Python大学教程：面向计算机科学和数据科学（英文版）

第1章　计算机和Python简介1
1.1　引言2
1.2　硬件和软件3
1.2.1　摩尔定律4
1.2.2　计算机组成4
1.3　数据层级6
1.4　机器语言、汇编语言和高级语言9
1.5　对象技术简介10
1.6　操作系统13
1.7　Python简介16
1.8　（语言）库18
1.8.1　Python标准库18
1.8.2　数据科学库18
1.9　其他常见编程语言20
1.10　试用：使用IPython和Jupyter Notebook21
1.10.1　将IPython交互模型用作计算器21
1.10.2　使用IPython解释器执行Python程序23
1.10.3　在Jupyter Notebook中编写和执行代码24
1.11　Internet和WWW29
1.11.1　Internet：网际网29
1.11.2　WWW：用户友善的Internet30
1.11.3　计算和资源云30
1.11.4　物联网31
1.12　软件技术32
1.13　大数据33
1.13.1　大数据分析38
1.13.2　数据科学和大数据案例研究39
1.14　数据科学入门：大数据移动应用案例研究40
第2章　Python程序设计简介49
2.1　引言50
2.2　变量和赋值语句50
2.3　算术操作52
2.4　print函数、单引号字符串和双引号字符串56
2.5　三引号字符串58
2.6　从用户处获得输入59
2.7　判断：if语句与比较操作61
2.8　对象和动态类型66
2.9　数据科学入门：基本统计功能68
2.10　小结70
第3章　控制语句和程序设计73
3.1　引言74
3.2　算法74
3.3　伪代码75
3.4　控制语句75
3.5　if语句78
3.6　if.else和if.elif.else语句80
3.7　while语句85
3.8　for语句86
3.8.1　迭代、列表和迭代器88
3.8.2　内置range函数88
3.9　增量赋值89
3.10　程序设计：通过序列控制重复90
3.10.1　需求声明90
3.10.2　算法的伪代码形式90
3.10.3　在Python中为算法编码91
3.10.4　格式化字符串简介92
3.11　程序设计：通过哨兵控制重复93
3.12　程序设计：嵌套控制结构97
3.13　内置函数range：进一步讨论101
3.14　使用Decimal类型表达货币总量102
3.15　break和continue语句105
3.16　布尔操作and、or和not106
3.17　数据科学入门：趋势的度量—均值、中值、众数109
3.18　小结111
第4章　函数119
4.1　引言120
4.2　函数的定义120
4.3　多参数函数123
4.4　随机数生成器125
4.5　案例研究：机会游戏128
4.6　Python标准库131
4.7　math模块函数132
4.8　使用IPython的tab补全功能133
4.9　缺省形参值135
4.10　关键字实参136
4.11　任意实参表136
4.12　方法：归属于对象的函数138
4.13　作用域规则138
4.14　import：进一步讨论140
4.15　给函数传递实参：进一步讨论142
4.16　函数调用栈145
4.17　函数式程序设计146
4.18　数据科学入门：数据分布的度量148
4.19　小结150
第5章　序列：列表和元组155
5.1　引言156
5.2　列表156
5.3　元组161
5.4　序列拆包163
5.5　序列切片166
5.6　del语句169
5.7　给函数传递列表171
5.8　排序列表172
5.9　搜索序列174
5.10　其他列表方法176
5.11　用列表模拟栈178
5.12　列表解析179
5.13　生成器表达式181
5.14　过滤器、映射和约简182
5.15　其他序列处理函数185
5.16　二维列表187
5.17　数据科学入门：模拟和静态可视化191
5.17.1　600、60000和6000000次掷骰子的图示191
5.17.2　掷骰子实验的序列和百分比的可视化193
5.18　小结199
第6章　字典和集合209
6.1　引言210
6.2　字典210
6.2.1　创建字典210
6.2.2　在字典中遍历212
6.2.3　基本的字典操作212
6.2.4　字典方法keys和values214
6.2.5　字典比较216
6.2.6　案例研究：学生成绩字典217
6.2.7　案例研究：词计数218
6.2.8　字典方法update220
6.2.9　字典解析220
6.3　集合221
6.3.1　集合比较223
6.3.2　集合的数学操作225
6.3.3　集合的可变操作和方法226
6.3.4　集合解析228
6.4　数据科学入门：动态可视化228
6.4.1　了解动态可视化228
6.4.2　实现动态可视化231
6.5　小结234
第7章　使用NumPy进行面向数组的编程239
7.1　引言240
7.2　从已有数据中创建数组241
7.3　数组属性242
7.4　用特定值填充数组244
7.5　使用range创建数组244
7.6　列表与数组的性能比较：%timeit简介246
7.7　数组操作248
7.8　NumPy计算方法250
7.9　全局函数252
7.10　索引和切片254
7.11　视图：浅拷贝256
7.12　深拷贝258
7.13　转换和转置259
7.14　数据科学入门：pandas Series和DataFrame262
7.14.1　pandas