自学Python——编程基础、科学计算及数据分析（第2版）

本书是面向Python学习者和使用者的一本实用学习笔记，在前一版的基础之上进行了全面修订。全书共11章。第1章介绍Python的基础知识，包括Anaconda、IPython解释器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用；第2章介绍Python的基本用法，包括基础语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告、文件读写、内置函数；第3章介绍Python的进阶用法，包括函数进阶、迭代器与生成器、装饰器、上下文管理器与with语句、变量作用域；第4章介绍Python面向对象编程，包括对象的方法与属性、继承与复用；第5章介绍常见的Python标准库；第6章介绍Python科学计算基础模块NumPy，包括NumPy数组的操作、广播机制、索引和读写；第7章介绍Python数据可视化模块Matplotlib，包括基于函数和对象的可视化操作；第8章介绍Python科学计算进阶模块SciPy，包括概率、线性代数等模块；第9章介绍Python数据分析基础模块Pandas，包括Series和DataFrame的使用；第10章介绍一个用Python分析中文小说文本的案例；第11章介

这是一本全面而深入的Python学习书籍，面向Python学习者和使用者。本书共11章，全面介绍了Python的基础知识，包括Anaconda、IPython解释器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用；Python的基本用法，包括基础语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告、文件读写、内置函数；Python的进阶用法，包括函数进阶、迭代器与生成器、装饰器、上下文管理器与with语句、变量作用域；Python面向对象编程，包括对象的方法与属性、继承与复用；常见的Python标准库；Python科学计算基础模块NumPy，包括NumPy数组的操作、广播机制、索引和读写；Python数据可视化模块Matplotlib，包括基于函数和对象的可视化操作；Python科学计算进阶模块SciPy，包括概率、线性代数等模块；Python数据分析基础模块Pandas，包括Series和DataFrame的使用；一个用Python分析中文小说文本的案例；一个用Python对手写数字进行机器学习处理的案例。 书中详细讲解了Python的基本语法、数据类型、控制结构、函数