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第1章 Python简介1

1.1 Python语言的发展史1

1.1.1 Python语言的特点4

1.1.2 Python 2与Python 3的区别6

1.2 Python的环境搭建7

1.3 开始使用Python IDLE10

1.3.1 交互方式10

1.3.2 Python的集成开发环境11

1.4 Eclipse＋PyDev的安装14

1.5 代码风格20

1.6 使用帮助26

本章小结28

习题28

第2章 Python语言基础知识29

2.1 标识符与变量29

2.1.1 标识符29

2.1.2 变量30

2.2 数据类型及运算33

2.2.1 数据类型34

2.2.2 运算符和表达式35

2.3 分支结构控制语句39

2.3.1 if语句39

2.3.2 if－else语句40

2.3.3 if－elif－else语句41

2.4 循环语句42

2.4.1 循环结构控制语句42

2.4.2 循环嵌套控制语句43

2.4.3 break语句和continue语句43

2.4.4 range（）函数45

2.5 常见的Python函数46

本章小结52

习题52

第3章 数据结构与函数设计53

3.1 序列53

3.1.1 列表54

3.1.2 元组56

3.1.3 字符串57

3.1.4 列表与元组之间的转换59

3.2 字典59

3.2.1 创建字典59

3.2.2 字典的方法60

3.2.3 列表、元组与字典之间的转换60

3.3 集合61

3.3.1 集合的创建61

3.3.2 集合的运算63

3.3.3 集合的方法65

3.4 函数的定义67

3.4.1 函数的调用69

3.4.2 形参与实参69

3.4.3 函数的返回70

3.4.4 位置参数70

3.4.5 默认参数与关键字参数71

3.4.6 可变长度参数72

本章小结73

习题74

第4章 类与对象75

4.1 面向对象75

4.1.1 面向对象编程76

4.1.2 类的抽象与封装77

4.2 认识Python中的类、对象和方法78

4.2.1 类的定义与创建78

4.2.2 构造函数81

4.3 类的属性82

4.3.1 类属性和实例属性82

4.3.2 公有属性和私有属性83

4.4 类的方法85

4.4.1 类方法的调用85

4.4.2 类方法的分类85

4.4.3 析构函数87

4.5 类的继承88

4.5.1 父类与子类88

4.5.2 继承的语法88

4.5.3 多重继承90

4.5.4 运算符的重载92

4.6 类的组合93

4.7 类的异常处理97

4.7.1 异常97

4.7.2 Python中的异常类98

4.7.3 捕获与处理异常99

4.7.4 自定义异常类103

4.7.5 with语句104

4.7.6 断言105

本章小结107

习题107

案例108

第5章 Python数据分析基础库110

5.1 NumPy111

5.1.1 ndarray的数据类型113

5.1.2 数组和标量之间的运算114

5.1.3 索引和切片114

5.1.4 数组转置和轴对换117

5.1.5 利用数组进行数据处理118

5.1.6 数学和统计方法120

5.2 Pandas121

5.2.1 Pandas数据结构121

5.2.2 Pandas文件操作123

5.2.3 数据处理124

5.2.4 层次化索引125

5.2.5 分级顺序128

5.2.6 使用DataFrame的列129

5.3 Matplotlib130

5.3.1 figure和subplot131

5.3.2 调整subplot周围的间距134

5.3.3 颜色、标记和线型135

5.3.4 刻度标签和图例135

5.3.5 添加图例136

5.3.6 将图表保存到文件137

5.4 SciPy138

5.5 Scikit－learn139

本章小结141

习题141

第6章 网络数据的获取142

6.1 网页数据的组织形式143

6.1.1 HTML143

6.1.2 HTML元素144

6.1.3 HTML属性146

6.2 XML147

6.2.1 XML的结构和语法148

6.2.2 XML元素和属性150

6.3 利用urllib处理HTTP153

6.4 利用BeautifulSoup4解析HTML文档158

6.4.1 BeautifulSoup4中的对象160

6.4.2 遍历文档树163

6.4.3 搜索文档树168

本章小结177

习题177

第7章 文件操作178

7.1 文件的打开和关闭178

7.1.1 打开文件178

7.1.2 关闭文件180

7.2 读写文件180

7.2.1 从文件读取数据180

7.2.2 向文件写入数据182

7.3 文件对话框182

7.3.1 基于win32ui构建文件对话框182

7.3.2 基于tkFileDialog构建文件对话框183

7.4 应用实例：文本文件的操作184

本章小结188

习题189

第8章 Python数据可视化190

8.1 数据可视化概念框架190

8.1.1 数据可视化简介190

8.1.2 数据可视化常用图表192

8.1.3 Python数据可视化环境准备195

8.2 绘制图表197

8.2.1 Matplotlib API入门197

8.2.2 创建图表198

8.2.3 图表定制204

8.2.4 保存图表208

8.3 更多高级图表及定制208

8.3.1 样式208

8.3.2 subplot子区210

8.3.3 图表颜色和填充212

8.3.4 动画213

本章小结215

习题215

第9章 数据库应用开发216

9.1 Python与数据库216

9.1.1 数据库简介216

9.1.2 Python数据库工作环境220

9.2 本地数据库SQLite223

9.2.1 SQLite简介223

9.2.2 Python内置的sqlite3模块223

9.3 关系型数据库225

9.3.1 关系型数据库基本操作与SQL225

9.3.2 操作MySQL226

9.4 非关系型数据库232

9.4.1 NoSQL介绍232

9.4.2 MongoDB234

9.4.3 PyMongo：MongoDB和Python236

习题241

第10章 机器学习——有监督学习242

10.1 机器学习简介242

10.2 Python机器学习库Seikit－learn243

10.3 有监督学习245

10.3.1 线性回归246

10.3.2 Logistic回归分类器248

10.3.3 朴素贝叶斯分类器252

10.3.4 支持向量机257

10.3.5 KNN算法259

10.3.6 决策树264

本章小结272

习题272

第11章 机器学习——无监督学习273

11.1 无监督学习273

11.2 聚类274

11.2.1 相异度274

11.2.2 K－Means算法277

11.2.3 DBSCAN算法282

11.3 关联规则286

11.3.1 关联分析286

11.3.2 Apriori算法288

11.3.3 FP－growth算法294

本章小结303

习题303

第12章 Python地理空间分析304

12.1 地理空间分析简介304

12.1.1 地理空间分析的基本概念304

12.1.2 地理空间分析与Python305

12.2 地理空间数据306

12.2.1 数据格式概览306

12.2.2 数据特征307

12.2.3 矢量数据307

12.2.4 栅格数据309

12.3 Python地理空间分析工具309

12.3.1 GeoJSON309

12.3.2 GDAL和OGR311

12.3.3 PyShp311

12.3.4 PIL312

12.3.5 GeoPandas313

12.4 Python分析矢量数据313

12.4.1 访问矢量数据313

12.4.2 Shapefile文件操作314

12.4.3 空间查询315

12.4.4 叠加分析316

12.5 Python与遥感317

12.5.1 访问影像文件317

12.5.2 影像裁剪318

12.5.3 重采样321

12.5.4 影像分类321

12.6 “五水共治”资源地理空间分析综合应用323

本章小结327

习题327