1 Python介绍
本章思维导图
1.1 认识Python
1.2 Anaconda下载与安装
1.3 Jupyter Notebook介绍
1.4 Markdown介绍
1.5 Jupyter中安装Markdown目录
1.6 Python文件常用后缀名
1.7 Python模块
2 Python基础知识
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2.1 保留字与标识符
2.2 变量
2.3 基本数据类型
2.4 运算符
2.5 常用的内置函数
3 Python基本数据结构
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3.1 列表
3.2 元组
3.3 字典
3.4 集合
4 Python程序结构
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4.1 顺序结构
4.2 分支结构
4.3 循环结构
4.4 break与continue语句
5 字符串与正则表达式
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5.1 字符串大小写
5.2 判断类方法
5.3 查找字符串
5.4 分割字符串
5.5 拼接字符串
5.6 替换字符串
5.7 格式化字符串
5.8 正则表达式
6 函数
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6.1 函数的定义
6.2 函数的调用
6.3 参数传递
6.4 函数的返回值
6.5 局部变量和全局变量
6.6 函数式编程
7 文件操作
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7.1 文件创建
7.2 文件写入
7.3 文件读取
7.4 定位
8 面向对象程序设计
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8.1 程序设计的方法
8.2 类和对象
8.3 定义类与创建对象
8.4 self参数
8.5 实例属性与类属性
8.6 __init__（）方法
8.7 私有成员与公有成员
8.8 方法与属性
8.9 封装
8.10 继承
8.11 重写
9 异常处理
本章思维导图
9.1 错误与异常概述
9.2 异常处理用法
10 NumPy简介
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10.1 numpy方法
10.2 数组结构图
10.3 数组创建
10.4 数组存载
10.5 一维数组数据提取
10.6 二维数组数据提取
10.7 数组的形状变换
10.8 数组的运算
10.9 广播
11 Pandas简介
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11.1 pandas方法
11.2 Series与DataFrame结构图
11.3 Series和DataFrame创建
11.4 存载数据对象
11.5 Series的数据提取
11.6 DataFrame之数据提取
11.7 DataFrame数据修改
11.8 DataFrame之行列标签及名称修改
11.9 数据合并
11.10 数据的连接
11.11 行列转换
11.12 透视
11.13 分组
11.14 pandas的运算
12 SciPy简介
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12.1 常数与特殊函数
12.2 积分
12.3 插值
12.4 优化
12.5 线性代数
12.6 统计分布
13 Matplotlib简介
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13.1 图的构成
13.2 建立坐标系
13.3 常用作图方法及图的保存
13.4 参数设置
13.5 实例分析
13.6 常见统计图
14 Seaborn简介
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14.1 sns.relplot作图
14.2 sns.catplot作图
14.3 sns.distplot作直方图
14.4 sns.pairplot作相关图
15 描述性统计
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15.1 集中趋势的度量
15.2 离散程度的度量
15.3 分布形状的度量
16 概率与数理统计基础
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16.1 随机数
16.2 随机变量及分布
16.3 方差分析
16.4 一元线性回归
附录A Pandas读取数据
参考文献
鄂公网安备 42010302001612号 