本书以Python编程语言为核心工具，以人工智能为脉络，紧密对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，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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前言
第1章 Python语言简介及示例
1.1 Python语言简介
1.1.1 编译型语言与解释型语言
1.1.2 Python语言的发展史
1.1.3 Python语言的特点及应用领域
1.2 环境安装
1.2.1 在Windows平台上安装Python语言环境
1.2.2 在Linux平台上安装Python语言环境
1.3 HelloWorld程序
1.3.1 中文编码
1.3.2 单行注释
1.3.3 多行注释
1.3.4 书写规范
1.3.5 输入和输出
1.4 IDLE介绍
1.4.1 启动IDLE
1.4.2 创建Python脚本
1.4.3 常用的编辑功能
1.5 应用案例——简易数据管理程序
1.6 本章小结
1.7 思考题参考答案
第2章 基础语法
2.1 变量的定义
2.1.1 定义一个变量
2.1.2 同时定义多个变量
2.2 数据类型
2.2.1 数值
2.2.2 字符串
2.2.3 列表
2.2.4 元组
2.2.5 集合
2.2.6 字典
2.3 运算符
2.3.1 占位运算符
2.3.2 算术运算符
2.3.3 赋值运算符
2.3.4 比较运算符
2.3.5 逻辑运算符
2.3.6 位运算符
2.3.7 身份运算符
2.3.8 成员运算符
2.3.9 序列运算符
2.3.10 运算符优先级
2.4 条件语句
2.4.1 if、elif、else
2.4.2 pass
2.5 循环语句
2.5.1 for循环
2.5.2 while循环
2.5.3 索引
2.5.4 break
2.5.5 continue
2.5.6 else
2.6 应用案例——简易数据管理程序
2.7 本章小结
2.8 思考题参考答案
2.9 编程练习参考代码
第3章 函数
3.1 函数的定义与调用
3.2 参数列表与返回值
3.2.1 形参
3.2.2 实参
3.2.3 默认参数
3.2.4 关键字参数
3.2.5 不定长参数
3.2.6 拆分参数列表
3.2.7 返回值
3.3 模块
3.3.1 import
3.3.2 from import
3.3.3 包
3.3.4 猴子补丁
3.3.5 第三方模块的获取与安装
3.4 变量的作用域
3.4.1 局部变量
3.4.2 全局变量
3.4.3 global关键字
3.4.4 nonlocal关键字
3.5 递归函数
3.6 高阶函数
3.7 lambda函数
3.8 闭包
3.9 装饰器
3.10 应用案例——简易数据管理程序
3.11 本章小结
3.12 思考题参考答案
3.13 编程练习参考代码
第4章 面向对象
4.1 类与对象
4.1.1 类的定义
4.1.2 创建实例
4.1.3 类属性和实体属性的操作方法
4.1.4 类中普通方法的定义与调用
4.1.5 私有属性
4.1.6 构造方法
4.1.7 析构方法
4.1.8 常用内置方法
4.2 继承与多态
4.2.1 什么是继承
4.2.2 子类的定义
4.2.3 方法重写和多态
4.2.4 鸭子类型
4.2.5 super
4.2.6 内置函数isinstance、issubclass和type
4.3 类方法和静态方法
4.3.1 类方法
4.3.2 静态方法
4.4 动态扩展类与实例
4.5 @property
4.6 应用案例——简易数据管理程序
4.7 本章小结
4.8 思考题参考答案
4.9 编程练习参考代码
第5章 序列、集合和字典
5.1 可变类型与不可变类型
5.2 列表
5.2.1 创建列表
5.2.2 拼接列表
5.2.3 复制列表元素
5.2.4 列表元素的查找、插入和删除
5.2.5 获取列表中最大元素和最小元素的值
5.2.6 统计元素出现次数
