Python基礎(chǔ)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

第1篇Python入門(mén)001
第1章Python的“魔法”001
1.1Python是什么001
1.2Python能做什么001
1.3Python怎么樣002

第2章Python的使用方法003
2.1Python安裝003
2.1.1Windows下安裝Python003
2.1.2Linux下安裝Python（以Ubuntu為例）003
2.1.3Anaconda的使用004
2.2選擇合適的開(kāi)發(fā)環(huán)境007
2.2.1Spyder的使用007
2.2.2PyCharm的安裝與使用009
2.2.3文本編輯器配合終端的使用方法011
2.3Python初體驗(yàn)012
2.3.1第一個(gè)Python程序012
2.3.2Python語(yǔ)言風(fēng)格014
2.4管理Python庫(kù)014
2.4.1模塊的導(dǎo)入014
2.4.2第三方庫(kù)的安裝與導(dǎo)入014
2.4.3國(guó)內(nèi)鏡像源介紹015

第3章Python高效學(xué)習(xí)方法016
3.1如何使用本書(shū)016
3.2如何提高Python編程能力016

第2篇Python應(yīng)用基礎(chǔ)017
第4章簡(jiǎn)單變量與字符串017
4.1變量賦值017
4.1.1單變量賦值017
4.1.2多變量賦值018
4.2數(shù)字用法及其類(lèi)型018
4.2.1數(shù)字用法018
4.2.2數(shù)據(jù)類(lèi)型018
4.3字符串021
4.3.1字符串的聲明和訪問(wèn)021
4.3.2字符串拼接022
4.3.3字符串修改022
4.3.4字符串其他常用方法023
4.4變量的命名規(guī)則024

第5章列表、元組和字典026
5.1列表026
5.2元組031
5.3字典033

第6章控制語(yǔ)句039
6.1True和False039
6.2條件判斷039
6.2.1if-else040
6.2.2elif040
6.3循環(huán)041
6.3.1for語(yǔ)句041
6.3.2while語(yǔ)句043
6.3.3循環(huán)嵌套043
6.3.4break語(yǔ)句044
6.3.5continue語(yǔ)句045

第7章函數(shù)047
7.1函數(shù)基礎(chǔ)047
7.2函數(shù)名稱及函數(shù)的調(diào)用047
7.3函數(shù)的參數(shù)傳遞047
7.4變量作用域050
7.5函數(shù)式編程052
7.6Python內(nèi)置函數(shù)055

第8章模塊和包058
8.1模塊058
8.2編寫(xiě)模塊058
8.3包059

第9章遞歸061
9.1遞歸定義061
9.2遞歸函數(shù)061
9.3字符串反轉(zhuǎn)061
9.4重組詞062
9.5快速求冪062
9.6二分查找063

第10章文件065
10.1打開(kāi)文件065
10.2文件基本操作方法065
10.3對(duì)文件內(nèi)容進(jìn)行迭代067

第11章異常072
11.1什么是異常072
11.2捕獲異常072
11.3引發(fā)異常074
11.4斷言075
11.5實(shí)現(xiàn)自定義異常076
11.6with關(guān)鍵字076

第12章面向?qū)ο蠹夹g(shù)079
12.1OOD概念079
12.2類(lèi)079
12.2.1類(lèi)的聲明與定義079
12.2.2類(lèi)的實(shí)例化與使用080
12.2.3封裝083
12.2.4訪問(wèn)權(quán)限084
12.2.5類(lèi)的內(nèi)建函數(shù)085
12.2.6@property裝飾器085
12.2.7枚舉類(lèi)088
12.2.8類(lèi)的存儲(chǔ)與導(dǎo)入089
12.3繼承和多態(tài)090
12.3.1__bases__屬性090
12.3.2繼承的基本概念090
12.3.3多態(tài)091
12.3.4從標(biāo)準(zhǔn)類(lèi)型派生091
12.3.5多重繼承和多繼承092
12.4迭代器095
12.5生成器098

第13章查找與排序102
13.1查找案例102
13.1.1簡(jiǎn)單的查找問(wèn)題102
13.1.2策略1：線性查找103
13.1.3策略2：二分查找104
13.1.4策略3：插值查找104
13.2排序案例105
13.2.1選擇排序105
13.2.2歸并排序106
13.2.3插入排序107
13.2.4快速排序107
13.2.5冒泡排序108

第3篇Python科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)可視化110
第14章Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)110
14.1NumPy簡(jiǎn)介110
14.1.1NumPy的應(yīng)用110
14.1.2NumPy有什么功能？111
14.1.3使用NumPy的優(yōu)勢(shì)111
14.1.4NumPy開(kāi)發(fā)環(huán)境112
14.2數(shù)組的索引112
14.2.1基本索引112
14.2.2切片索引115
14.2.3布爾型索引116
14.2.4花式索引116
14.3數(shù)組的計(jì)算：廣播117
14.4比較、掩碼和布爾邏輯119
14.4.1和通用函數(shù)類(lèi)似的比較操作119
14.4.2操作布爾數(shù)組119
14.4.3布爾數(shù)組作為掩碼120
14.5數(shù)組的排序121
14.6結(jié)構(gòu)化數(shù)組124
14.6.1結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型124
14.6.2結(jié)構(gòu)化數(shù)組的索引和分配125
14.7Pandas數(shù)值運(yùn)算方法127
14.8處理缺失值131

第15章Matplotlib數(shù)據(jù)可視化136
15.1Matplotlib常用技巧136
15.2兩種畫(huà)圖接口136
15.3簡(jiǎn)易線性圖138
15.4簡(jiǎn)易散點(diǎn)圖139

第4篇Python深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)141
第16章數(shù)據(jù)挖掘141
16.1流程介紹141
16.2導(dǎo)入和可視化數(shù)據(jù)141
16.3數(shù)據(jù)分類(lèi)與回歸144
16.3.1Logistic回歸144
16.3.2K-近鄰算法145
16.3.3樸素貝葉斯算法145
16.3.4決策樹(shù)145
16.4聚類(lèi)145
16.5數(shù)據(jù)降維148

第17章植物病害識(shí)別案例150
17.1案例背景150
17.2案例要求150
17.3案例步驟150
17.3.1數(shù)據(jù)加載151
17.3.2圖像預(yù)處理153
17.3.3模型搭建與修改155
17.3.4模型訓(xùn)練157
17.3.5模型驗(yàn)證159
17.3.6訓(xùn)練參數(shù)存儲(chǔ)159
17.3.7中間結(jié)果的打印160
17.4案例代碼161

第18章皮膚癌變類(lèi)識(shí)別實(shí)例169
18.1實(shí)例背景169
18.2實(shí)例要求169
18.3任務(wù)步驟170
18.3.1數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理170
18.3.2模型調(diào)用與修改173
18.3.3模型構(gòu)建與參數(shù)設(shè)定173
18.3.4模型訓(xùn)練與驗(yàn)證173
18.3.5Callback函數(shù)調(diào)用174
18.3.6中間結(jié)果的打印175
18.4實(shí)例代碼175

參考文獻(xiàn)187