Python編程-從入門到實踐 從基本概念到完整項目開發 機器學習 數據處理 編程語言程序設計

Python編程-從入門到實踐 從基本概念到完整項目開發 機器學習 數據處理 編程語言程序設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

[美] Matthes 著
圖書標籤:
  • Python
  • 編程
  • 機器學習
  • 數據處理
  • 入門
  • 實踐
  • 項目開發
  • 程序設計
  • 計算機科學
  • 人工智能
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店鋪: 泰州新華書店圖書專營店
齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115428028
商品編碼:28445590997
包裝:平裝
開本:16
齣版時間:2017-11-27

具體描述



編輯推薦

上到有編程基礎的程序員,下到10歲少年,想入門Python並達到可以開發實際項目的水平,本書是讀者優選! 

本書是一本全麵的從入門到實踐的Python編程教程,帶領讀者快速掌握編程基礎知識、編寫齣能解決實際問題的代碼並開發復雜項目。 

書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念,如列錶、字典、類和循環,並指導讀者編寫整潔且易於理解的代碼。另外還介紹瞭如何讓程序能夠與用戶交互,以及如何在代碼運行前進行測試。實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目:2D遊戲《外星人入侵》,數據可視化實戰,Web應用程序。

內容簡介

本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分:首部分介紹用Python 編程所必須瞭解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹,以及列錶、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容;第二部分將理論付諸實踐,講解如何開發三個項目,包括簡單的Python 2D遊戲開發,如何利用數據生成交互式的信息圖,以及創建和定製簡單的Web應用,並幫讀者解決常見編程問題和睏惑。

作者簡介

Eric Matthes 

高中科學和數學老師,現居住在阿拉斯加,在當地講授Python入門課程。他從5歲開始就一直在編寫程序。 

袁國忠 

自由譯者;2000年起專事翻譯,主譯圖書,偶譯新聞稿、軟文;齣版譯著40餘部,其中包括《C++ Prime Plus中文版》《CCNA學習指南》《CCNP ROUTE學習指南》《麵嚮模式的軟件架構:模式係統》《Android應用UI設計模式》《風投的選擇:誰是下一個十億美元級公司》等,總計700餘萬字;專事翻譯前,從事過三年化工産品分析和開發,做過兩年雜誌和圖書編輯。

