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| 編輯推薦： |
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本书以Python编程语言为核心工具，以人工智能为脉络，紧密对接国家新兴产业发展战略。书中围绕概念、案例和分析的教学框架展开介绍，既夯实读者对Python语法、面向对象程序设计及调试能力的掌握，又融合国产化计算生态，为产业智能化转型提供方法论支撑。 核心特色： 1.筑牢编程根基：从Python语言基础、程序设计到调试优化层层递进，助力读者提高代码实现能力，建立面向对象程序设计的认知框架。 2.问题导向式教学：通过问题驱动式学习模式，引导读者完成从方法研究到结果评估的全流程探索，塑造自主学习与科研创新能力。 3.融合国产生态：将国产计算环境与人工智能案例深度结合，使学习路径与产业技术生态同频共振，助力读者掌握AI问题的建模与求解方法。 4.配套资源丰富：提供课件、代码、视频等学习资源，覆盖知识理解、实践演练与技能拓展，支持课堂讲授、课后自学与项目复现等多样化需求。
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| 內容簡介： |
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本书系统讲解了Python基础及程序设计方法，是一本实用的入门指南。第1~7章主要介绍了Python编程的基础与实践，涵盖数据类型、控制结构、函数模块、面向对象编程等概念。第8和9章概述了Python中常用的工具包及人工智能的基本概念。第10章聚焦于人工智能应用案例，并引入了国产计算环境，有助于读者掌握人工智能问题求解过程。本书通过理论与实践相结合，使读者在解决具体问题的过程中深化对Python编程的理解。适合作为高校计算机、大数据、人工智能及相关专业Python入门课程的教材，也适合作为技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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王恺南开大学计算机学院教授、博导，公共计算机基础教学部主任。长期从事人工智能方面的教学和科研工作，主持完成科研项目20余项，发表论文40余篇，曾获国家级教学成果奖二等奖、天津市教学成果奖特等奖、天津市教学成果奖一等奖、天津市科技进步奖二等奖，国家级线上一流本科课程“Python编程基础”课程负责人。陈晨南开大学计算机学院副教授，中国计算机学会自然语言处理专委会委员，中国中文信息学会大模型与生成专委会委员。主要研究方向是大语言模型、自然语言处理和机器学习。主持完成国家自然科学基金2项，发表论文10余篇。李涛教授、博导，先进计算与关键软件（信创）海河实验室副主任，南开大学党委网信办、大数据管理中心副主任，南开大学智能物联网教学团队负责人。计算机系统能力培养改革试点高校（南开大学）负责人。入选2019年度高校计算机专业优秀教师奖励计划，天津市中青年科技创新领军人才。中国计算机学会（CCF）体系结构专委会副主任，天津市生成式通用智能专家咨询委员会秘书长。
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| 目錄：
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目 录前言第1章 Python语言简介及示例11.1 Python语言简介11.1.1 编译型语言与解释型语言11.1.2 Python语言的发展史31.1.3 Python语言的特点及应用 领域41.2 环境安装71.2.1 在Windows平台上安装 Python语言环境81.2.2 在Linux平台上安装 Python语言环境111.3 HelloWorld程序131.3.1 中文编码131.3.2 单行注释141.3.3 多行注释151.3.4 书写规范151.3.5 输入和输出161.4 IDLE介绍191.4.1 启动IDLE191.4.2 创建Python脚本191.4.3 常用的编辑功能211.5 应用案例—简易数据管理 程序221.6 本章小结221.7 思考题参考答案23第2章 基础语法242.1 变量的定义242.1.1 定义一个变量242.1.2 同时定义多个变量252.2 数据类型262.2.1 数值262.2.2 字符串282.2.3 列表312.2.4 元组342.2.5 集合372.2.6 字典402.3 运算符432.3.1 占位运算符432.3.2 算术运算符452.3.3 赋值运算符462.3.4 比较运算符472.3.5 逻辑运算符482.3.6 位运算符502.3.7 身份运算符522.3.8 成员运算符532.3.9 