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Python程序设计:人工智能案例实践 版权信息
- ISBN：9787111678458
- 条形码：9787111678458 ; 978-7-111-67845-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python程序设计:人工智能案例实践 内容简介
本书提供的500多个实际示例, 读者将学会使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook并快速掌握Python编码方法。该书主要内容包括: Python基础知识快速入门 ; Python程序设计概述等。
Python程序设计:人工智能案例实践 目录
审稿人评论 译者序 前言 作者简介 开始阅读本书之前 **部分 Python基础知识快速入门 第1章 Python及大数据概述2 1.1 简介2 1.2 快速回顾面向对象技术的基础知识3 1.3 Python5 1.4 Python库7 1.4.1 Python标准库7 1.4.2 数据科学库8 1.5 试用IPython和Jupyter Notebook9 1.5.1 使用IPython交互模式作为计算器10 1.5.2 使用IPython 解释器执行Python程序11 1.5.3 在Jupyter Notebook中编写和执行代码12 1.6 云和物联网16 1.6.1 云16 1.6.2 物联网17 1.7 大数据有多大18 1.7.1 大数据分析22 1.7.2 数据科学和大数据正在带来改变：用例23 1.8 案例研究：大数据移动应用程序24 1.9 数据科学入门：人工智能--计算机科学与数据科学的交叉学科26 1.10 小结28 第2章 Python程序设计概述29 2.1 简介29 2.2 变量和赋值语句30 2.3 算术运算31 2.4 print函数、单引号和双引号34 2.5 三引号字符串36 2.6 从用户处获取输入37 2.7 决策：if语句和比较运算符39 2.8 对象和动态类型43 2.9 数据科学入门：基础的描述性统计44 2.10 小结46 第3章 控制语句48 3.1 简介48 3.2 控制语句概述49 3.3 if语句49 3.4 if...else和if...elif...else语句50 3.5 while语句53 3.6 for语句54 3.6.1 可迭代对象、列表和迭代器55 3.6.2 内置函数range55 3.7 增强赋值56 3.8 序列控制迭代和格式化字符串56 3.9 边界值控制的迭代57 3.10 内置函数range：深入讨论59 3.11 使用Decimal类型处理货币金额59 3.12 break和continue语句63 3.13 布尔运算符and、or和not63 3.14 数据科学入门：集中趋势度量-均值、中值和众数66 3.15 小结67 第4章 函数69 4.1 简介69 4.2 函数定义70 4.3 多参数函数72 4.4 随机数生成74 4.5 案例研究：一个运气游戏76 4.6 Python标准库79 4.7 math模块中的函数80 4.8 在IPython中使用制表符自动补全81 4.9 默认参数值82 4.10 关键字参数83 4.11 不定长参数列表83 4.12 方法：属于对象的函数84 4.13 作用域规则85 4.14 import：深入讨论87 4.15 向函数传递参数：深入讨论88 4.16 递归91 4.17 函数式编程93 4.18 数据科学入门：离中趋势度量95 4.19 小结96 第5章 序列：列表和元组97 5.1 简介97 5.2 列表98 5.3 元组102 5.4 序列解包104 5.5 序列切片106 5.6 使用del声明108 5.7 将列表传递给函数109 5.8 列表排序110 5.9 序列搜索111 5.10 列表的其他方法113 5.11 使用列表模拟堆栈115 5.12 列表推导式116 5.13 生成器表达式118 5.14 过滤、映射和归约118 5.15 其他的序列处理函数120 5.16 二维列表122 5.17 数据科学入门：模拟和静态可视化124 5.17.1 掷600、60,000、6,000,000次骰子的图例124 5.17.2 实现掷骰子中不同点数出现次数和百分比的可视化126 5.18 小结132 第二部分 Python数据结构、字符串和文件 第6章 字典和集合136 6.1 简介136 6.2 字典137 6.2.1 创建字典137 6.2.2 遍历字典138 6.2.3 基本的字典操作138 6.2.4 字典的keys和values方法140 6.2.5 字典的比较141 6.2.6 示例：学生成绩字典142 6.2.7 示例：单词计数143 6.2.8 字典的update方法144 6.2.9 字典推导式145 6.3 集合146 6.3.1 集合的比较147 6.3.2 集合的数学运算148 6.3.3 集合的可变运算符和方法150 6.3.4 集合推导式151 6.4 数据科学入门：动态可视化151 6.4.1 动态可视化的工作原理152 6.4.2 实现动态可视化154 6.5 小结156 第7章 使用NumPy进行面向数组的编程158 7.1 简介158 7.2 从现有数据创建数组159 7.3 数组属性160 7.4 用特定值填充数组162 7.5 从范围创建数组162 7.6 列表与数组的性能比较：引入%timeit164 7.7 数组运算符165 7.8 NumPy计算方法167 7.9 通用函数168 7.10 索引和切片170 7.11 视图：浅拷贝171 7.12 视图：深拷贝173 7.13 重塑和转置174 7.14 数据科学入门：pandas Series和DataFrame176 7.14.1 Series177 7.14.2 DataFrame181 7.15 小结188 第8章 字符串：深入讨论190 8.1 简介190 8.2 格式化字符串191 8.2.1 表示类型191 8.2.2 字段宽度和对齐方式193 8.2.3 数字格式化193 8.2.4 字符串的format方法194 8.3 拼接和重复字符串195 8.4 去除字符串中的空白字符196 8.5 字符大小写转换196 8.6 字符串的比较运算符197
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Python程序设计:人工智能案例实践 作者简介
保罗·戴特尔，Deitel＆Associates公司首席执行官兼首席技术官，毕业于麻省理工学院，拥有38年的计算经验。保罗是世界上最有经验的编程语言培训师之一，自1992年以来一直针对软件开发人员教授专业课程。他服务过的国际客户包括思科、IBM、西门子、Oracle、戴尔、富达、美国国家航空航天局肯尼迪航天中心等。他也是国际上最畅销的编程语言经典图书的撰写者，如C++ How to program、C How to program、Java How to program、Visual C# How to Program，等等。
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