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计算机理论

Python程序设计案例教程——从入门到机器学习(第2版)(微课版)

作者：张思民

出版社：清华大学出版社出版时间：2021-05-01

开本：其他页数： 264

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Python程序设计案例教程——从入门到机器学习(第2版)(微课版) 版权信息

ISBN：9787302567691
条形码：9787302567691 ; 978-7-302-56769-1
装帧：70g胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

Python程序设计案例教程——从入门到机器学习(第2版)(微课版) 本书特色

本书配套资源丰富，提供教学大纲、教学课件、电子教案、习题答案、程序源码、微课视频、教学进度表。

Python程序设计案例教程——从入门到机器学习(第2版)(微课版) 内容简介

本书是一本系统介绍Python应用程序设计方法的书籍。全书共分11章，主要内容包括Python语言快速入门、Python语法速览、类与模块、图形用户界面设计、Python的图像处理、文件与数据库编程（数据存储）、多线程与异常处理、网络程序设计、网络爬虫实战入门、数据分析与数据可视化、Python机器学习实战入门。本书每章都配有相应的习题和视频教学，以帮助读者学习和理解。本书内容由浅入深，循序渐进，讲解详细，示例丰富，每个知识点都配备了大量实例和图示加以说明，并用简短的典型示例进行详细分析和解释；每章均精心选编了经典案例，对读者学习会有很大帮助，可以让读者轻松上手。本书可作为高等院校计算机及信息类专业、大数据专业、智能科学等专业“Python语言”课程的教材，也可作为希望学习Python语言系统开发的读者的自学用书。