目錄

一部分 基礎知識

第1章 起步 2

1.1 搭建編程環境 2

1.1.1 Python 2和Python 3 2

1.1.2 運行Python代碼片段 3

1.1.3 Hello World程序 3

1.2 在不同操作係統中搭建Python編程環境 3

1.2.1 在Linux係統中搭建Python編程環境 3

1.2.2 在OS X係統中搭建Python編程環境 6

1.2.3 在Windows係統中搭建Python編程環境 8

1.3 解決安裝問題 12

1.4 從終端運行Python程序 13

1.4.1 在Linux和OS X係統中從終端運行Python程序 13

1.4.2 在Windows係統中從終端運行Python程序 13

1.5 小結 14

第2章 變量和簡單數據類型 15

2.1 運行hello_world.py時發生的情況 15

2.2 變量 16

2.2.1 變量的命名和使用 16

2.2.2 使用變量時避免命名錯誤 17

2.3 字符串 18

2.3.1 使用方法修改字符串的大小寫 19

2.3.2 閤並(拼接)字符串 19

2.3.3 使用製錶符或換行符來添加空白 20

2.3.4 刪除空白 21

2.3.5 使用字符串時避免語法錯誤 22

2.3.6 Python 2中的print語句 23

2.4 數字 24

2.4.1 整數 24

2.4.2 浮點數 25

2.4.3 使用函數str()避免類型錯誤 25

2.4.4 Python 2中的整數 26

2.5 注釋 27

2.5.1 如何編寫注釋 27

2.5.2 該編寫什麼樣的注釋 28

2.6 Python之禪 28

2.7 小結 30

第3章 列錶簡介 31

3.1 列錶是什麼 31

3.1.1 訪問列錶元素 32

3.1.2 索引從0而不是1開始 32

3.1.3 使用列錶中的各個值 33

3.2 修改、添加和刪除元素 33

3.2.1 修改列錶元素 34

3.2.2 在列錶中添加元素 34

3.2.3 從列錶中刪除元素 35

3.3 組織列錶 39

3.3.1 使用方法sort()對列錶進行性排序 39

3.3.2 使用函數sorted()對列錶進行臨時排序 40

3.3.3 倒著打印列錶 41

3.3.4 確定列錶的長度 41

3.4 使用列錶時避免索引錯誤 42

3.5 小結 43

第4章 操作列錶 44

4.1 遍曆整個列錶 44

4.1.1 深入地研究循環 45

4.1.2 在for循環中執行更多的操作 46

4.1.3 在for循環結束後執行一些操作 47

4.2 避免縮進錯誤 47

4.2.1 忘記縮進 48

4.2.2 忘記縮進額外的代碼行 48

4.2.3 不必要的縮進 49

4.2.4 循環後不必要的縮進 49

4.2.5 遺漏瞭冒號 50

4.3 創建數值列錶 51

4.3.1 使用函數range() 51

4.3.2 使用range()創建數字列錶 51

4.3.3 對數字列錶執行簡單的統計計算 53

4.3.4 列錶解析 53

4.4 使用列錶的一部分 54

4.4.1 切片 54

4.4.2 遍曆切片 56

4.4.3 復製列錶 56

4.5 元組 59

4.5.1 定義元組 59

4.5.2 遍曆元組中的所有值 59

4.5.3 修改元組變量 60

4.6 設置代碼格式 61

4.6.1 格式設置指南 61

4.6.2 縮進 61

4.6.3 行長 61

4.6.4 空行 62

4.6.5 其他格式設置指南 62

4.7 小結 63

第5章 if語句 64

5.1 一個簡單示例 64

5.2 條件測試 65

5.3 if語句 70

5.4 使用if語句處理列錶 76

5.5 設置if語句的格式 80

5.6 小結 80

第6章 字典 81

6.1 一個簡單的字典 81

6.2 使用字典 82

6.3 遍曆字典 87

6.4 嵌套 93

6.5 小結 99

第7章 用戶輸入和while循環 100

7.1 函數input()的工作原理 100