序列运算符542.3.10 运算符优先级562.4 条件语句572.4.1 if、elif、else592.4.2 pass612.5 循环语句622.5.1 for循环632.5.2 while循环662.5.3 索引672.5.4 break692.5.5 continue702.5.6 else722.6 应用案例—简易数据管理 程序732.7 本章小结782.8 思考题参考答案782.9 编程练习参考代码84第3章 函数883.1 函数的定义与调用883.2 参数列表与返回值903.2.1 形参913.2.2 实参913.2.3 默认参数943.2.4 关键字参数953.2.5 不定长参数963.2.6 拆分参数列表993.2.7 返回值1003.3 模块1023.3.1 import1023.3.2 from import1073.3.3 包1083.3.4 猴子补丁1103.3.5 第三方模块的获取与安装1103.4 变量的作用域1113.4.1 局部变量1123.4.2 全局变量1123.4.3 global关键字1133.4.4 nonlocal关键字1143.5 递归函数1163.6 高阶函数1183.7 lambda函数1193.8 闭包1203.9 装饰器1223.10 应用案例—简易数据管理 程序1253.11 本章小结1323.12 思考题参考答案1323.13 编程练习参考代码137第4章 面向对象1414.1 类与对象1414.1.1 类的定义1424.1.2 创建实例1434.1.3 类属性和实体属性的 操作方法1444.1.4 类中普通方法的定义 与调用1474.1.5 私有属性1504.1.6 构造方法1524.1.7 析构方法1544.1.8 常用内置方法1554.2 继承与多态1584.2.1 什么是继承1584.2.2 子类的定义1594.2.3 方法重写和多态1614.2.4 鸭子类型1634.2.5 super1644.2.6 内置函数isinstance、 issubclass和type1654.3 类方法和静态方法1674.3.1 类方法1674.3.2 静态方法1684.4 动态扩展类与实例1694.5 @property1714.6 应用案例—简易数据管理 程序1734.7 本章小结1794.8 思考题参考答案1794.9 编程练习参考代码182第5章 序列、集合和字典1855.1 可变类型与不可变类型1855.2 列表1875.2.1 创建列表1875.2.2 拼接列表1885.2.3 复制列表元素1885.2.4 列表元素的查找、插入和 删除1915.2.5 获取列表中最大元素和最 小元素的值1935.2.6 统计元素出现次数1945.2.7 计算列表长度1945.2.8 列表元素排序1965.3 元组1985.3.1 创建元组1985.3.2 创建具有单个元素的元组1995.3.3 拼接元组2005.3.4 获取元组中最大元素和最 小元素的值2005.3.5 元组的不变性2015.4 集合2015.4.1 创建集合2015.4.2 集合元素的唯一性2015.4.3 插入集合元素2025.4.4 集合的运算2045.5 字典2075.5.1 字典的创建和初始化2075.5.2 字典元素的修改、插入和 删除2085.5.3 字典的浅拷贝和深拷贝2115.5.4 判断字典中是否存在指定 键的元素2135.5.5 拼接两个字典2145.5.6 字典的其他常用操作2155.6 切片2185.7 列表生成表达式2195.8 生成器2205.9 迭代器2235.10 应用案例—简易数据管理 程序2255.11 本章小结2275.12 思考题参考答案2275.13 编程练习参考代码230第6章 字符串2356.1 字符串常用操作2356.1.1 创建字符串2356.1.2 单引号、双引号、三引号 之间的区别2356.1.3 字符串比较2386.1.4 字符串分割2396.1.5 字符串检索2416.1.6 字符串替换2426.1.7 去除字符串中的空格2426.1.8 大小写转换2436.1.9 字符串的其他常用操作2446.2 格式化方法2466.2.1 占位符2466.2.2 format方法2466.3 正则表达式2486.3.1 基础语法2486.3.2 re模块的使用2516.3.3 正则表达式的应用2616.4 应用案例—简易数据管理 程序2636.5 本章小结2646.6 思考题参考答案2646.7 编程练习参考代码266第7章 I/O编程与异常2697.1 os模块的使用2697.1.1 基础操作2697.1.2 创建和删除目录2727.1.3 获取绝对路径，路径分离 和路径连接2757.1.4 条件判断2787.2 文件读/写2807.2.1 文件的打开和关闭2807.2.2 文件对象的操作方法2827.3 数据的处理2867.3.1 一维数据和二维数据2867.3.2 使用CSV格式操作一维、 