Java程序设计与数据分析

目录

第1章导论1

1.1数据科学与程序1

1.2编程语言3

1.3调试4

1.4形式语言和自然语言5

1.5**个程序5

1.5.1注释5

1.5.2包名6

1.5.3main()6

1.5.4终端输出6

1.6程序开发工具包6

1.6.1JDK的下载与安装7

1.6.2集成开发环境的安装8

本章习题12

第2章变量14

2.1输出14

2.2变量15

2.3赋值语句16

2.4打印变量16

2.5数据类型17

2.6关键字与标识符19

2.7运算符与表达式19

2.8拼接运算21

本章习题22

第3章方法23

3.1强制类型转换23

3.2无返回值方法243.3类与方法26

3.4Java类库中方法的调用26

3.5形式参数和实际参数27

3.6返回值28

3.7参数传递29

本章习题30

Java程序设计与数据分析目录第4章条件控制31

4.1模运算31

4.2动态输入31

4.3条件类型33

4.3.1if语句33

4.3.2if…else34

4.3.3条件中的返回值34

4.3.4条件判断链34

4.3.5嵌套条件35

4.3.6switch语句36

4.4布尔运算与布尔表达式38

4.5逻辑运算符39

本章习题40

第5章循环41

5.1多次赋值41

5.2while语句42

5.3do…while语句43

5.4for循环44

5.5封装与泛化45

5.6局部变量47

5.7break和continue47

5.8增强的for循环48

本章习题49

第6章字符串与数组50

6.1字符串中获取字符50

6.2字符串长度51

6.3遍历字符串51

6.4字符串循环和计数52

6.5自增和自减运算52

6.6字符串的性质53

6.7数组53

6.8随机数56

本章习题58

第7章类与对象59

7.1类的基本概念59

7.2定义类61

7.3对象的创建与使用61

7.4类的封装与面向对象程序设计原则62

7.5类中的参数传递65

7.6重载与方法签名应用66

7.6.1方法重载66

7.6.2返回值为数组类型的方法67

7.6.3方法中的可变参数69

7.7程序开发过程与逐步求精70

7.8包74

7.9Java程序设计的本质74

本章习题75

第8章面向对象的特性77

8.1访问权限与私有成员77

8.2访问器和修改器78

8.3构造方法79

8.4静态变量、常量与类方法82

本章习题84

第9章继承、抽象类与接口87

9.1继承87

9.2super关键字89

9.3类成员的可访问性91

9.4抽象类92

9.5多态94

9.6对象转换和instanceof操作符96

9.7接口97

9.8接口的等价性100

9.9面向对象的性质100

本章习题101

第10章异常与输入输出103

10.1异常类型103

10.2异常处理方法105

10.2.1声明异常105

10.2.2抛出异常105

10.2.3捕获异常106

10.3创建自定义异常类108

10.4文件操作108

10.5文本文件I/O109

10.5.1使用Scanner读取数据109

10.5.2使用PrintWriter写数据111

10.6二进制文件I/O112

本章习题113

第11章数据分析基础114

11.1数据分析的核心概念115

11.1.1数据类型115

11.1.2数据点和数据集115

11.1.3关系数据库表116

11.1.4哈希表116

11.1.5数据分析与机器学习117

11.2编写与解析XML文件118

11.2.1XML语法简介118

11.2.2解析XML文件121

11.2.3编写XML文件122

11.3编写与解析JSON文件124

11.3.1JSON语法124

11.3.2读取JSON文件126

11.3.3写入JSON文件127

11.4从PDF文件中提取文本128

本章习题131

第12章Web爬虫132

12.1初识爬虫132

12.1.1HTTP请求技术133

12.1.2Jsoup与HTML解析技术135

12.1.3DOM、Xpath与正则表达式138

12.1.4Java爬虫框架145

12.2静态爬虫及其实现146

12.3动态爬虫及其实现149

12.3.1Selenium WebDriver简介149

12.3.2爬取新浪微博150

12.4爬虫客户端软件152

12.4.1火车采集器153

12.4.2八爪鱼采集器153

本章习题154

第13章机器学习与文本挖掘应用155

13.1机器学习应用流程155

13.1.1数据与问题定义156

13.1.2数据收集157

13.1.3数据预处理158

13.1.4数据分析与建模159

13.1.5泛化与评估160

13.2面向机器学习的Java工具161

13.2.1环境库161

13.2.2大数据平台162

13.2.3机器学习库163

13.3利用MALLET进行文本挖掘164

13.3.1主题模型164

13.3.2MALLET安装164

13.3.3文本预处理166

13.3.4应用主题模型分析政策文本170

13.4进一步学习机器学习172

本章习题173

附录A术语表174

附录B文科生如何入门编程179

参考文献183