7.2 while循環簡介 104

7.3 使用while循環來處理列錶和字典 110

7.4 小結 113

第8章 函數 114

8.1 定義函數 114

8.2 傳遞實參 116

8.3 返迴值 121

8.4 傳遞列錶 126

8.5 傳遞任意數量的實參 130

8.6 將函數存儲在模塊中 133

8.7 函數編寫指南 136

8.8 小結 137

第9章 類 138

9.1 創建和使用類 138

9.2 使用類和實例 142

9.3 繼承 147

9.4 導入類 153

9.5 Python標準庫 159

9.6 類編碼風格 161

9.7 小結 161

第10章 文件和異常 162

10.1 從文件中讀取數據 162

10.2 寫入文件 169

10.3 異常 172

10.4 存儲數據 180

10.5 小結 186

第11章 測試代碼 187

11.1 測試函數 187

11.2 測試類 193

11.3 小結 199

第二部分 項  目

項目1 外星人入侵 202

第12章 武裝飛船 203

12.1 規劃項目 203

12.2 安裝Pygame 204

12.3 開始遊戲項目 207

12.4 添加飛船圖像 211

12.5 重構:模塊game_functions 214

12.6 駕駛飛船 216

12.7 簡單迴顧 223

12.8 射擊 224

12.9 小結 231

第13章 外星人 232

13.1 迴顧項目 232

13.2 創建一個外星人 233

13.3 創建一群外星人 236

13.4 讓外星人群移動 242

13.5 射殺外星人 246

13.6 結束遊戲 250

13.7 確定應運行遊戲的哪些部分 255

13.8 小結 256

第14章 記分 257

14.1 添加Play按鈕 257

14.2 提高等級 264

14.3 記分 267

14.4 小結 283

項目2 數據可視化 284

第15章 生成數據 285

15.1 安裝matplotlib 285

15.2 繪製簡單的摺綫圖 287

15.3 隨機漫步 295

15.4 使用Pygal模擬擲骰子 303

15.5 小結 311

第16章 下載數據 312

16.1 CSV文件格式 312

16.2 製作交易收盤價走勢圖:JSON格式 324

16.3 小結 337

第17章 使用API 338

17.1 使用Web API 338

17.2 使用Pygal可視化倉庫 344

17.3 Hacker News API 350

17.4 小結 353

項目3 Web應用程序 354

第18章 Django入門 355

18.1 建立項目 355

18.2 創建應用程序 360

18.3 創建網頁:學習筆記主頁 369

18.4 創建其他網頁 373

18.5 小結 381

第19章 用戶賬戶 382

19.1 讓用戶能夠輸入數據 382

19.2 創建用戶賬戶 392

19.3 讓用戶擁有自己的數據 400

19.4 小結 408

第20章 設置應用程序的樣式並對其進行部署 409

20.1 設置項目“學習筆記”的樣式 409

20.2 部署“學習筆記” 419

20.3 小結 435

附錄A 安裝Python 436

附錄B 文本編輯器 441

附錄C 尋求幫助 447

附錄D 使用Git進行版本控製 451

後記 460



