本书主要介绍利用Python进行科学计算的方法，其内容从基础知识到实际开发应用，由浅入深，通俗易懂。每章均配有针对性的案例，供读者实践练习，提高读者数据分析能力和实践动手能力。本书的主要内容包括Python开发的环境搭建，Python基础，对文本文件、CSV文件、Excel文件、JSON文件的操作，访问SQLite数据库与MySQL数据库，使用NumPy类库、Pandas类库、SciPy类库进行科学计算，使用Matplotlib、Seaborn、pyecharts等类库实现数据可视化。本书通过探索真实的郑州二手房数据集，帮助读者逐步掌握数据的采集、清洗、整理及分析计算，并结合数据可视化组件，实现数据图表到可视化的转换，进而提高读者解决实际问题的能力。 本书既可以作为高等本科院校Python科学计算课程的教材，也可以作为应用型本科、高职高专院校相应课程的教材。

前 言 大数据已经渗透到当今的每一个行业和业务职能领域，随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们将对海量数据进行挖掘和运用，并根据数据的统计、分析结果做出各种决策，而并非基于以前的方法、经验和直觉。 Python作为目前流行的编程语言，不但入门容易，而且可以编写较为复杂的程序，特别是在数据分析、数据挖掘和可视化中的应用优势明显，受到了广大程序员和爱好者的青睐。 本书从Python数据分析的基础知识入手，结合大量的数据分析实例，系统地介绍数据分析和可视化绘图的方法，特别是通过一个真实的数据集（郑州市二手房数据）带领读者逐步掌握Python数据的采集、清洗、整理及分析计算工作，并结合数据可视化组件，实现数据图表到可视化的转换，提高读者解决实际问题的能力。 本书特色如下。 （1）讲解通俗易懂，易于初学者上手。 （2）提供多个有较高应用价值的项目案例，并且有很强的实用性。 （3）提供详细的案例源代码，供读者参考学习。 本书分为3篇，共10章，主要内容如下。 第1章：介绍Python开发环境的搭建、常用的科学计算库及其安装方法。 第2章：介绍Python的基础知识，为后续各个章节做准备。有Python语言基础的读者，可以跳过本章内容。 第3章：通过实际应用案例介绍Python对文本文件、CSV文件、Excel文件、JSON数据的读/写与处理。 第4章：通过实际应用案例介绍对SQLite数据库、MySQL数据库的访问与操作。 第5章：通过实际应用案例介绍NumPy数据处理的方法与实现过程。 第6章：通过实际应用案例介绍Pandas科学计算的方法与实现过程。 第7章：通过实际应用案例介绍SciPy科学计算的方法与实现过程，本章内容需要读者具备扎实的数学基础，可以根据实际情况作为选学内容。 第8章：通过实际应用案例介绍如何使用Matplotlib对数据进行可视化。 第9章：通过实际应用案例介绍如何使用Seaborn对数据进行可视化。 第10章：通过实际应用案例介绍如何使用pyecharts对数据进行可视化。 本书图文并茂，条理清晰，内容丰富，配套资源完整，每个案例都提供完整的代码，并且对主要代码进行了详细的解释，方便读者学习、练习。本书主要由王英强、张文胜、孟晓鑫主持编写，同时也得到了其他老师的大力支持。第1～4章由王英强编写，第5～7章由孟晓鑫编写，第8～10章由张文胜编写。此外，在编写本书的过程中，电子工业出版社的孟宇老师也提了很多宝贵的意见，为本书的出版付出了很多的努力；彭鸿涛、闫涛两位技术专家在百忙之中分别为本书撰写了推荐序；太原科技大学杨斌鑫教授对本书的内容进行了校对并提出了很多宝贵意见。在此，编者对他们表示衷心的感谢。 为了方便教学，本书提供PPT、案例源代码、数据文件等教学资源。由于编者水平有限，本书难免有不足之处，欢迎广大读者批评指正。如果需要上述教学资源或者有宝贵意见，请与编者联系，电子信箱trieagle@126.com。 编 者 2021年12月

