| 书名： | 编程不难 : 全彩图解 + 微课 + Python 编程 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2024 |
| ISBN号： | 9787302660330 |
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| 《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第一册，也是“编程”板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。 《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容“跨度”极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算，进入数据分析和机器学习之后，还讲解如何搭建应用 App。我们可以把《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》看作从 Python 编 程角度对“鸢尾花书”全系内容的总览。 《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》提供代码示例和讲解，而且提供习题，每章还配套 Jupyter Notebook 代码文件（Jupyter Notebook 不是可有可无的，而是学习生态的关键一环， “鸢尾花书”强调在 JupyterLab 自主探究学习才能提高大家 编程技能）。《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》配套微课也主要以配套 Jupyter Notebooks 为核心，希望读者边看视频，边动手练习。 《编程不难:全彩图解+微课+Python编程》读者群包括所有试图用编程解决问题的朋友，尤其适用于初级程序员进阶、高级数据分析师、机器学习开发者。
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| 姜伟生 博士 FRM。 勤奋的小镇做题家，热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始，在GitHub上开源“鸢尾花书”学习资源，截至2024年5月，已经分享5000多页PDF、5000多幅矢量图、约3000个代码文件，全球读者数以万计，GitHub全球排名TOP140。
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| 这是一本前所未见的编程入门书，可视化彻底，颜值极高。姜伟生博士自谦“小镇做题家”，实际上他是国际著名金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此彻底的分享动机，同时，姜博士有着卓越的艺术品位和设计能力，不仅承担了这套书的精深内容，更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来，赏心悦目地慢慢走入缤纷的AI宇宙。 |
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| 目录 绪论 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 1 第 1章 聊聊“巨蟒” 9 1.1 Python? 巨蟒 ? 10 1.2 Python 和可视化有什么关系 ? 14 1.3 Python 和数学有什么关系 ? 14 1.4 Python 和机器学习有什么关系 ? 20 1.5 相信“反复 + 精进 ”的力量！ 21 第 2章 安装使用Anaconda 29 2.1 集成开发环境 30 2.2 如何安装 Anaconda? 31 2.3 测试 JupyterLab 33 2.4 查看 Python 第三方库版本号 35 2.5 安装、更新、卸载 Python 第三方库 38 第 3章 JupyterLab，用起来！ 41 3.1 什么是 JupyterLab? 42 3.2 使用 JupyterLab：立刻用起来 43 3.3 快捷键：这一章可能最有用的内容 48 3.4 什么是 LaTeX? 51 3.5 字母和符号 52 3.6 用 LaTex 写公式 57 第4章 Python语法，边学边用 63 4.1 Python 也有语法 ? 64 4.2 注释：不被执行，却很重要 66 4.3 缩进：四个空格，标识代码块 69 4.4 变量：一个什么都能装的箱子 72 4.5 使用 import 导入包 74 4.6 Pythonic：Python 风格 76 第 5章 Python数据类型 77 5.1 数据类型有哪些 ? 78 5.2 数字：整数、浮点数、复数 79 5.3 字符串：用引号定义的文本 81 5.4 列表：存储多个元素的序列 88 5.5 其他数据类型：元组、集合、字典 94 5.6 矩阵、向量：线性代数概念 95 第 6章 Python常见运算 101 6.1 几类运算符 102 6.2 算术运算符 103 6.3 比较运算符 105 6.4 逻辑运算符 106 6.5 赋值运算符 107 6.6 成员运算符 108 6.7 身份运算符 108 6.8 优先级 109 6.9 聊聊 math 库 109 6.10 聊聊 random 库和 statistics 库 113 第 7章 Python控制结构 123 7.1 什么是控制结构？ 124 7.2 条件语句：相当于开关 126 7.3 for循环语句 129 7.4 列表生成式 138 7.5 迭代器itertools 143 第 8章 Python函数 147 8.1 什么是 Python 函数 ? 