二维数据2877.4 异常处理2897.4.1 异常的定义和分类2897.4.2 try except2917.4.3 else和finally2937.4.4 raise2947.4.5 断言2957.4.6 自定义异常2967.5 应用案例—简易数据管理 程序2977.5.1 增加文件操作2977.5.2 增加异常处理3007.6 本章小结3057.7 思考题参考答案3057.8 编程练习参考代码307第8章 数据分析基础3108.1 NumPy工具包3108.1.1 NumPy的数据对象和方法3108.1.2 NumPy应用示例3168.2 Pandas工具包3188.2.1 Pandas的数据对象和方法3198.2.2 Pandas应用示例3268.3 Matplotlib工具包3288.3.1 图表的组成3288.3.2 Matplotlib的绘图方法3298.4 本章小结3348.5 思考题参考答案334第9章 人工智能基础3369.1 人工智能的基本概念3369.2 机器学习的基本概念及 scikit-learn工具包简介3369.2.1 机器学习的基本概念3369.2.2 scikit-learn工具包简介3429.3 应用scikit-learn工具包进行 机器学习建模3489.3.1 手写数字图像识别问题3489.3.2 数据检索问题3539.4 本章小结3569.5 拓展学习356第10章 人工智能应用案例35710.1 手写数字图像识别 （基于MindSpore）35710.1.1 问题描述35710.1.2 数据集介绍35710.1.3 任务1：基于多层感知 器的手写数字图像识别36010.1.4 任务2：基于卷积神经网 络的手写数字图像识别36510.1.5 拓展学习37210.2 流程工业控制系统时序数据 预测（基于MindSpore）37210.2.1 问题描述37210.2.2 数据集介绍37310.2.3 任务1：流程工业控制 系统时序数据单步预测37710.2.4 任务2：流程工业控制 系统时序数据多步预测38210.2.5 拓展学习39210.3 虚假新闻检测（基于PyTorch）39310.3.1 问题描述39310.3.2 特征抽取方法39310.3.3 模型介绍39310.3.4 代码介绍39410.4 本章小结401
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| 內容試閱：
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前 言在数字经济与实体经济深度融合的今天，战略性新兴产业的创新驱动已成为全球竞争的焦点。党的二十大报告指出：“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。”Python是当前人工智能领域广泛使用的一门编程语言，本书以Python编程语言为工具，以人工智能为核心脉络，致力于培养具备跨领域技术融合能力的复合型人才，为新兴产业的发展提供技术支撑与创新动力。在本书编写上，我们强调将理论与实际紧密结合，通过大量的程序实例，向读者直观展示利用程序设计方法解决实际应用问题的过程。本书的特色包括：（1）与国家的战略发展方向紧密关联，结合人工智能、工业应用等方面的具体案例，帮助读者培养计算思维、提升应用能力，为未来的创新性工作奠定基础。（2）设计开放性问题，鼓励读者从求解方法调研、求解方案设计、求解步骤实施、求解结果评价等方面开展学习，培养读者的自主学习能力和独立研究能力。（3）引入国产计算环境，帮助读者掌握基于国产平台的人工智能问题求解方法。本书在逻辑上分为三个部分。第一部分包括第1～7章，介绍了Python编程的基础知识，并通过逐步构建一个简易的数据管理程序，帮助读者掌握如何利用Python编程方法解决实际问题；第二部分包括第8、9章，介绍了Python工具包及人工智能的基本概念，并结合糖尿病预测问题、手写数字图像识别问题及数据检索问题，帮助读者掌握利用工具包快速解决人工智能问题的方法；第三部分包括第10章，介绍了人工智能应用案例，引入华为MindSpore国产计算环境及开源代码广泛使用的PyTorch框架，帮助读者掌握基于深度学习框架的人工智能问题求解过程。下面给出各章的主要内容。第1章首先给出了程序设计和Python语言的简单介绍，包括编译型语言和解释型语言的区别、Python发展史及其特点和应用领域。然后，以Windows和Linux平台为例介绍了Python 3.x的安装步骤。接着，通过一个简单的HelloWorld程序使读者对Python程序的运行方式、注释方法、编写规范和标准输入/输出方法有了初步认识。最后，介绍了Python自带的IDLE开发环境的使用方法。第2章首先给出了变量的定义方法和数值、字符串、列表等常用的Python数据类型，通过这部分内容读者可掌握利用计算机存储数据的方法。