本书深入浅出地阐述Python程序设计的基础知识，同时着重介绍NumPy库、Pandas数据分析方法和Matplotlib/Seaborn可视化的内容，并提供上机实验指导。通过丰富的实例与实验设计，将Python理论与实践有机结合，让编程变得不再枯燥，易学有趣。 全书内容分为三篇： 第1~8章为基础篇，着重介绍Python编程的基础知识； 第9~11章为进阶篇，主要介绍数据分析中常用的NumPy、Pandas与Matplotlib库的使用； 第12章和第13章为实践篇，着重介绍实践案例与上机实验。本书内容由浅入深、通俗易懂，实例丰富，同时配有教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案、期末试卷和450分钟的微课视频。 本书可作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的本科生教材，也可供有意从事数据分析工作的初学者、开发人员以及研究人员参考。

基础篇 第1章初识Python 1.1计算与问题求解 1.2Python语言的发展 1.3Python语言的特点及应用 1.3.1Python语言的特点 1.3.2Python语言的应用 1.4Python的开发环境 1.4.1Anaconda3的安装 1.4.2Spyder的用法 1.4.3Jupyter Notebook的用法 1.4.4pip与import 1.4.5IPython的使用 1.5编译与解释 1.6习题 第2章编写简单的程序 2.1变量 2.2保留字 2.3运算符 2.3.1算术运算符 2.3.2关系运算符 2.3.3逻辑运算符 2.4赋值语句 2.5缩进与注释 2.5.1缩进 2.5.2注释 2.6输入与输出 2.6.1print()函数 2.6.2input()函数 2.6.3格式化输入输出 2.7列表 2.8Turtle库 2.9习题 第3章程序的控制结构 3.1程序设计的基本结构 3.1.1算法的描述 3.1.2三种基本结构 3.2顺序结构 3.3选择结构 3.3.1单分支结构 3.3.2双分支结构 3.3.3多分支结构 3.3.4紧凑结构 3.4循环结构 3.4.1for语句 3.4.2while语句 3.4.3循环嵌套 3.4.4break与continue语句 3.5实例 3.6习题 第4章基本内置数据类型 4.1数据类型 4.2数字类型 4.3字符串 4.3.1字符串的定义及表示 4.3.2字符串的索引 4.3.3字符串的基本操作 4.4元组 4.4.1创建元组 4.4.2访问元组 4.4.3元组的内置函数 4.5列表 4.5.1创建、添加与删除列表元素 4.5.2访问列表 4.5.3列表操作符 4.5.4列表的函数与方法 4.5.5列表推导式 4.6字典 4.6.1创建字典 4.6.2访问字典中的元素 4.6.3添加字典元素 4.6.4删除字典元素 4.6.5字典的常见用法 4.7集合 4.7.1集合的创建 4.7.2集合元素的添加与删除 4.7.3集合的运算 4.7.4集合的内置方法 4.8类型转换 4.9迭代器与生成器 4.10实例 4.11习题 第5章函数 5.1函数调用 5.1.1函数的含义 5.1.2函数的调用过程 5.1.3参数传递 5.1.4常见的函数参数 5.1.5匿名函数 5.1.6递归调用 5.2局部变量与全局变量 5.3多文件函数调用 5.4math与random库 5.4.1math库 5.4.2random库 5.5datetime库 5.5.1datetime类型转换 5.5.2datetime对象的属性 5.5.3date类 5.6实例 5.7习题 第6章面向对象编程 6.1对象与类的含义 6.2属性与方法 6.2.1实例化对象 6.2.2属性 6.2.3方法 6.2.4函数和方法 6.3成员与方法的私有化 6.3.1成员的私有化 6.3.2公有方法和私有方法 6.4继承性 6.5多态性 6.6实例 6.6.1熊猫吃竹子 6.6.2学生信息管理 6.7习题 第7章字符串基本操作与正则表达式 7.1字符串的常用方法 7.2字符串格式化输出 7.2.1format()方法 7.2.2fstring 7.2.3转义字符 7.3正则表达式 7.3.1元字符 7.3.2re模块 7.4实例： 网页数据解析及输出 7.5习题 第8章文件读写 8.1文件的读写 8.1.1文件的打开和关闭 8.1.2文件的读写操作 8.2CSV文件读写 8.3JSON库 8.4实例 8.5习题 进阶篇 第9章NumPy库 9.1NumPy概述 9.1.1NumPy的数据对象 9.1.2NumPy数组的创建 9.1.3NumPy标准数据类型 9.1.4NumPy数组的常用属性 9.2NumPy数组的基本操作 9.2.1NumPy数组的索引 9.2.2NumPy数组的切片 9.2.3NumPy数组形态的操作/变形 9.2.4NumPy数组的拼接与切分 9.2.5NumPy数组的转置与翻转 9.2.6NumPy数组的通用函数 9.3实例： 生成随机数 9.4习题 第10章Pandas库 10.1Pandas概述 10.1.1Pandas库的数据对象 10.1.2Pandas数据对象的创建 10.1.3Pandas数据对象的索引 10.2Pandas数据预处理操作 10.2.1数据合并 10.2.2数据去重和替换 10.2.3数据缺失值处理 10.2.4数据离散化 10.2.5OneHot编码 10.3数据统计基础 10.3.1Pandas数据对象的分组 10.3.2基本统计计算 10.4实例： 学生成绩分析 10.5习题 第11章Matplotlib与Seaborn 11.1Matplotlib介绍 11.1.1图形中的组成元素 11.1.2图形的绘制层次 11.1.3坐标轴设置 11.1.4线条的属性 11.1.5子图绘制 11.2基本图形绘制 11.2.1柱状图 11.2.2直方图 11.2.3散点图 11.2.4箱线图 11.3Seaborn介绍 11.3.1统计关系可视化 11.3.2线性关系可视化 11.3.3分布数据可视化 11.3.4分类数据可视化 11.4实例 11.5习题 实践篇 第12章数据分析 12.1数据分析概述 12.1.1数据分析基本流程 12.1.2数据分析应用场景 12.2Python数据分析常用类库 12.3基于Kmeans的客户偏好分析 12.4实例： 泰坦尼克号生存分析 12.4.1泰坦尼克号数据集 12.4.2泰坦尼克号数据分析 12.5实例： 《红楼梦》文本分析 12.6实例： 天气数据分析 12.7习题 第13章Python实践 13.1Python集成开发环境——Spyder 13.2常见错误 13.3异常处理 13.4习题 上机实验 实验一Python基础知识 实验二Python组合数据类型 实验三函数及math、random、datetime库的使用 实验四类与对象 实验五字符串类型及正则表达式 实验六文件的读写 实验七第三方库的使用 实验八数据分析综合实践 附录A保留字 附录BPython内置函数 附录Cmath库 附录D字符串的基本操作与函数 附录Erandom库 附录FNumPy库 附录GMatplotlib库 附录HSeaborn库 附录I常见格式化符号 附录JPandas库常用方法 参考文献