探索數據世界的奧秘:Python在數據科學與機器學習中的實踐指南 在這個信息爆炸的時代,數據已成為驅動決策、洞察趨勢、塑造未來的核心力量。而Python,憑藉其簡潔的語法、強大的庫生態以及廣泛的應用場景,已然成為數據科學和機器學習領域的首選語言。本書並非一本教您從零開始學習Python語法的入門教程,也不是一本專注於算法理論的學術著作,而是一本旨在引導您將Python這把強大的工具,深入應用於數據處理、分析、可視化以及機器學習模型構建的實踐指南。 為何選擇Python進行數據科學與機器學習? Python之所以能在數據領域脫穎而齣,並非偶然。首先,其易學易用的語法降低瞭編程門檻,讓更多的非計算機專業背景的學習者也能快速上手,將精力聚焦於數據和算法本身。其次,Python擁有一個極其豐富且活躍的庫生態係統,例如: NumPy: 提供瞭高效的多維數組對象和數值計算工具,是進行科學計算的基礎。 Pandas: 專為數據處理和分析而設計,提供瞭DataFrame等核心數據結構,極大地簡化瞭數據清洗、轉換、篩選、聚閤等操作。 Matplotlib與Seaborn: 強大的數據可視化庫,能夠將復雜的數據洞察以直觀的圖錶形式呈現。 Scikit-learn: 業界標準之一的機器學習庫,集成瞭大量的分類、迴歸、聚類、降維、模型選擇和評估算法,易於使用且性能優越。 TensorFlow與PyTorch: 深度學習領域的兩大巨頭,為構建和訓練復雜的神經網絡模型提供瞭強大的框架。 這些庫相互協作,構建瞭一個完整的Python數據科學工具鏈,讓您可以高效地完成從數據獲取到模型部署的整個流程。 本書的定位與價值 本書的核心價值在於“實踐”。我們假定您已具備一定的Python基礎,對變量、數據類型、控製流、函數等基本概念有所瞭解。在此基礎上,我們將帶領您走進真實世界的數據挑戰,學習如何利用Python解決實際問題。本書不迴避技術的復雜性,但我們始終堅持以清晰的邏輯、詳實的步驟和可復現的代碼示例,幫助您理解每一個環節。 數據處理:從混亂到有序的蛻變 數據是機器學習的基石。在實際項目中,我們很少能直接獲得乾淨、規範的數據。數據往往充斥著缺失值、異常值、格式不一緻、重復記錄等問題,需要經過細緻的清洗和轉換纔能投入使用。本書將係統地講解: 數據讀取與存儲: 如何使用Pandas讀取各種格式的數據文件,如CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等,並高效地將其加載到DataFrame中。 數據清洗與預處理: 缺失值處理: 識彆並處理缺失值,包括刪除、填充(均值、中位數、眾數、插值等)以及使用更高級的模型進行預測填補。 異常值檢測與處理: 運用統計方法(如Z-score、IQR)和可視化技術(如箱綫圖)識彆異常值,並學習如何進行修正或移除。 數據類型轉換: 確保數據的類型正確,例如將字符串日期轉換為datetime對象,將數值型字符串轉換為浮點數等。 重復數據處理: 檢測並移除重復的記錄,保持數據集的唯一性。 數據轉換與特徵工程: 特徵編碼: 將類彆型特徵轉換為數值型,如獨熱編碼(One-Hot Encoding)、標簽編碼(Label Encoding)等,以適應大多數機器學習算法的要求。 特徵縮放: 對數值型特徵進行標準化(Standardization)或歸一化(Normalization),消除量綱影響,提高模型訓練效率和性能。 特徵創建: 從現有特徵中提取或組閤齣新的、更有信息量的特徵,例如從日期中提取年、月、日、星期幾,計算不同特徵的比值或差值等。 降維技術: 介紹主成分分析(PCA)等降維方法,在保留關鍵信息的同時減少數據維度,降低過擬閤風險,提升模型效率。 數據可視化:讓數據“說話” “一張圖勝過韆言萬語。” 數據可視化是理解數據、發現模式、Communicating findings的關鍵。本書將教會您如何使用Matplotlib和Seaborn創建各種類型的數據圖錶,並根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶形式。 基礎圖錶繪製: 學習繪製散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。 探索性數據分析 (EDA): 利用可視化技術探索變量之間的關係、分布規律以及潛在的模式。例如,使用散點圖查看兩個數值變量的關係,使用箱綫圖比較不同類彆下的數值分布,使用熱力圖展示特徵之間的相關性。 高級可視化: 探索更復雜的圖錶,如多子圖繪製、自定義顔色和樣式、添加注解和標題等,使圖錶更具信息量和美觀性。 交互式可視化: 簡要介紹一些可以創建交互式圖錶的庫(如Plotly),讓用戶能夠更深入地探索數據。 機器學習:構建智能模型 機器學習是本書的核心內容之一。我們將從基礎的監督學習和無監督學習算法入手,逐步深入到更復雜的模型。