然后，介绍了常用的运算符，包括占位运算符、算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符、位运算符、身份运算符、成员运算符和序列运算符，通过这部分内容读者可掌握不同类型数据所支持的运算及运算规则。最后，介绍了条件和循环这两种语句结构，通过这部分内容读者可以设计程序解决具有更复杂逻辑结构的问题。第3章首先介绍了函数的定义与调用方法，以及与其相关的参数列表、返回值等内容。然后，介绍了模块和包的概念与作用以及使用方法。接着，介绍了变量的作用域，包括全局变量和局部变量的定义与使用方法以及global、nonlocal关键字的作用。最后，介绍了一些特殊的函数，包括递归函数、高阶函数、lambda函数、闭包和装饰器。第4章首先介绍了类与对象的概念以及它们的定义和使用方法，并给出了Python类中包括构造方法和析构方法在内的常用内置方法的作用和定义。然后，介绍了继承与多态的概念和作用，并给出了它们的具体实现方法。最后，介绍了类方法、静态方法、动态扩展类与实例、__slots__、@property等内容。第5章首先介绍了可变类型与不可变类型的概念和区别。然后，在第2章内容的基础上进一步介绍了列表、元组、集合和字典这些数据类型的使用方法。最后，介绍了切片、列表生成表达式、生成器、迭代器的作用和具体使用。第6章在第2章内容的基础上进一步介绍了字符串的使用方法，包括字符串常用操作、格式化方法及正则表达式。在正则表达式部分给出了一个简单的爬虫程序示例，供读者参考。第7章首先介绍了os模块的使用，作为I/O编程的基础，通过os模块可以方便地实现对操作系统中目录、文件的操作，如获取当前工作目录、创建目录、删除目录、获取文件所在目录、判断路径是否存在等。然后，介绍了文件读/写操作，利用文件进行数据的长期保存。接着，介绍了一维数据和二维数据的概念，以及对可用于存储一维/二维数据的CSV格式文件的操作方法。最后，介绍了异常处理相关的内容，包括异常的定义、分类和处理。第8章首先介绍了NumPy工具包，它是Python科学计算的基础包。2009年底开源的数据分析包Pandas提供了处理结构化数据的数据结构和方法，使其成为强大的数据分析工具。本章将介绍Pandas的数据对象和方法。最后，本章介绍了数据可视化的工具包Matplotlib，它是目前应用广泛的用于绘制图表的Python工具包。第9章介绍了人工智能的基础知识及应用案例。首先，简要介绍了人工智能的基本概念。然后，一方面介绍机器学习的基本概念，包括有监督学习和无监督学习，可学习参数和超参数，欠拟合和过拟合，损失函数，训练集、验证集、测试集、泛化能力和交叉验证，分类、回归和聚类，以及评价指标；另一方面以糖尿病预测问题为例介绍了Python经典机器学习工具包scikit-learn的使用方法。最后，结合手写数字图像识别和数据检索两个问题，给出了应用scikit-learn工具包进行机器学习建模的具体过程。第10章首先基于MindSpore框架，给出了手写数字图像识别和流程工业控制系统时序数据预测两个人工智能应用案例；然后基于PyTorch框架，给出了虚假新闻检测的人工智能应用案例。在利用本书学习Python编程时，建议读者一定要多思考、多分析、多动手实践。当看到一个具体问题时，首先要自己分析该问题，设计求解该问题的算法；然后梳理程序结构，编写程序实现算法；最后运行程序，尝试通过系统的错误提示或通过程序调试方法解决程序中存在的语法错误和逻辑错误问题。只有这样，才能真正掌握一门程序设计语言，进而在实际中真正做到熟练运用程序设计语言解决具体应用问题。此外，随着近年来大模型的快速发展，读者在学习过程中遇到问题时，可借助大模型这一有效工具来解决。建议读者将大模型作为学习的辅助工具，而非完全依赖的对象。读者在使用大模型时可运用批判性思维，结合具体的学习内容和实际情况对大模型所给出的回复进行甄别与验证，注重自身的思考和实践，以真正掌握Python语言程序设计方法、具备应用程序设计方法解决实际问题的能力。本书由南开大学计算机学院的任课教师编写完成，具体分工如下：李涛负责第1~3章的编写；王恺负责第4～7章、第9章及第10章手写数字图像识别案例和流程工业控制系统时序数据预测案例的编写，并负责全书的统筹和定稿；陈晨负责第8章及第10章虚假新闻检测案例的编写。在本书的编写过程中，机械工业出版社的编辑对本书提供了很多意见和建议，在此表示真诚的感谢！在本书编写过程中，吸收了Python语言方面的很多网络资源、图书中的观点，在此向这些作者一并致谢。限于作者的时间和水平，书中难免有疏漏之处，恳请各位同行和读者指正。补充说明作者为第1～7章提供了教学视频，读者可扫描对应章节开头给出的二维码在线观看。此外，读者还可扫描下方二维码下载书中代码清单对应的代码、案例代码等资源。编 者2025年2月于南开园
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