回率 (Recall), F1-Score, ROC曲线与AUC。 交叉验证 (Cross-Validation): 理解如何更可靠地评估模型的泛化能力。 超参数调优: 学习网格搜索 (Grid Search) 和随机搜索 (Random Search) 等方法来寻找最优的模型参数。 深度学习入门 (概念与应用): 简要介绍神经网络的基本概念,如感知机、激活函数、反向传播。重点在于使用TensorFlow或PyTorch构建简单的神经网络模型,并应用于图像识别或文本分类等任务,让您体验深度学习的强大能力。 项目开发:从理论到实践的桥梁 本书最精彩的部分在于贯穿其中的项目案例。我们将从一个相对简单的数据集开始,一步步引导您完成整个数据科学项目的流程,包括: 1. 问题定义与数据理解: 明确项目的目标,深入了解数据的含义和结构。 2. 数据采集与加载: 获取相关数据。 3. 数据探索与可视化 (EDA): 通过统计分析和可视化手段,发现数据中的模式和洞察。 4. 数据预处理与特征工程: 清洗数据,创建有用的特征。 5. 模型选择与训练: 选择合适的机器学习模型,并进行训练。 6. 模型评估与调优: 评估模型的性能,并进行参数优化。 7. 结果解释与结论: 总结模型的发现,并给出 actionable insights。 我们将通过多个实际项目,例如: 房价预测: 应用回归模型预测房屋价格,涉及特征工程和模型评估。 客户流失预测: 应用分类模型预测客户是否会流失,涉及类别不平衡处理和模型选择。 图像分类: 使用深度学习模型识别图像中的物体,感受端到端学习的魅力。 文本情感分析: 应用自然语言处理技术和机器学习模型分析文本的情感倾向。 这些项目将帮助您将所学的知识融会贯通,理解真实世界的数据科学工作流程,并培养解决复杂问题的能力。 谁适合阅读本书? 已经掌握Python基础编程,希望将其应用于数据科学和机器学习领域的开发者。 对数据分析、数据挖掘、机器学习感兴趣,并希望通过实践来深入理解相关技术的学生或研究人员。 希望将Python作为数据科学工具,提升工作效率的业务分析师、统计学家等。 任何渴望利用数据驱动决策,构建智能应用,并愿意投入时间和精力进行实践的探索者。 本书的目标 阅读本书后,您将能够: 熟练运用Pandas进行高效的数据清洗、转换和操作。 运用Matplotlib和Seaborn进行富有洞察力的数据可视化。 理解主流机器学习算法的原理,并能使用Scikit-learn构建、训练和评估模型。 掌握进行特征工程和模型优化的关键技术。 具备独立完成一个数据科学项目的初步能力。 为进一步深入学习深度学习或其他高级数据科学技术打下坚实基础。 数据科学的旅程充满挑战,但也充满机遇。Python为您提供了通往这个激动人心领域的最佳路径。让我们一起踏上这段精彩的实践之旅,用代码和数据解锁未来的无限可能!

用户评价

评分

光看书名,就觉得这是一本非常扎实的学习材料。 “Python编程”是明确的定位,而“从入门到实践”更是给我的学习之路指明了方向,不再是纸上谈兵,而是真正地能够动手去实践。我尤其欣赏它将学习过程拆解为“基本概念”和“完整项目开发”两个阶段,这对于我这样的新手来说,能够循序渐进地掌握知识,并且在完成项目时获得成就感,这是非常重要的学习驱动力。而且,它还包含了“机器学习”和“数据处理”这两大热门领域,这让我觉得这本书不仅仅是学习一门编程语言,更是为我打开了通往人工智能和大数据分析的大门,学习到的技能将具有很强的应用价值和发展潜力。 我对这本书如何引导读者从零基础一步步掌握Python,再到如何将这些知识融会贯通,并最终完成一个实际的项目充满了好奇。我希望这本书能够提供足够多的代码示例和解释,让我能够理解代码的每一行,并且能够灵活地运用到自己的项目中去。

