Python程序设计基础

本书介绍 Python 程序设计的基础知识,集教材、习题、上机实验于一体,内容涵盖全国计算机等级考 试二级 Python 语言程序设计的考试大纲,包括 11 章教学内容和 9 个实验。在教学内容中,第 1~6 章介绍 Python 程序设计的基础知识,第 7~9 章分别介绍三个用于数据分析的第三方程序包(NumPy、Pandas、 Matplotlib)及其应用,第 10~11 章主要围绕 Tushare 财经数据库介绍运用 Python 进行数据分析的几个综合 案例。9 个实验与教学内容结合紧密,包括验证性、设计性和综合性实验,方便实验教学的组织与开展。 本书可作为高等院校计算机专业和非计算机专业零编程基础学生的教材,也可作为全国计算机等级 考试的教材,还可以作为相关人员的自学参考书。 扉页 版权页 前言 目录 第1章 初识Python 1.1 Python 语言概述 1.2 Python 的开发优势 1.3 安装Python 1.4 IDLE 开发环境 1.4.1 Python IDLE 集成开发环境 1.4.2 Python 程序编辑器 1.4.3 Python 程序书写规范 1.4.4 Python 程序的运行 1.5 Anaconda 开发环境 1.5.1 Python 软件包管理工具 1.5.2 Anaconda 软件包 1.5.3 Anaconda Prompt 窗口 1.5.4 IPython 开发工具 1.5.5 Spyder 集成开发环境 1.6 本章小结 习题 第2章 Python语言基础 2.1 基本数据类型 2.1.1 数值型 2.1.2 逻辑型 2.1.3 字符串 2.2 变量 2.2.1 关键字和标识符 2.2.2 变量 2.3 运算符与表达式 2.3.1 运算符 2.3.2 表达式 2.3.3 数据类型转换 2.4 输入与输出 2.4.1 输入函数input() 2.4.2 输出函数print() 2.5 内置函数 2.5.1 数学运算函数 2.5.2 字符串处理函数 2.5.3 其他函数 2.6 常用模块 2.6.1 模块导入 2.6.2 math 数学模块 2.6.3 random 随机数模块 2.6.4 datetime 和time 模块 2.7 本章小结 习题 第3章 Python容器数据类型 3.1 列表 3.1.1 创建列表和存取列表元素 3.1.2 列表基本操作 3.1.3 列表常用函数 3.1.4 切片 3.1.5 列表生成方式 3.2 元组 3.2.1 创建元组和存取元组元素 3.2.2 元组和列表的差异 3.2.3 序列操作函数 3.3 字典 3.3.1 创建字典和存取键值对 3.3.2 字典的常用方法 3.4 集合 3.4.1 创建集合 3.4.2 遍历集合 3.4.3 集合操作函数 3.4.4 集合运算:并、交、差 3.5 可变类型和不可变类型 3.6 浅复制和深复制 3.7 本章小结 习题 第4章 程序控制结构 4.1 顺序结构 4.2 选择结构 4.2.1 二分支选择结构 4.2.2 单分支选择结构 4.2.3 多分支选择结构 4.2.4 嵌套的选择结构 4.3 循环结构 4.3.1 while 循环 4.3.2 for 循环 4.3.3 break 语句和continue 语句 4.3.4 else 子句 4.3.5 循环的嵌套 4.4 异常处理结构 4.5 本章小结 习题 第5章 函数 5.1 函数定义 5.2 函数调用与参数 5.2.1 函数调用的一般形式 5.2.2 不可变对象和可变对象参数 5.2.3 默认值参数 5.2.4 关键字参数 5.2.5 不定长参数 5.2.6 实参序列解包 5.3 变量的作用域 5.4 lambda 表达式 5.5 嵌套定义、修饰器和生成器函数 5.6 函数递归调用 5.7 Python 的第三方库 5.7.1 pyinstaller 库 5.7.2 jieba 库 5.7.3 wordcloud 库 5.7.4 turtle 库 5.8 本章小结 习题 第6章 文件 6.1 文件的基本概念 6.2 文件基本操作 6.2.1 用内置函数open 打开文件 