新书推荐之《Python数据分析实战》（手把手教你学Python系列视频配套教材）

1、教材出版背景

2017年开始，倚动实验室在TensorFlow机器学习和网络数据抓取等项目中接触Python编程，边学边教，团队内部通过多种形式多次开设了Python课。为应对新冠疫情爆发的新形势，由钟元生教授领衔，带领团队成员对以往Python学习经验进行归纳、总结和梳理，从而初步设计出Python数据分析整体知识框架，并由高成珍博士和周璐喆硕士录制了手把手教你学Python系列视频。在此基础上，经过一轮线上线下教学实践反馈，不断总结、修改和完善，最终才形成了《Python数据分析实战》教材，当前教材书稿已交由清华大学出版社，完成了初审、复审、终审，进入发稿付排阶段。下学期准备开设Python课程的老师可以选用。

 

本教材既可以作为计算机相关专业新生的编程入门课程，也适合于想要从事数据分析、人工智能、机器学习等相关岗位人员的编程扫盲课，还适合程序设计爱好者的自学提升。 

2、教材特点

本教材零基础带你搭建开发环境，从无到有、从易到难、层层递进，逐步走进Python的世界。既有详细的知识点介绍，又有通俗易懂的典型案例分析，还有从无到有的代码实践，让你看得懂、学得会、做得出。

（1）循序渐进。从Python的基本语法、基本知识和基本应用出发，逐步深入。第1至9章为Python语言基础，第10至14章为Python数据分析，零基础读者也能快速上手。

（2）案例丰富。在对每个知识点进行讲解时，都配以可运行的程序示例及其运行结果。让读者通过阅读示例代码和代码运行结果，深刻理解所学到的知识。

（3）知识点与实践相结合。在每一章内容结束之后，都提供了大量的课后练习，供同学们编程实践，以提高读者解决实际问题的能力。

（4）资源支持全面。除了教材之外，我们还提供了本教材所用到的示例代码、课后练习源代码、课件等诸多资源，供同学们参考学习。

对于部分知识点，教材还提供了进阶内容，以供感兴趣的同学作进一步的深入学习。另外，本教材的编程示例都严格按照Python的PEP8编程规范进行编写，并融合了Python编程之禅的智慧。请读者认真理解该规范，深入领会Python编程之禅，并将其融入自己的编程习惯中。

3、教材目录

本书对Python编程及其数据分析方法做了科学的组织，包括Python语法基础、Python程序结构、Python常用数据结构、函数与异常处理、常见库操作、文件操作、面向对象编程、数据库操作、Numpy库、Pandas库、数据可视化等内容。教材目录如下。

第1章 Python简介与环境搭建

• 1.1 Python简介

• 1.2 Python工具下载与环境搭建

• 1.3 第一个Python程序

• 1.4 集成开发工具

• 1.5 本章小结

• 课后练习

第2章 语法基础

• 2.1 输入输出函数

• 2.2 变量和注释

• 2.3 数据类型

• 2.4 运算符

• 2.5 本章小结

• 课后练习

第3章 流程控制

• 3.1 条件结构

• 3.2 循环结构

• 3.3 循环控制关键词

• 3.4 综合案例

• 3.5 本章小结

• 课后练习

第4章 常用数据结构

• 4.1 列表

• 4.2 元组

• 4.3 字符串

• 4.4 集合

• 4.5 字典

• 4.6 本章小结

• 课后练习

第5章 函数

• 5.1 函数的定义与调用

• 5.2 参数类型与参数传递

• 5.3 变量作用域与递归

• 5.4 特殊函数

• 5.5 本章小结

• 课后练习

第6章 异常处理

• 6.1 错误和异常

• 6.2 异常处理机制

• 6.3 本章小结

• 课后练习

第7章 常见库的操作

• 7.1 模块

• 7.2 数学库math

• 7.3 随机数库random

• 7.4 时间库time

• 7.5 集合库collections(进阶)

• 7.6 本章小结

• 课后练习

第8章 文件操作

• 8.1 文本文件的读写

• 8.2 文件与文件夹的常见操作

• 8.3 Excel文件的读写

• 8.4 本章小结

• 课后练习

第9章 面向对象编程

• 9.1 类和对象

• 9.2 类的属性

• 9.3 类的方法

• 9.4 类的继承

• 9.5 本章小结

• 课后练习

第10章 数据库

• 10.1 数据库基础

• 10.2 结构化查询语言SQL

• 10.3 操作数据库核心API

• 10.4 Python操作数据库案例

• 10.5 本章小结

• 课后练习

第11章 NumPy入门与实践

• 11.1 NumPy简介

• 11.2 数组对象ndarray

• 11.3 索引和切片

• 11.4 NumPy的通用函数

• 11.5 ndarray的数组运算

• 11.6 本章小结

• 课后练习

第12章 Pandas入门与实践

• 12.1 Series和Index介绍

• 12.2 Series的数据访问和常用方法

• 12.3 DataFrame的创建与数据访问

• 12.4 DataFrame中的属性和方法

• 12.5 DataFrame的数据合并

• 12.6 pandas加载数据和缺失值处理

• 12.7 pandas的分组操作

• 12.8 pandas的数据合并操作

• 12.9 pandas中综合案例

• 12.10 本章小结

• 课后练习

第13章 Matplotlib入门与实践

• 13.1 pyplot绘图基础

• 13.2 绘制线形图

• 13.3 绘制直方图

• 13.4 绘制条形图

• 13.5 绘制饼状图

• 13.6 绘制散点图

• 13.7 生成词云图

• 13.8 本章小结

• 课后练习

第14章 人工智能之scikit-learn

• 14.1 机器学习基础

• 14.2 鸢尾花分类

• 14.3 波士顿房价预测

• 14.4 手写数字识别

• 14.5 本章小结

• 课后练习

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