目 录 第1篇 数据获取篇 第1章 概述 2 1.1 科学计算概述 2 1.2 Python概述 3 1.3 Python开发环境搭建 4 1.3.1 Python运行环境安装 4 1.3.2 PyCharm安装 8 1.4 Python科学计算与可视化常用类库 13 1.4.1 Python科学计算与可视化常用类库介绍 13 1.4.2 安装第三方类库 14 第2章 Python基础 17 2.1 基本语法 17 2.1.1 基本数据类型 17 2.1.2 标识符 18 2.1.3 变量和赋值 18 2.1.4 运算符和表达式 19 2.1.5 代码的嵌套与对齐 19 2.1.6 注释 20 2.2 复杂数据类型 20 2.2.1 字符串 20 2.2.2 列表 24 2.2.3 元组 27 2.2.4 字典 29 2.3 流程控制 32 2.3.1 条件控制 32 2.3.2 循环控制 33 2.4 函数 35 2.4.1 函数的定义 35 2.4.2 lambda匿名函数 35 2.4.3 函数调用 36 2.5 类 37 2.5.1 面向对象基本概念 37 2.5.2 类的定义及实现 37 2.6 文件操作 39 2.6.1 文件处理过程 39 2.6.2 数据的读取 40 2.6.3 数据的写入 41 第3章 读/写文件 43 3.1 读/写文本文件 43 3.1.1 读/写文本文件的方法介绍 43 3.1.2 读/写文本数据实例 44 3.2 读/写CSV文件 49 3.2.1 CSV类库 49 3.2.2 读/写CSV文件数据实例 50 3.3 读/写Excel文件 54 3.3.1 Excel文件相关类库 54 3.3.2 读/写Excel文件数据实例 56 3.4 读/写JSON文件 62 3.4.1 类库方法介绍 62 3.4.2 读/写JSON文件数据实例 63 3.5 综合实例 67 第4章 访问数据库 74 4.1 SQLite3数据库数据的插入、修改及删除 74 4.1.1 SQLite3模块常用方法 74 4.1.2 SQLite3数据库操作实例 75 4.2 SQLite3数据库数据的查询 80 4.3 MySQL数据库操作类的实现 82 4.4 MySQL数据库的访问 87 第2篇 数据处理篇 第5章 NumPy数据处理 91 5.1 NumPy基础 91 5.1.1 认识NumPy 91 5.1.2 创建NumPy数组 96 5.1.3 NumPy标准输出 99 5.1.4 应用案例：二手房文本数据处理 100 5.2 NumPy数组操作 102 5.2.1 数组的基础运算、形状转换 102 5.2.2 数组的形状 105 5.2.3 数组的索引、切片 106 5.2.4 数组的遍历 108 5.2.5 数组的副本与视图 110 5.3 NumPy应用案例：郑州市二手房数据统计及计算 113 第6章 Pandas科学计算 116 6.1 Pandas概述 116 6.1.1 Pandas简介 116 6.1.2 Pandas在数据处理领域中的优势 117 6.2 Pandas数据结构 117 6.2.1 Series 118 6.2.2 DataFrame 120 6.3 Pandas数据操作 124 6.3.1 Pandas文件操作 124 6.3.2 索引和数据选择器 128 6.3.3 合并与连接 131 6.3.4 日期时间数据的处理 136 6.4 Pandas应用案例 142 6.4.1 分析郑州市各区域的房屋均价 142 6.4.2 数据分析之GDP 144 第7章 SciPy科学计算 148 7.1 SciPy概述 148 7.2 SciPy科学方法 149 7.2.1 SciPy特殊函数 149 7.2.2 SciPy积分函数 150 7.2.3 插值函数 154 7.2.4 傅里叶变换 156 7.2.5 线性代数 158 7.3 SciPy应用案例：使用最小二乘法预测房价走势 160 7.4 SciPy延展 163 第3篇 数据展示篇 第8章 数据可视化之Matplotlib 166 8.1 图表的基本构成元素 166 8.2 第一个Matplotlib绘图程序 167 8.2.1 折线图的绘制、存储与显示 167 8.2.2 折线图的更多设置 168 8.2.3 设置中文字体 169 8.2.4 绘制多个图形 170 8.2.5 使用子图 172 8.3 绘制柱状图 173 8.4 绘制饼状图 174 8.5 绘制散点图 175 8.6 综合应用实例 176 8.6.1 郑州市二手房各区域分布柱状图 176 8.6.2 郑州市二手房房屋类型比例饼状图 178 8.6.3 郑州市二手房地理位置分布图 180 第9章 数据可视化之Seaborn 183 9.1 Seaborn简介、安装和使用 183 9.2 Seaborn的样式绘制 185 9.3 直方图和密度曲线图 188 9.4 条形图 189 9.5 散点图 190 9.6 箱线图 191 9.7 小提琴图 193 9.8 综合应用实例 194 9.8.1 绘制郑州市二手房价格直方图和密度曲线图 194 9.8.2 绘制郑州市二手房价格条形图 195 第10章 数据可视化之pyecharts 197 10.1 pyecharts简介、安装和使用 197 10.2 pyecharts常用图表 198 10.2.1 柱状图 198 10.2.2 折线图 201 10.2.3 饼状图 204 10.2.4 词云图 204 10.2.5 雷达图 205 10.3 综合应用实例 206 10.3.1 绘制郑州市二手房数量区域分布图 206 10.3.2 绘制郑州市二手房房屋类型比例图 208 参考文献 210

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