PYTHON数据分析与办公自动化

第1章 Python编程基础
1.1 Python编程环境 001
1.1.1 Python语言简介 001
1.1.2 Python编程环境的建立 002
1.1.3 Python自带集成开发环境 004
1.1.4 PyCharm集成开发环境 005
1.2 变量与赋值语句 006
1.2.1 变量和赋值的意义 006
1.2.2 变量的定义 008
1.2.3 赋值语句 009
1.3 Python中的数据类型 010
1.3.1 数据类型 010
1.3.2 数据类型的转换 012
1.3.3 字符串中的转义符 015
1.4 表达式 016
1.4.1 数值表达式 016
1.4.2 逻辑表达式 018
1.4.3 运算符的优先级 019
1.5 Python编程的注意事项 020
1.5.1 空行与注释 020
1.5.2 缩进 021
1.5.3 续行 021
1.6 Python中常用的一些函数 021
1.6.1 输入函数和输出函数 021
1.6.2 range()函数 023
1.6.3 随机函数 023
1.7 分支结构 024
1.7.1 if分支结构 024
1.7.2 if分支语句的嵌套 027
1.7.3 match分支结构 028
1.8 循环结构 030
1.8.1 for循环结构 030
1.8.2 while循环结构 031
1.8.3 循环体的嵌套 032
1.8.4 continue和break语句 033 第2章 Python的数据结构
2.1 列表 035
2.1.1 创建列表 035
2.1.2 列表元素的索引和输出 038
2.1.3 列表的编辑 039
2.2 元组 042
2.2.1 创建元组 042
2.2.2 元组元素的索引和输出 043
2.3 字典 044
2.3.1 创建字典 045
2.3.2 字典的编辑 047
2.4 字符串 049
2.4.1 字符串的索引和输出 049
2.4.2 字符串的处理 050
2.4.3 格式化字符串 057 第3章 自定义函数、类和模块
3.1 自定义函数 062
3.1.1 自定义函数的格式 063
3.1.2 函数参数 065
3.1.3 函数的返回值 069
3.1.4 函数的局部变量 069
3.1.5 匿名函数lambda 070
3.1.6 函数的递归调用 071
3.2 类和对象 071
3.2.1 类和对象介绍 071
3.2.2 类的定义和实例 073
3.2.3 实例属性和类属性 074
3.2.4 类中的函数 076
3.2.5 属性和方法的私密性 078
3.2.6 类的继承 080
3.2.7 类的其他操作 083
3.3 模块和包 086
3.3.1 模块的使用 086
3.3.2 模块空间与主程序 089
3.3.3 包的使用 090
3.3.4 枚举模块enum 091
3.3.5 系统模块sys 092
3.3.6 日期时间模块datetime 094 第4章 异常处理和文件操作
4.1 异常信息和异常处理 099
4.1.1 异常信息 099
4.1.2 被动异常的处理 101
4.1.3 异常的嵌套 104
4.2 文件的读写 105
4.2.1 文件的打开与关闭 105
4.2.2 读取数据 107
4.2.3 写入数据 109
4.3 文件和路径操作 112
4.4 py文件的编译 116 第5章 NumPy数组运算
5.1 创建数组 117
5.1.1 数组的基本概念 117
5.1.2 NumPy的数据类型 118
5.1.3 创建数组的方法 122
5.1.4 数组的属性 130
5.1.5 NumPy中的常量 130
5.1.6 数组的切片 132
5.1.7 数组的保存与读取 134
5.2 数组操作 137
5.2.1 基本运算 138
5.2.2 调整数组的形状 141
5.2.3 数组的重新组合 143
5.2.4 数组的分解 145
5.2.5 数组的重复复制 146
5.2.6 类型转换 146
5.2.7 数组排序 147
5.2.8 数组查询 149
5.2.9 数据统计 151
5.2.10 数据的添加和删除 155
5.2.11 数组元素的随机打乱 156
5.2.12 数组元素的颠倒 157
5.3 随机数组 157
5.3.1 随机生成器 158
5.3.2 随机函数 159
5.4 通用函数 161
5.4.1 数组基本运算函数 161
5.4.2 数组逻辑运算函数 164
5.4.3 数组三角函数 164
5.5 线性代数运算 165
5.5.1 矩阵对角线 165
5.5.2 数组乘积 166
5.5.3 数组的行列式 168
5.5.4 数组的秩和逆矩阵 169
5.5.5 特征值和特征向量 170
5.5.6 SVD分解 171
5.5.7 Cholesky分解 172
5.5.8 QR分解 173
5.5.9 范数和条件数 174
5.5.10 线性方程组的解 176 第6章 Matplotlib数据可视化
6.1 二维绘图 177
6.1.1 折线图 177
6.1.2 对数折线图 180
6.1.3 堆叠图 181
6.1.4 时间折线图 182
6.1.5 带误差的折线图 183
6.1.6 填充图 184
6.1.7 阶梯图 185
6.1.8 极坐标图 185
6.1.9 火柴棍图 186
6.1.10 散点图 187
6.1.11 柱状图 189
6.1.12 饼图 191
6.1.13 直方图 192
6.1.14 六边形图 194
6.1.15 箱线图 195
6.1.16 小提琴图 197
6.1.17 等值线图 198
6.1.18 四边形网格颜色图 200
6.1.19 三角形图 201
6.1.20 箭头矢量图 205
6.1.21 流线图 207
6.1.22 矩阵图 208
6.1.23 稀疏矩阵图 209
6.1.24 风羽图 210
6.1.25 事件图 211
6.1.26 自相关函数图 212
6.1.27 互相关函数图 213
6.1.28 幅值谱图和相位谱图 214
6.1.29 时频图 215
6.1.30 功率谱密度图 216
6.1.31 绘制图像 218
6.2 图像、子图和图例 219
6.2.1 图像对象 220
