更新时间：2023-07-17 19:38:17
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内容简介
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前言
第1章 Python入门知识
1.1 Python简介与本书的教学理念
1.2 Python的下载与安装
1.2.1 下载Python（Anaconda平台）
1.2.2 安装Python（Anaconda平台）
1.2.3 Anaconda Prompt（Anaconda3）
1.2.4 Spyder（Anaconda3）的介绍及偏好设置
1.2.5 Spyder（Anaconda3）窗口介绍
1.3 Python注释、基本输入与输出
1.3.1 Python的注释
1.3.2 print函数
1.3.3 input函数
1.4 Python变量和数据类型
1.4.1 Python的保留字与标识符
1.4.2 Python的变量
1.4.3 Python的基本数据类型
1.4.4 Python的数据运算符
1.5 Python序列
1.5.1 索引（Indexing）
1.5.2 切片（Slicing）
1.5.3 相加（Adding）
1.5.4 相乘（Multiplying）
1.5.5 元素检查
1.5.6 与序列相关的内置函数
1.6 Python列表
1.6.1 列表的基本操作
1.6.2 列表元素的基本操作
1.6.3 列表推导式
1.7 Python元组
1.7.1 元组的基本操作
1.7.2 元组元素的基本操作
1.7.3 元组推导式
1.8 Python字典
1.8.1 字典的基本操作
1.8.2 字典元素的基本操作
1.8.3 字典推导式
1.9 Python集合
1.10 Python字符串
1.11 习题
第2章 Python进阶知识
2.1 Python流程控制语句
2.1.1 选择语句
2.1.2 循环语句
2.1.3 跳转语句
2.2 Python函数
2.2.1 函数的创建和调用
2.2.2 参数的相关概念与操作
2.2.3 变量的作用域
2.3 Python模块和包
2.3.1 模块的创建和导入
2.3.2 包的创建和使用
2.4 Python numpy模块中的数组
2.4.1 数组的创建
2.4.2 数组的计算
2.4.3 使用数组开展矩阵运算
2.4.4 数组的排序、索引和切片
2.5 Python pandas模块中的序列与数据框
2.5.1 序列的相关操作
2.5.2 数据框的相关操作
2.6 Python对象与类
2.6.1 类的定义
2.6.2 定义适用于类对象的方法
2.6.3 子类从父类继承
2.7 Python数据读取
2.7.1 读取文本文件（CSV或者TXT文件）
2.7.2 读取EXCEL数据
2.7.3 读取SPSS数据
2.7.4 读取Stata数据
2.8 Python数据检索
2.9 Python数据缺失值处理
2.9.1 查看数据集中的缺失值
2.9.2 填充数据集中的缺失值
2.9.3 删除数据集中的缺失值
2.10 Python数据重复值处理
2.10.1 查看数据集中的重复值
2.10.2 删除数据集中的重复值
2.11 Python数据行列处理
2.11.1 删除变量列、样本行
2.11.2 更改变量列名称、调整变量列顺序
2.11.3 改变列的数据格式
2.11.4 多列转换
2.11.5 数据百分比格式转换
2.12 习题
第3章 机器学习介绍
3.1 机器学习概述
3.2 机器学习术语
3.3 机器学习分类
3.4 误差、泛化、过拟合与欠拟合
3.5 偏差、方差与噪声
3.5.1 偏差
3.5.2 方差
3.5.3 噪声
3.5.4 误差与偏差、方差、噪声的关系
3.5.5 偏差与方差的权衡