148 8.2 自定义函数 152 8.3 更多自定义线性代数函数 160 8.4 递归函数：自己反复调用自己 164 8.5 位置参数、关键字参数 165 8.6 使用 *args 和 **kwargs 167 8.7 匿名函数 169 8.8 构造模块、库 170 8.9 模仿别人的代码 171 第 9章 Python面向对象编程 175 9.1 什么是面向对象编程 ? 176 9.2 定义属性 178 9.3 定义方法 180 9.4 装饰器 181 9.5 父类、子类 182 第 10章 聊聊可视化 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 187 10.1 解剖一幅图 188 10.2 使用 Matplotlib 绘制线图 190 10.3 图片美化 198 10.4 使用 Plotly 绘制线图 202 第 11章 二维和三维可视化 209 11.1 二维可视化方案 210 11.2 二维散点图 210 11.3 二维等高线图 216 11.4 热图 222 11.5 三维可视化方案 225 11.6 三维散点图 229 11.7 三维线图 231 11.8 三维网格曲面图 232 11.9 三维等高线图 234 11.10 箭头图 235 第 12章 Seaborn可视化数据 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 239 12.1 Seaborn：统计可视化利器 240 12.2 一元特征数据 241 12.3 二元特征数据 252 12.4 多元特征数据 257 第 13章 聊聊NumPy ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 265 13.1 什么是 NumPy? 266 13.2 手动构造数组 267 13.3 生成数列 273 13.4 生成网格数据 274 13.5 特殊数组 276 13.6 随机数 276 13.7 数组导入、导出 280 第 14章 NumPy索引和切片 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 283 14.1 什么是索引、切片 ? 284 14.2 一维数组索引、切片 284 14.3 视图 vs 副本 287 14.4 二维数组索引、切片 289 第 15章 NumPy常见运算 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 293 15.1 加、减、乘、除、乘幂 294 15.2 广播原则 295 15.3 统计运算 298 15.4 常见函数 301 第 16章 NumPy数组规整 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 307 16.1 从 reshape() 函数说起 309 16.2 一维数组 → 行向量、列向量 310 16.3 一维数组 → 二维数组 311 16.4 一维数组 → 三维数组 312 16.5 视图 vs 副本 312 16.6 转置 313 16.7 扁平化 314 16.8 旋转、翻转 314 16.9 堆叠 315 16.10 重复 317 16.11 分块矩阵 318 第 17章 NumPy线性代数 321 17.1 NumPy 的 linalg 模块 322 17.2 拆解矩阵 323 17.3 向量运算 325 17.4 矩阵运算 329 17.5 几个常见矩阵分解 333 第18章 NumPy爱因斯坦求和约定 337 18.1 什么是爱因斯坦求和约定？ 338 18.2 二维数组求和 340 18.3 转置 341 18.4 矩阵乘法 343 18.5 一维数组 345 18.6 方阵 346 18.7 统计运算 347 第 19章 聊聊Pandas ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 351 19.1 什么是 Pandas? 353 19.2 创建数据帧：从字典、列表、NumPy 数组 354 19.3 数据帧操作：以鸢尾花数据为例 357 19.4 四则运算：各列之间 363 19.5 统计运算：聚合、降维、压缩、折叠 365 19.6 时间序列：按时间顺序排列的数据 368 第 20章 Pandas快速可视化 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 373 20.1 Pandas 的可视化功能 374 20.2 线图：pandas.DataFrame.plot() 375 20.3 散点图 378 20.4 柱状图 381 20.5 箱型图 382 20.6 直方图和核密度估计曲线 382 第 21章 Pandas索引和切片 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 385 21.1 数据帧的索引和切片 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 386 21.2 提取特定列 387 21.3 提取特定行 388 21.4 提取特定元素 388 21.5 条件索引 389 21.6 多层索引 391 21.7 时间序列数据帧索引和切片 395 第 22章 Pandas规整 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 399 22.1 Pandas 数据帧规整 400 22.2 拼接：pandas.concat() 401 22.3 合并：pandas.join() 402 