本書的重點在於如何使用Python庫來實踐這些算法,理解算法背後的邏輯,並學會如何評估和調優模型。 監督學習: 迴歸問題: 綫性迴歸: 介紹最基本的迴歸模型,理解模型參數的含義,並學習如何使用Scikit-learn進行訓練和預測。 多項式迴歸: 學習如何捕捉非綫性關係。 正則化迴歸 (Ridge, Lasso): 理解正則化如何防止過擬閤,提高模型的泛化能力。 決策樹迴歸與隨機森林迴歸: 介紹集成學習的思想,理解樹模型的優勢。 支持嚮量迴歸 (SVR): 學習另一種強大的迴歸模型。 分類問題: 邏輯迴歸: 介紹用於二分類和多分類問題的基礎模型。 K近鄰 (KNN): 理解基於距離的分類思想。 支持嚮量機 (SVM): 學習如何找到最優的分類超平麵。 決策樹分類與隨機森林分類: 深入理解集成學習在分類任務中的應用。 樸素貝葉斯: 瞭解基於概率的分類模型。 無監督學習: 聚類算法: K-Means: 學習如何將數據分成不同的簇。 DBSCAN: 探索基於密度的聚類方法。 降維算法: 主成分分析 (PCA): 再次強調其在數據預處理和特徵提取中的作用。 模型評估與選擇: 迴歸模型評估指標: R-squared, MAE, MSE, RMSE。 分類模型評估指標: 準確率 (Accuracy), 精確率 (Precision), 召迴率 (Recall), F1-Score, ROC麯綫與AUC。 交叉驗證 (Cross-Validation): 理解如何更可靠地評估模型的泛化能力。 超參數調優: 學習網格搜索 (Grid Search) 和隨機搜索 (Random Search) 等方法來尋找最優的模型參數。 深度學習入門 (概念與應用): 簡要介紹神經網絡的基本概念,如感知機、激活函數、反嚮傳播。重點在於使用TensorFlow或PyTorch構建簡單的神經網絡模型,並應用於圖像識彆或文本分類等任務,讓您體驗深度學習的強大能力。 項目開發:從理論到實踐的橋梁 本書最精彩的部分在於貫穿其中的項目案例。我們將從一個相對簡單的數據集開始,一步步引導您完成整個數據科學項目的流程,包括: 1. 問題定義與數據理解: 明確項目的目標,深入瞭解數據的含義和結構。 2. 數據采集與加載: 獲取相關數據。 3. 數據探索與可視化 (EDA): 通過統計分析和可視化手段,發現數據中的模式和洞察。 4. 數據預處理與特徵工程: 清洗數據,創建有用的特徵。 5. 模型選擇與訓練: 選擇閤適的機器學習模型,並進行訓練。 6. 模型評估與調優: 評估模型的性能,並進行參數優化。 7. 結果解釋與結論: 總結模型的發現,並給齣 actionable insights。 我們將通過多個實際項目,例如: 房價預測: 應用迴歸模型預測房屋價格,涉及特徵工程和模型評估。 客戶流失預測: 應用分類模型預測客戶是否會流失,涉及類彆不平衡處理和模型選擇。 圖像分類: 使用深度學習模型識彆圖像中的物體,感受端到端學習的魅力。 文本情感分析: 應用自然語言處理技術和機器學習模型分析文本的情感傾嚮。 這些項目將幫助您將所學的知識融會貫通,理解真實世界的數據科學工作流程,並培養解決復雜問題的能力。 誰適閤閱讀本書? 已經掌握Python基礎編程,希望將其應用於數據科學和機器學習領域的開發者。 對數據分析、數據挖掘、機器學習感興趣,並希望通過實踐來深入理解相關技術的學生或研究人員。 希望將Python作為數據科學工具,提升工作效率的業務分析師、統計學傢等。 任何渴望利用數據驅動決策,構建智能應用,並願意投入時間和精力進行實踐的探索者。 本書的目標 閱讀本書後,您將能夠: 熟練運用Pandas進行高效的數據清洗、轉換和操作。 運用Matplotlib和Seaborn進行富有洞察力的數據可視化。 理解主流機器學習算法的原理,並能使用Scikit-learn構建、訓練和評估模型。 掌握進行特徵工程和模型優化的關鍵技術。 具備獨立完成一個數據科學項目的初步能力。 為進一步深入學習深度學習或其他高級數據科學技術打下堅實基礎。 數據科學的旅程充滿挑戰,但也充滿機遇。Python為您提供瞭通往這個激動人心領域的最佳路徑。讓我們一起踏上這段精彩的實踐之旅,用代碼和數據解鎖未來的無限可能!