6.2.2 文件对象的属性和常用方法 6.2.3 关闭文件 6.2.4 读/写文本文件 6.2.5 读/写二进制文件 6.2.6 文件定位 6.2.7 读/写docx 文件和xlsx文件 6.3 文件与文件夹操作 6.3.1 os 模块 6.3.2 os.path 模块 6.4 编程实例 6.5 本章小结 习题 第7章 NumPy科学计算库 7.1 NumPy 基础 7.1.1 数组对象特性 7.1.2 生成数组 7.1.3 NumPy 的数据类型 7.2 存取数组元素 7.2.1 基本索引和切片操作 7.2.2 二维数组的索引操作 7.2.3 布尔索引 7.3 数组运算和排序 7.3.1 数组和单个数据的运算 7.3.2 数组和数组的运算 7.3.3 数组排序 7.4 NumPy 的函数 7.4.1 常用函数 7.4.2 随机函数 7.4.3 集合函数 7.4.4 多项式 7.5 数组组合和文件存取 7.5.1 改变数组的维度 7.5.2 数组组合 7.5.3 数组分割 7.5.4 读写文件 7.6 应用实例 7.7 本章小结 习题 第8章 Pandas 数据分析库 8.1 Pandas 的基本数据结构 8.1.1 序列 8.1.2 数据框 8.2 访问数据 8.2.1 loc[]、iloc[]访问 8.2.2 at[]、iat[]、query()访问 8.3 算术运算和对齐 8.3.1 nan 缺失值处理 8.3.2 对齐处理 8.3.3 通用函数 8.4 读/写数据文件 8.4.1 读/写CSV 文件 8.4.2 读/写Excel 文件 8.4.3 读/写HDF5 文件 8.5 数据整理 8.5.1 行、列的插入和删除 8.5.2 索引整理 8.5.3 重复值处理 8.5.4 排序和排名 8.5.5 数据框连接 8.5.6 数据分段 8.5.7 多级索引 8.5.8 字符串处理 8.6 分组统计 8.6.1 分组对象概述 8.6.2 分组对象的统计方法 8.6.3 数据透视表 8.7 时间序列 8.7.1 Pandas 中的时间函数 8.7.2 时间频率变换 8.8 实例应用 8.8.1 泰坦尼克号数据集分析 8.8.2 电影票房统计 8.8.3 股票基本面统计 8.9 本章小结 习题 第9章 Matplotlib 绘图库 9.1 Matplotlib 简介 9.1.1 绘图示例 9.1.2 颜色、线型和标记符号 9.1.3 plt 常用命令 9.1.4 中文显示问题 9.2 几种常见的图形 9.2.1 柱形图 9.2.2 饼图 9.2.3 散点图 9.2.4 直方图 9.2.5 箱线图 9.2.6 其他图形 9.3 多图绘制 9.4 设置图形装饰项 9.4.1 添加注解 9.4.2 设置坐标轴 9.4.3 填充颜色和显示图片 9.5 使用Pandas 绘图 9.6 本章小结 习题 第10章 Tushare 财经数据接口 10.1 财经数据接口Tushare 简介 10.1.1 宏观经济数据 10.1.2 股票行情数据 10.1.3 上市公司基本面数据 10.1.4 股票指数数据 10.2 股票行情数据的可视化 10.2.1 绘制股票k 线图 10.2.2 绘制股票价格移动均线与成交量 10.3 优质基本面的股票池创建 10.4 本章小结 习题 第11章 Python金融分析应用 11.1 实用NumPy 金融函数 11.2 股票的收益率和波动率 11.2.1 收益率计算 11.2.2 单只股票和市场平均收益率比较 11.2.3 历史波动率计算 11.2.4 股票收益率相关性分析 11.3 股票技术指标计算 11.3.1 价格趋势分析 11.3.2 超卖超买分析 11.4 宏观经济数据分析 11.4.1 数据准备 11.4.2 国内生产总值增长态势 11.5 本章小结 习题 第12章 配套实验 实验1 Python 和内置函数 实验2 列表、元组、字典和集合 实验3 程序的流程控制 实验4 函数练习 实验5 文件读写 实验6 NumPy 科学计算库 实验7 Pandas 数据分析库 实验8 Matplotlib 绘图库 实验9 Python 金融数据分析应用 参考文献