5.2.7 计算列表长度
5.2.8 列表元素排序
5.3 元组
5.3.1 创建元组
5.3.2 创建具有单个元素的元组
5.3.3 拼接元组
5.3.4 获取元组中最大元素和最小元素的值
5.3.5 元组的不变性
5.4 集合
5.4.1 创建集合
5.4.2 集合元素的唯一性
5.4.3 插入集合元素
5.4.4 集合的运算
5.5 字典
5.5.1 字典的创建和初始化
5.5.2 字典元素的修改、插入和删除
5.5.3 字典的浅拷贝和深拷贝
5.5.4 判断字典中是否存在指定键的元素
5.5.5 拼接两个字典
5.5.6 字典的其他常用操作
5.6 切片
5.7 列表生成表达式
5.8 生成器
5.9 迭代器
5.10 应用案例——简易数据管理程序
5.11 本章小结
5.12 思考题参考答案
5.13 编程练习参考代码
第6章 字符串
6.1 字符串常用操作
6.1.1 创建字符串
6.1.2 单引号、双引号、三引号之间的区别
6.1.3 字符串比较
6.1.4 字符串分割
6.1.5 字符串检索
6.1.6 字符串替换
6.1.7 去除字符串中的空格
6.1.8 大小写转换
6.1.9 字符串的其他常用操作
6.2 格式化方法
6.2.1 占位符
6.2.2 format方法
6.3 正则表达式
6.3.1 基础语法
6.3.2 re模块的使用
6.3.3 正则表达式的应用
6.4 应用案例——简易数据管理程序
6.5 本章小结
6.6 思考题参考答案
6.7 编程练习参考代码
第7章 I/O编程与异常
7.1 os模块的使用
7.1.1 基础操作
7.1.2 创建和删除目录
7.1.3 获取绝对路径，路径分离和路径连接
7.1.4 条件判断
7.2 文件读/写
7.2.1 文件的打开和关闭
7.2.2 文件对象的操作方法
7.3 数据的处理
7.3.1 一维数据和二维数据
7.3.2 使用CSV格式操作一维、二维数据
7.4 异常处理
7.4.1 异常的定义和分类
7.4.2 try except
7.4.3 else和finally
7.4.4 raise
7.4.5 断言
7.4.6 自定义异常
7.5 应用案例——简易数据管理程序
7.5.1 增加文件操作
7.5.2 增加异常处理
7.6 本章小结
7.7 思考题参考答案
7.8 编程练习参考代码
第8章 数据分析基础
8.1 NumPy工具包
8.1.1 NumPy的数据对象和方法
8.1.2 NumPy应用示例
8.2 Pandas工具包
8.2.1 Pandas的数据对象和方法
8.2.2 Pandas应用示例
8.3 Matplotlib工具包
8.3.1 图表的组成
8.3.2 Matplotlib的绘图方法
8.4 本章小结
8.5 思考题参考答案
第9章 人工智能基础
9.1 人工智能的基本概念
9.2 机器学习的基本概念及scikit-learn工具包简介
9.2.1 机器学习的基本概念
9.2.2 scikit-learn工具包简介
9.3 应用scikit-learn工具包进行机器学习建模
9.3.1 手写数字图像识别问题
9.3.2 数据检索问题
9.4 本章小结
9.5 拓展学习
第10章 人工智能应用案例
10.1 手写数字图像识别（基于MindSpore）
10.1.1 问题描述
10.1.2 数据集介绍
10.1.3 任务1：基于多层感知器的手写数字图像识别
10.1.4 任务2：基于卷积神经网络的手写数字图像识别
10.1.5 拓展学习
10.2 流程工业控制系统时序数据预测（基于MindSpore）
10.2.1 问题描述
10.2.2 数据集介绍
10.2.3 任务1：流程工业控制系统时序数据单步预测
10.2.4 任务2：流程工业控制系统时序数据多步预测
10.2.5 拓展学习
10.3 虚假新闻检测（基于PyTorch）
10.3.1 问题描述
10.3.2 特征抽取方法
10.3.3 模型介绍
10.3.4 代码介绍
10.4 本章小结
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