6.2.2 子图对象 223
6.2.3 图例对象 231
6.3 图像的辅助功能 232
6.3.1 添加注释 232
6.3.2 添加颜色条 234
6.3.3 添加文字 235
6.3.4 添加箭头 236
6.3.5 添加网格线 236
6.3.6 添加水平、竖直和倾斜线 238
6.3.7 添加表格 240
6.4 三维绘图 241
6.4.1 三维子图对象 241
6.4.2 三维折线图 242
6.4.3 三维散点图 242
6.4.4 三维柱状图 243
6.4.5 三维曲面图 244
6.4.6 三维等值线图 245
6.4.7 三维三角形网格图 246
6.4.8 三维箭头矢量图 248 第7章 Pandas数据处理
7.1 Pandas的数据结构 252
7.1.1 Series的创建方法 253
7.1.2 Series的属性 256
7.1.3 Series数据的获取和编辑 257
7.1.4 DataFrame的创建方法 260
7.1.5 DataFrame的属性 264
7.1.6 DataFrame数据的获取和编辑 265
7.1.7 标签 267
7.2 数据运算 272
7.2.1 基本运算 272
7.2.2 统计函数 276
7.2.3 方程应用 278
7.3 标签操作 282
7.3.1 标签添加前后缀 282
7.3.2 替换和重置标签 282
7.3.3 标签重命名 284
7.3.4 重建标签 285
7.4 数据操作 286
7.4.1 获取数据 286
7.4.2 迭代输出 288
7.4.3 添加列和行 288
7.4.4 数据排序 290
7.4.5 标签对齐 292
7.4.6 数据比较 294
7.4.7 数据连接 295
7.4.8 数据合并 297
7.4.9 重复行的处理 299
7.4.10 缺失数据的处理 300
7.4.11 替换数据 306
7.4.12 形状调整 307
7.4.13 分组统计 313
7.4.14 标签重采样 315
7.4.15 数据移动 317
7.5 数据读写 318
7.5.1 pickle文件的读写 319
7.5.2 Excel文件读写 320
7.5.3 csv文件的读写 322
7.6 数据可视化 324
7.6.1 用plot()方法绘图 324
7.6.2 用plot的子方法绘图 326
7.6.3 特殊绘图 327 第8章 SciPy数据计算方法
8.1 物理常数和单位换算 332
8.1.1 数学和物理常量 333
8.1.2 单位换算系数 333
8.2 插值计算 337
8.2.1 一维样条插值 338
8.2.2 一维多项式插值 339
8.2.3 二维样条插值 340
8.2.4 根据FFT插值 341
8.3 聚类算法 342
8.3.1 k-平均聚类法 342
8.3.2 矢量量化 344
8.3.3 层次聚类法 345
8.4 数值积分和微分 348
8.4.1 一重定积分 348
8.4.2 二重定积分 353
8.4.3 三重定积分 354
8.4.4 n重定积分 355
8.4.5 给定离散数据的积分 355
8.4.6 数值微分 357
8.5 傅里叶变换 357
8.5.1 傅里叶变换公式 358
8.5.2 离散傅里叶变换 359
8.5.3 傅里叶变换的辅助工具 361
8.5.4 离散余弦和正弦变换 362
8.5.5 窗函数 364
8.5.6 短时傅里叶变换 370
8.5.7 小波分析 371
8.6 数字信号处理 373
8.6.1 信号的卷积和相关计算 373
8.6.2 二维图像的卷积计算 375
8.6.3 FIR与IIR滤波器 376
8.6.4 FIR与IIR滤波器的设计 381
8.6.5 滤波器的频率响应 385
8.6.6 其他滤波器 386
8.7 多项式运算 389
8.7.1 多项式的定义及属性 389
8.7.2 多项式的四则运算 391
8.7.3 多项式的微分和积分 391
8.7.4 多项式拟合 392
8.8 曲线拟合与正交距离回归 393
8.8.1 曲线拟合 393
8.8.2 正交距离回归流程 395
8.8.3 简易模型 399 第9章 读写Excel文档
9.1 Excel工作簿和工作表格 401
9.1.1 openpyxl的基本结构 401
9.1.2 工作簿Workbook 403
9.1.3 工作表格Worksheet 406
9.2 绘制数据图表 415 第10章　读写Word文档
10.1 文档Document 430
10.1.1 新建和打开文档 431
10.1.2 Document的方法和属性 431
10.2 段落Paragraph 434
10.2.1 Paragraph的方法和属性 434
10.2.2 段落格式Paragraph-Fromat 434
10.2.3 字体Font 437
10.3 文本块Run 439
10.4 表格Table和单元格_Cell 441
10.5 节Section 444
10.6 页脚_Footer和页眉_Header 446 第11章　读写PowerPoint文档
11.1 母版SlideMaster和版式SlideLayout 448
11.1.1 演示Presentation 449
11.1.2 母版SlideMaster和版式SlideLayout的属性 451
11.1.3 母版和版式中的占位符Placeholder 451
11.1.4 母版和版式中的形状Shape 453
11.1.5 母版和版式的背景和文本框的颜色填充 456
11.2 幻灯片Slide及其形状Shape 457
11.2.1 幻灯片Slide 457
11.2.2 幻灯片中的文本操作 459
11.2.3 幻灯片中添加形状Shape 463 第12章　读写PDF文档
12.1 PDF文档和页面PageObject 478
12.1.1 读取PDF文档PdfReader 478
12.1.2 页面PageObject 479
12.1.3 坐标变换 481
12.1.4 添加水印 482
12.2 写PDF文档PdfWriter 483
12.2.1 合并PDF文档 484
12.2.2 拆分PDF文档 485
12.2.3 加密PDF文档 485