Python程序設計與人工智能應用
黎誌
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商品描述
本書以思維訓練為核心，同時註重與人工智能的銜接，旨在幫助讀者在掌握 Python 語法的同時，構建解決實際問題的程序設計思維，為進入人工智能領域奠定基礎。全書共十章，內容包括Python語言概述、基本數據類型和對象、控制語句、常用數據結構、函數與模塊、異常處理、文件、科學計算和可視化應用、Pandas數據分析基礎、Python在人工智能領域的應用。 全書秉持“實例驅動、實踐導向” 的編寫理念，每章設置 “實例研究”“上機實踐” 環節，確保讀者通過 “做中學” 深化理論認知、提升實操能力。同時，本書通過明確各章節的程序設計思維訓練目標，幫助讀者清晰把握學習重點。通過本書，讀者不僅能掌握 Python 核心知識，更能養成 “用代碼思考、用實踐驗證” 的習慣，為應對數字化與人工智能時代的挑戰構建核心素養支撐。 本書適用於各高校程序設計相關課程，也可供計算機和人工智能技術初學者學習使用。
作者簡介
黎誌，博士，副教授，2004年6月畢業於西南交通大學大學計算機系，主要從事計算機程序設計教學工作。作為課程負責人，主講“Python語言程序設計”課程、人工智能通識等課程。
目錄大綱
第 一章 Python語言概述
1.1 為什麼選擇Python？
1.1.1 程序設計語言
1.1.2 python語言的發展歷程
1.1.3 python語言的特色
1.1.4 python語言的應用領域
1.2 Python開發環境
1.2.1 安裝Python環境
1.2.2 使用IDLE工具
1.2.3 第 一個Python程序
1.3 Python輸入與輸出
1.3.1 輸出函數print
1.3.2 輸入函數input
1.3.3 eval函數
1.4 Python程序設計風格
1.4.1 編碼規範
1.4.2 命名規範
1.4.3 註釋
1.5 實例研究：一個完整的計算程序和Math庫
1.6 本章小結
1.7 自測與思考
1.8 上機實踐
第二章 基本數據類型和對象
2.1 Python數據類型
2.2 字符串類型
2.2.1字符串的表示
2.2.2 字符串的操作
2.2.3 字符串處理方法
2.3數字類型
2.3.1 整數類型
2.3.2 浮點類型
2.3.3 復數類型
2.3.4 布爾類型
2.4 對象和方法簡介
2.5運算符
2.5.1算術運算符
2.5.2 關系運算符
2.5.3 邏輯運算符
2.5.4 位運算符
2.5.5 賦值運算符
2.5.6 運算符優先級
2.6 格式化數字和字符串
2.6.1 格式化浮點數
2.6.2 格式化整數
2.6.3 格式化字符串
2.7 實例研究：利用turtle庫繪制各種圖形
2.8 本章小結
2.9 自測與思考
2.10 上機實踐
第三章 常用數據結構
3.1 序列
3.1.1列表list
3.1.2 列表推導式
3.1.3 內置函數zip()和enumerate()
3.1.4 元組tuple
3.1.5 列表與元組之間的轉換
3.2 字典
3.2.1 創建字典
3.2.2 字典操作
3.2.3 字典方法
3.2.4 遍歷字典
3.2.5 列表、元組與字典之間的轉換
3.3 集合
3.3.1 集合的創建
3.3.2 集合的運算
3.3.3 集合的方法
3.4 實例研究：字典綜合應用
3.5 本章小結
3.6 自測與思考
3.7 上機實踐
第四章 Python控制語句
4.1選擇結構
4.1.1 if語句
4.1.2 if-else結構
4.1.3 elif結構
4.1.4 條件表達式
4.1.5 pass
4.2 循環結構
4.2.1 while語句
4.2.2 for語句
4.2.3 range()函數
4.3 跳轉語句
4.3.1 break語句
4.3.2 continue語句
4.3.3 while和for中的else語句
4.4 實例研究：常用算法及應用
4.5 本章小結
4.6 自測與思考
4.7 上機實踐
第五章 Python函數與模塊
5.1函數的定義和使用
5.1.1函數的定義
5.1.2 函數的使用
5.1.3 Lambda表達式
5.1.4 函數返回值
5.2 函數參數
5.2.1函數形參和實參的區別
5.2.2參數的傳遞
5.2.3 函數參數的類型
5.2.4 變量的作用域
5.3 閉包和函數的遞歸調用
5.3.1閉包
5.3.2 函數的遞歸調用
5.4內置函數應用實例
5.4.1 數學運算函數
5.4.2 集合
5.5 模塊
5.5.1 import導入模塊
5.5.2 定義自己的模塊
5.5.3datetime模塊
5.5.4 random模塊
5.6 實例研究：可重用圖形函數編程
5.7 本章小結
5.8 自測與思考
5.9 上機實踐
第六章 異常處理
6.1 程序中的錯誤與異常
6.2 Python異常處理
6.2.1 try-except語句
6.2.2 單異常處理
6.2.3 多異常處理
6.2.4 finally字句
6.3 實例研究：異常的高級應用
6.4 本章小結
6.5 自測與思考
6.6 上機實踐
第七章 文件
7.1文件操作相關模塊概述
7.2文本文件的讀取和寫入
7.2.1文本文件的寫入
7.2.2 文本文件的讀取
7.2.3 文本文件的編碼
7.3二進制文件的讀取和寫入
7.3.1 二進制文件的寫入
7.3.2 二進制文件的讀取
7.4隨機文件訪問
7.5 CSV格式文件的讀/寫
7.6實例研究：統計文件中的字符個數
7.7 本章小結
7.8 自測與思考
7.9 上機實踐
第八章 科學計算和可視化應用
8.1數據分析基礎工具-Numpy
8.1.1 多維數組對象ndarray的創建
8.1.2 ndarray的索引和切片
8.1.3 ndarray的shape操作
8.1.4 通用函數
8.2 Matplotlib繪圖基礎
8.2.1基本布局對象
8.2.2圖表樣式的修改以及裝飾項接口
8.2.3 基礎圖表的繪制
8.2.4 繪制雷達圖
8.3 Seaborn的應用
8.3.1 主題
8.3.2 調色盤
8.3.3 加載庫和數據文檔
8.3.4 seaborn的繪圖功能
8.4 實例研究：多級雷達圖繪制
8.5 本章小結
8.6 自測與思考
8.7 上機實踐
第九章 Python數據分析基礎
9.1 Pandas
9.1.1 Series
9.1.2 DataFrame
9.2 Pandas統計功能
9.2.1 基本統計
9.2.2 分組統計
9.3 Pandas合並、連接和排序
9.3.1 合並/連接
9.3.2 數據排序
9.4 Pandas篩選、匯總和過濾
9.4.1篩選
9.4.2匯總
9.4.3過濾
9.5 Pandas讀寫外部數據文件
9.5.1 文本文件讀寫
9.5.2 excel文件讀寫
9.6實例研究：成績分析
9.7 本章小結
9.8 自測與思考
9.9 上機實踐
第 10章 Python在人工智能領域
10.1 機器學習
10.2 自然語言處理
10.3 深度學習
10.4 實例研究
10.5 本章小結
10.6 自測與思考
10.7 上機實踐