用戶評價

評分

這本書的書名本身就充滿瞭信息量,給人的第一印象就是它內容豐富且實用。作為一名對編程充滿興趣但又稍顯迷茫的初學者,我一直在尋找一本能夠係統性地引導我入門的書籍。“從入門到實踐”這個副標題直接擊中瞭我的痛點,錶明它不僅僅是停留在理論層麵,而是真正地教我如何去“做”。“基本概念”是任何一門學科的基礎,所以這本書的齣發點很穩健。“完整項目開發”更是讓我眼前一亮,這意味著我將有機會跟著書中的指引,一步步地構建齣一個實際的、有意義的項目,這種成就感是學習過程中非常重要的動力。而且,它還包含瞭“機器學習”和“數據處理”這兩大前沿領域,這讓我覺得這本書具有很強的時代性和前瞻性,學習完之後,我不僅僅掌握瞭Python這門語言,還能接觸到當下最熱門的技術趨勢,這對於我未來的學習和職業規劃非常有幫助。我很好奇書中是如何組織這些內容的,是否會有清晰的章節劃分,以及項目是如何逐步推進的,讓我能夠逐步建立信心。

評分

這本書的封麵設計非常有吸引力,簡潔大方,一看就知道是一本技術類的書籍。最吸引我的是“從入門到實踐”這幾個字,對於像我這樣的新手來說,這簡直是福音。我之前也嘗試過看一些編程書籍,但很多都過於理論化,讀起來枯燥乏味,學完之後感覺自己還是處於原地踏步的狀態。而這本書似乎能夠真正地把理論和實踐結閤起來,讓我能夠一步步地掌握Python編程的精髓,並且能夠將所學知識應用到實際項目中去。特彆提到瞭“完整項目開發”,這讓我對學習後的成果充滿期待,不再擔心學瞭之後不知道能做什麼,而是能夠真正地做齣一些東西來。再加上“機器學習”和“數據處理”這兩個熱門領域,更是讓我覺得這本書的時效性和實用性非常強,能夠跟上當前技術發展的潮流,學習到對未來職業發展有幫助的技能。我非常好奇書中是如何講解這些內容的,是循序漸進地引導讀者,還是提供瞭大量的代碼示例和練習,讓我能夠邊學邊練。總而言之,這本書給瞭我一種“學以緻用”的強烈感覺,是我期待已久的學習夥伴。

評分

這本書的命名方式非常直接,也很有條理,一眼就能看齣它的內容覆蓋麵。從“基本概念”入手,這對於初學者來說是至關重要的,能夠幫助建立紮實的編程基礎,避免日後齣現“知其然不知其所以然”的狀況。緊接著是“完整項目開發”,這絕對是亮點,很多時候我們學習編程,最大的瓶頸就在於不知道如何將零散的知識點串聯起來,形成一個完整的作品。這本書似乎能填補這個空白,讓我看到學習編程的終極目標,並且有信心去達成它。而且,它還明確指齣瞭“機器學習”和“數據處理”這兩個當下非常熱門且具有前景的方嚮,這讓我覺得這本書不僅是學習一門編程語言,更是為我打開瞭通往人工智能和大數據領域的大門。這對於想要提升自己職業技能、拓展職業發展方嚮的人來說,無疑是一本非常有價值的參考書。我特彆想瞭解書中是如何將這些復雜的技術概念,通過Python這一語言進行講解和實現的,是否能夠做到通俗易懂,即使是沒有相關背景的讀者也能理解。

評分

光看書名,就覺得這是一本非常紮實的學習材料。 “Python編程”是明確的定位,而“從入門到實踐”更是給我的學習之路指明瞭方嚮,不再是紙上談兵,而是真正地能夠動手去實踐。我尤其欣賞它將學習過程拆解為“基本概念”和“完整項目開發”兩個階段,這對於我這樣的新手來說,能夠循序漸進地掌握知識,並且在完成項目時獲得成就感,這是非常重要的學習驅動力。而且,它還包含瞭“機器學習”和“數據處理”這兩大熱門領域,這讓我覺得這本書不僅僅是學習一門編程語言,更是為我打開瞭通往人工智能和大數據分析的大門,學習到的技能將具有很強的應用價值和發展潛力。 我對這本書如何引導讀者從零基礎一步步掌握Python,再到如何將這些知識融會貫通,並最終完成一個實際的項目充滿瞭好奇。我希望這本書能夠提供足夠多的代碼示例和解釋,讓我能夠理解代碼的每一行,並且能夠靈活地運用到自己的項目中去。

評分

這本書的名字聽起來就非常有“乾貨”,一點也不含糊。它直接點明瞭“Python編程”這個核心,然後用“從入門到實踐”來承諾學習的有效性,這對於想要快速掌握一門編程技能的人來說,非常有吸引力。更重要的是,它將學習過程分解為“基本概念”和“完整項目開發”,這是一種非常清晰的學習路徑,能夠讓讀者知道從哪裏開始,以及最終的目標是什麼。特彆是“完整項目開發”,這對於很多學習編程的人來說是一個很大的挑戰,因為常常會遇到“學瞭用不上”的睏境。而這本書似乎解決瞭這個問題,讓我能夠看到學習的實際成果。而且,它還巧妙地融入瞭“機器學習”和“數據處理”這兩個非常熱門的技術領域,這不僅讓這本書的內容更加豐富,也讓讀者有機會在學習Python的同時,接觸到當下最前沿的技術發展趨勢。這對於任何希望在技術領域有所發展的人來說,都是一本非常值得期待的書籍。我好奇書中是如何平衡基礎概念講解和項目實踐的比重的,以及項目是否足夠有代錶性。

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