Python程序设计案例教程——从入门到机器学习(第2版)(微课版) 目录

目录第1章 Python语言快速入门 1 1.1 Python的安装与配置 1 1.2 运行Python程序 2 1.2.1 运行Python的方式 2 1.2.2 Python编写规范 4 1.3 编写简单的Python程序 6 习题1 9 第2章 Python语法速览 10 2.1 Python的数据类型 10 2.2 列表和元组 13 2.2.1 列表定义与列表元素 13 2.2.2 列表的操作函数 14 2.2.3 元组 15 2.3 字典和集合 16 2.3.1 字典 16 2.3.2 集合 17 2.4 程序控制结构 19 2.4.1 顺序控制语句 19 2.4.2 if选择语句 21 2.4.3 循环语句 25 2.5 函数 31 2.5.1 函数的定义与调用 31 2.5.2 局部变量与全局变量 33 2.5.3 常用内置函数 34 2.5.4 匿名函数lambda 35 2.6 案例精选 36 习题2 42 第3章类与模块 43 3.1 类和对象 43 3.1.1 类的格式与创建对象 43 3.1.2 类的继承 46 3.1.3 运算符重载 48 3.2 模块 48 3.2.1 函数模块及函数模块的导入 48 3.2.2 类模块 50 3.2.3 常用标准库模块及导入模块的顺序 51 3.2.4 使用pip安装和管理扩展模块 52 3.2.5 使用Anaconda安装和管理扩展模块 53 3.3 案例精选 54 习题3 56 第4章图形用户界面设计 57 4.1 图形用户界面概述 57 4.1.1 常用设计图形界面的模块 57 4.1.2 tkinter模块 57 4.2 窗体容器和组件 58 4.2.1 窗体容器和标签组件 58 4.2.2 按钮和事件处理 60 4.3 界面布局管理 62 4.4 文本框组件 64 4.5 其他常用组件 67 4.5.1 单选按钮和复选框 67 4.5.2 标签框架、下拉列表框和滚动文本框 68 4.6 菜单与对话框 70 4.6.1 菜单 70 4.6.2 对话框 72 4.7 鼠标和键盘事件 77 4.7.1 鼠标事件 77 4.7.2 键盘事件 79 4.8 案例精选 80 习题4 82 第5章 Python的图像处理 84 5.1 图像像素的存储形式 84 5.2 Pillow模块处理图像 85 5.2.1 PIL概述 85 5.2.2 PIL的图像处理方法 86 5.3 Open CV数字图像处理 89 5.3.1 Open CV模块的安装和导入 89 5.3.2 图像的读取、显示和保存 90 5.3.3 绘制基本几何图形 92 5.4 案例精选 94 5.4.1 用画布绘制图形 94 5.4.2 识别二维码及条形码 97 5.4.3 无人驾驶汽车车道线检测 98 习题5 104 第6章文件与数据库编程（数据存储） 105 6.1 文件目录 105 6.1.1 文件目录函数 105 6.1.2 文件目录操作 105 6.2 文件的读写操作 107 6.2.1 文件操作函数 107 6.2.2 打开和关闭文件 108 6.2.3 读取文件操作 108 6.2.4 写入文件操作 110 6.2.5 二进制文件的读写 113 6.2.6 对Excel数据的读写操作 114 6.2.7 处理JSON格式数据 118 6.3 Python数据库编程 123 6.3.1 SQLite数据库编程 123 6.3.2 操作MySQL数据库 128 6.4 案例精选 132 6.4.1 多功能文本编辑器 132 6.4.2 保存结构化数据 136 6.4.3 英汉小词典设计 138 习题6 141 第7章多线程与异常处理 143 7.1 多线程编程 143 7.1.1 线程与多线程 143 7.1.2 线程的生命周期 144 7.1.3 创建线程的threading.Thread类 145 7.1.4 线程同步 149 7.2 异常处理 152 7.2.1 Python中的常见标准异常 152 7.2.2 异常的捕捉与处理 153 7.3 正则表达式 155 7.3.1 字符匹配与匹配模式 155 7.3.2 正则表达式的规则 156 7.3.3 正则表达式re模块的方法 157 7.4 案例精选 159 习题7 162 第8章网络程序设计 163 8.1 套接字Socket编程基础 163 8.1.1 套接字Socket 163 8.1.2 TCP与UDP 164 8.2 套接字Socket程序设计 165 8.2.1 基于TCP的客户机/服务器模式 165 8.2.2 基于UDP的网络程序设计 168 8.3 网络应用案例精选 169 8.3.1 FTP应用 169 8.3.2 基于TCP的端口扫描器 171 8.3.3 远程控制计算机 173 8.3.4 网络域名解析 175 8.4 Python Web服务简介 177 习题8 179 第9章网络爬虫实战入门 180 9.1 网络爬虫 180 9.1.1 抓取网页数据 180 9.1.2 把网络爬虫伪装成浏览器 182 9.1.3 网络爬虫利器——Requests库 182 9.1.4 解析网页的BeautifulSoup模块 184 9.1.5 解析网页的xpath库 189 9.2 案例精选 193 9.2.1 爬取某网站大学排名榜 193 9.2.2 爬取网络版小说——《红楼梦》 195 9.2.3 爬取天气预报信息 199 9.2.4 爬取购物网站商品信息 201 习题9 206 第10章数据分析与数据可视化 207 10.1 NumPy库入门 207 10.1.1 NumPy库简介 207 10.1.2 NumPy库的数据保存与读取 208 10.1.3 NumPy库的常用函数 209 10.2 Matplotlib数据可视化 212 10.2.1 Matplotlib及其pyplot子模块 212 10.2.2 绘制基本数据图表的方法 213 10.3 Pandas分析处理库 215 10.3.1 Pandas库入门 216 10.3.2 Pandas数据的特征分析 217 10.4 案例精选 219 10.4.1 大数据处理 219 10.4.2 股票分析案例 224 习题10 229 第11章 Python机器学习实战入门 230 11.1 机器学习及其算法 230 11.1.1 机器学习基础知识 230 11.1.2 决策树算法应用示例 231 11.1.3 K*近邻算法应用示例 233 11.2 机器学习案例1：信贷审核 237 11.2.1 决策树算法问题 237 11.2.2 应用决策树算法解决信贷审核问题 238 11.3 机器学习案例2：人脸识别 247 11.3.1 Dlib框架及人脸识别模型库 248 11.3.2 人脸检测 248 11.3.3 人脸识别 251 11.4 机器学习案例3：智能语音聊天机器人 256 11.4.1 简单智能聊天机器人设计 256 11.4.2 智能语音机器人项目开发环境的搭建 257 11.4.3 录制音频文件 258 11.4.4 将语音转换为文字 260 11.4.5 将文字转换为语音 261 11.4.6 智能语音对话机器人 261 习题11 264

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