- ISBN:9787302624103
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:236
- 出版时间:2023-07-01
- 条形码:9787302624103 ; 978-7-302-62410-3
本书特色
具有交叉领域学科培养特点和需求,面向学生可包括法学、金融、经管、外语等文科专业学生。配套微课视频、教学课件、程序源码、教学大纲、习题答案等资源。全书内容全面系统,在案例编程过程中,引导学生学习程序设计,具有趣味性、前沿性、实践性。
内容简介
随着科学技术的快速发展,信息技术在社会各个领域进行不断深入运用和融合。“新工科”教改的一波浪潮之后,“新文科”教改也接踵而至。高校专业建设面临着新的时代使命和挑战,需培养出符合未来社会与经济发展需求的新型人才。 本书通过大量实例,深入浅出地介绍了Python的基础语法,让读者在解决实际问题的过程中,掌握Python语言程序设计的基础和应用。通过案例引导读者学习,弱化语法规则,突出领域应用,强调数据分析,让非计算机专业的学生也能通过数据分析实践感受人工智能的魅力。 全书共12章,主要内容有计算机科学基础,Python入门,编程基础,语句和控制结构,字符串、列表和元组,函数,字典和集合,文件及文件管理,模块和面向对象,数据分析基础,数据可视化基础和其他常用库介绍等。全书提供了大量应用实例,每章后均有练习题。 本书可作为高等院校各专业,特别是非计算机专业通识教育中计算机程序设计相关课程的教材,也可供各领域Python自学者参考和使用。
目录
7.3NLTK库简介 7.4jieba库 7.5集合 7.5.1集合类型 7.5.2集合的常用函数与操作 7.6练习 第8章文件及文件管理 8.1文件对象 8.2文件的操作 8.2.1打开和关闭文件 8.2.2文件的定位 8.2.3文件路径 8.3os模块 8.3.1os模块简介 8.3.2语料库的创建 8.4练习 第9章模块和面向对象 9.1模块 9.1.1Python模块 9.1.2模块化架构 9.1.3包的管理 9.1.4安装方法 9.1.5库的引用 9.2面向对象 9.2.1面向对象的概念 9.2.2类与实例 9.2.3面向对象的特征 9.3练习 第10章数据分析基础 10.1案例分析 10.2Numpy入门 10.2.1多维数组对象ndarray 10.2.2通用函数 10.2.3Numpy随机数生成 10.3Pandas 10.3.1Series 10.3.2DataFrame 10.3.3索引对象Index简介 10.4综合案例: 期刊文献分析 10.4.1前期准备 10.4.2中文分词 10.4.3词频统计 10.4.4数据可视化 10.5练习 第11章数据可视化基础 11.1可视化库Matplotlib简介 11.1.1绘制**个Matplotlib图表 11.1.2使用plot()函数绘制线形图表 11.1.3Pandas中的绘图函数 11.2可视化库Pyecharts简介 11.2.1柱状图和折线图 11.2.2关系图 11.2.3南丁格尔玫瑰图 11.3其他常用可视化库简介 11.4练习 第12章其他常用库介绍 12.1Sklearn库简介 12.1.1Sklearn简介 12.1.2分类方法 12.1.3聚类算法 12.1.4线性回归 12.2PyTorch简介 12.2.1张量 12.2.2张量的基本运算 12.2.3自动梯度autograd软件包 12.2.4卷积神经网络 12.2.5实例: 使用PyTorch进行人脸标注 12.3爬虫 12.3.1网络爬虫的概念 12.3.2爬虫的基本使用 12.3.3实例1: 爬取指定搜索内容 12.3.4实例2: 爬取网页图片 12.4练习
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