评分

这本书的书名本身就充满了信息量,给人的第一印象就是它内容丰富且实用。作为一名对编程充满兴趣但又稍显迷茫的初学者,我一直在寻找一本能够系统性地引导我入门的书籍。“从入门到实践”这个副标题直接击中了我的痛点,表明它不仅仅是停留在理论层面,而是真正地教我如何去“做”。“基本概念”是任何一门学科的基础,所以这本书的出发点很稳健。“完整项目开发”更是让我眼前一亮,这意味着我将有机会跟着书中的指引,一步步地构建出一个实际的、有意义的项目,这种成就感是学习过程中非常重要的动力。而且,它还包含了“机器学习”和“数据处理”这两大前沿领域,这让我觉得这本书具有很强的时代性和前瞻性,学习完之后,我不仅仅掌握了Python这门语言,还能接触到当下最热门的技术趋势,这对于我未来的学习和职业规划非常有帮助。我很好奇书中是如何组织这些内容的,是否会有清晰的章节划分,以及项目是如何逐步推进的,让我能够逐步建立信心。

评分

这本书的封面设计非常有吸引力,简洁大方,一看就知道是一本技术类的书籍。最吸引我的是“从入门到实践”这几个字,对于像我这样的新手来说,这简直是福音。我之前也尝试过看一些编程书籍,但很多都过于理论化,读起来枯燥乏味,学完之后感觉自己还是处于原地踏步的状态。而这本书似乎能够真正地把理论和实践结合起来,让我能够一步步地掌握Python编程的精髓,并且能够将所学知识应用到实际项目中去。特别提到了“完整项目开发”,这让我对学习后的成果充满期待,不再担心学了之后不知道能做什么,而是能够真正地做出一些东西来。再加上“机器学习”和“数据处理”这两个热门领域,更是让我觉得这本书的时效性和实用性非常强,能够跟上当前技术发展的潮流,学习到对未来职业发展有帮助的技能。我非常好奇书中是如何讲解这些内容的,是循序渐进地引导读者,还是提供了大量的代码示例和练习,让我能够边学边练。总而言之,这本书给了我一种“学以致用”的强烈感觉,是我期待已久的学习伙伴。

评分

这本书的名字听起来就非常有“干货”,一点也不含糊。它直接点明了“Python编程”这个核心,然后用“从入门到实践”来承诺学习的有效性,这对于想要快速掌握一门编程技能的人来说,非常有吸引力。更重要的是,它将学习过程分解为“基本概念”和“完整项目开发”,这是一种非常清晰的学习路径,能够让读者知道从哪里开始,以及最终的目标是什么。特别是“完整项目开发”,这对于很多学习编程的人来说是一个很大的挑战,因为常常会遇到“学了用不上”的困境。而这本书似乎解决了这个问题,让我能够看到学习的实际成果。而且,它还巧妙地融入了“机器学习”和“数据处理”这两个非常热门的技术领域,这不仅让这本书的内容更加丰富,也让读者有机会在学习Python的同时,接触到当下最前沿的技术发展趋势。这对于任何希望在技术领域有所发展的人来说,都是一本非常值得期待的书籍。我好奇书中是如何平衡基础概念讲解和项目实践的比重的,以及项目是否足够有代表性。

评分

这本书的命名方式非常直接,也很有条理,一眼就能看出它的内容覆盖面。从“基本概念”入手,这对于初学者来说是至关重要的,能够帮助建立扎实的编程基础,避免日后出现“知其然不知其所以然”的状况。紧接着是“完整项目开发”,这绝对是亮点,很多时候我们学习编程,最大的瓶颈就在于不知道如何将零散的知识点串联起来,形成一个完整的作品。这本书似乎能填补这个空白,让我看到学习编程的终极目标,并且有信心去达成它。而且,它还明确指出了“机器学习”和“数据处理”这两个当下非常热门且具有前景的方向,这让我觉得这本书不仅是学习一门编程语言,更是为我打开了通往人工智能和大数据领域的大门。这对于想要提升自己职业技能、拓展职业发展方向的人来说,无疑是一本非常有价值的参考书。我特别想了解书中是如何将这些复杂的技术概念,通过Python这一语言进行讲解和实现的,是否能够做到通俗易懂,即使是没有相关背景的读者也能理解。

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