信息管理专业Python教程:探索数据处理与可视化
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"Python for Informatics中文版.pdf 是一本面向编程初学者的信息管理专业Python教程,旨在通过Python语言教授编程和计算思维,特别是针对数据处理和数据可视化。该书强调Python作为强大问题解决工具的易用性和学习性,并可在多种操作系统上免费获取。书中的内容遵循CC-BY-SA许可,允许自由改编和分享。翻译工作由多个贡献者完成,包括范炜、张功卫、王骏等人,并得到了四川大学公共管理学院的支持。"
在本书中,读者将学习到以下核心知识点:
1. 介绍:这部分通常包含译者和作者的序言,以及关于本书目标读者和内容的简介。
2. 为什么要学习编程:这部分会讨论编程的重要性,可能涉及提升问题解决能力、增强职业竞争力以及理解数字世界的基础。
3. 变量、表达式与语句:这是编程的基础,涵盖了如何声明和使用变量,以及如何通过表达式和语句执行操作。
4. 条件执行:讲解如何使用条件语句(如if-else)进行逻辑判断,实现不同条件下的不同代码执行路径。
5. 函数:介绍如何定义和调用函数,封装代码以便重复使用。
6. 迭代:讲述循环结构(如for和while)的概念,用于重复执行一段代码。
7. 字符串:讨论字符串数据类型,包括操作字符串的方法和正则表达式的初步概念。
8. 文件:介绍如何读写文件,存储和检索数据。
9. 列表:涵盖列表这一动态数组的数据结构,包括元素的添加、删除和索引访问。
10. 字典:讲解键值对存储的字典数据结构,及其在信息管理中的应用。
11. 元组:介绍不可变的元组数据结构,常用于存储不可变信息。
12. 正则表达式:深入学习用于模式匹配和数据提取的正则表达式语法。
13. 网络编程:讲解如何使用Python进行网络通信,如HTTP请求和套接字编程。
14. Web Services:介绍如何利用Python与Web服务接口交互,例如RESTful API。
15. 数据库与SQL:涵盖关系型数据库基础和SQL查询语言,用于高效地存储和检索大量结构化数据。
16. 数据可视化:教授如何使用Python库(如matplotlib或seaborn)创建图表,以直观展示数据。
17. 常见任务自动化处理:讲解如何编写脚本自动化日常任务,如文件管理、数据处理等。
18. 附录:包含额外的信息、参考材料和可能的补充教程。
通过这些章节的学习,读者将能够掌握Python编程的基本技能,从而能够运用Python进行数据处理、分析和可视化,为信息管理领域的实践打下坚实基础。同时,书中内容的开放性鼓励读者积极参与,对错误和不足之处提出改进意见,共同促进知识的传播和提升。
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nikitar
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