22.4 合并：pandas.merge() 405 22.5 长格式转换为宽格式：pivot() 409 22.6 宽格式转换为长格式：stack() 411 22.7 长格式转换为宽格式：unstack() 414 22.8 分组聚合：groupby() 415 22.9 自定义操作：apply() 417 第 23章 Plotly统计可视化 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 421 23.1 Plotly 常见可视化方案：以鸢尾花数据为例 422 23.2 增加一组分类标签 424 23.3 两组标签：两个维度 428 23.4 可视化比例：柱状图、饼图 432 23.5 钻取：多个层次之间的导航和探索 434 23.6 太阳爆炸图：展示层次结构 438 23.7 增加第三切割维度 440 23.8 平均值的钻取：全集 vs 子集 447 第 24章 Pandas时间序列数据 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 453 24.1 什么是时间序列 ? 454 24.2 缺失值：用 NaN 表示 457 24.3 移动平均：一种平滑技术 460 24.4 收益率：相对涨跌 462 24.5 统计分析：均值、波动率等 464 24.6 相关性：也可以随时间变化 474 第 25章 SymPy符号运算 481 25.1 什么是 SymPy? 482 25.2 代数 482 25.3 线性代数 487 第 26章 SciPy数学运算 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 499 26.1 什么是 SciPy ？ 500 26.2 距离 502 26.3 插值 507 26.4 高斯分布 510 第 27章 Statsmodels统计模型 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 517 27.1 什么是 Statsmodels? 518 27.2 二维散点图 + 椭圆 519 27.3 最小二乘线性回归 522 27.4 主成分分析 524 27.5 概率密度估计：高斯 KDE 535 第 28章 Scikit-Learn机器学习 545 28.1 什么是机器学习 ? 546 28.2 有标签数据、无标签数据 549 28.3 回归：找到自变量与因变量关系 550 28.4 降维：降低数据维度，提取主要特征 551 28.5 分类：针对有标签数据 552 28.6 聚类：针对无标签数据 553 28.7 什么是 Scikit-Learn? 554 第29章 Scikit-Learn数据 555 29.1 Scikit-Learn 中有关数据的工具 557 29.2 样本数据集 557 29.3 生成样本数据 558 29.4 特征缩放 561 29.5 处理缺失值 563 29.6 处理离群值 566 29.7 训练集 vs 测试集 570 第30章 Scikit-Learn回归 573 30.1 聊聊回归 574 30.2 一元线性回归 575 30.3 二元线性回归 577 30.4 多项式回归 579 30.5 正则化：抑制过度拟合 584 第 31章 Scikit-Learn降维 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 589 31.1 降维 590 31.2 主成分分析 591 31.3 两特征 PCA 595 31.4 三特征 PCA 601 第 32章 Scikit-Learn分类 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 605 32.1 什么是分类？ 606 32.2 k 最近邻分类：近朱者赤，近墨者黑 607 32.3 高斯朴素贝叶斯分类：贝叶斯定理的应用 611 32.4 支持向量机：间隔最大化 613 32.5 核技巧：数据映射到高维空间 616 第 33章 Scikit-Learn聚类 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 619 33.1 聚类 620 33.2 K 均值聚类 621 33.3 高斯混合模型 624 第 34章 了解一下Spyder ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 633 34.1 什么是 Spyder? 634 34.2 Spyder 用起来 637 34.3 快捷键：这章可能最有用的内容 639 第 35章 Streamlit搭建Apps ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 641 35.1 什么是 Streamlit ？ 642 35.2 显示 645 35.3 可视化 646 35.4 输入工具 647 35.5 App 布局 649 第 36章 Streamlit搭建机器学习Apps ?????????????????????????????????????????????????????????????????? 653 36.1 搭建应用 App：编程 + 数学 + 可视化 + 机器学习 654 36.2 一元高斯分布 654 36.3 二元高斯分布 655 36.4 三元高斯分布 656 36.5 多项式回归 657 36.6 主成分分析 657 36.7 k 最近邻分类 658 36.8 支持向量机 + 高斯核 659 36.9 高斯混合模型聚类 660 |
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