作为Python程序开发职业技能等级证书评价组织，面向中高职院校、应用型本科院校、职教型本科院校开展1+X证书制度试点工作，是落实《国家职业教育改革实施方案》的重要内容之一，为了便于X证书标准融入院校学历教育，中慧集团组织编写了1+X证书制度试点培训用书《Python程序开发》系列教材，分为《Python程序开发（初级）》、《Python程序开发（中级）》、《Python程序开发（高级）》，均以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据，适用于1+X证书制度试点工作中的Python程序开发职业技能等级证书的教学和培训，也可以作为期望从事Python相应开发岗位的应届毕业生和社会在职人员的自学参考用书。

【ISBN】：978-7-115-58355-0

主编：中慧云启科技集团有限公司

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内容摘要

本书在知识体系和章节结构上进行了精心的编排，将Python程序设计相关知识分为数据收集与清洗、数据分析与可视化、人工智能应用3大知识模块，从而在确保知识体系完整的情况下，增强本书的实用性和趣味性。

全书共分为3个篇章，8个章节，具体如下：

第一篇 数据收集与清洗（第1章～第3章），主要介绍Python语言的特点和版本、Anaconda开发环境的安装及使用、Jupyter平台的简单操作、Numpy数组对象的创建和科学运算、Pandas的Series对象操作、Pandas的DataFrame对象操作和数据清洗操作。

第二篇 数分析据与可视化（第4～5章），主要介绍了Python的第三方库Matplotlib安装和使用和Matplotlib绘制：折线图、柱状图、直方图、饼图、散点图、饼图、函数图以及3D绘图；还介绍了基于Matplotlib可视化的包Seaborn，Seaborn绘图有：折线图、散点图、直方图，最后根据绘图结果，做出可视化分析报告。

第三篇 数据分析（第6章～第8章），本篇主要介绍人工智能应用技术（机器学习、深度学习、推荐系统）。其中机器学习主要介绍了：回归模型、分类模型、聚类模型和手写数字识别技术；深度学习主要介绍了：Keras框架和CIFAR-10图象识别技术；推荐系统主要介绍了：协同过滤和电影推荐系统。

教材目录

第一篇 数据收集与清洗 9

第1章 Numpy科学计算库 10

【本章导学】 10

【学习目标】 10

1.1 环境介绍和安装 10

1.2 Numpy概述与安装 15

1.3 Numpy数组 16

1.4 数组的索引与切片 22

1.5 基本数学运算 30

1.6 Numpy通用函数 32

1.7 Numpy字符串处理 43

1.8 项目实训 – 苹果公司股票数据分析 48

本章小结 52

第2章 数据操作模块Pandas 54

【本章导学】 54

【学习目标】 54

2.1 认识Pandas及安装 54

2.2 Series对象的基本操作 55

2.3 DataFrame对象的基本操作 62

2.4 Pandas读写数据 77

2.5 数据索引、排序和排名 87

2.6 项目实训 – 链家房屋数据分析 100

本章小结 104

第3章 数据处理 107

【本章导学】 107

【学习目标】 108

3.1 数据清洗 108

3.2 数据计算 119

3.3 数据分组 132

3.4 数据转换与数据位移 139

3.5 数据合并 153

3.6 项目实训 – 电影数据分析 163

本章小结 169

第二篇 数据分析与可视化 172

第4章 数据可视化 173

【本章导学】 173

【学习目标】 173

4.1 可视化介绍 173

4.2 Matplotlib简介 174

4.3 Matplotlib绘制图表 175

4.4 Seaborn绘图 215

4.5 可视化分析报告 224

4.6 项目实训 – 2014年度单月购买数量和购买次数分析报告 226

本章小节 229

第5章 数据分析 232

【本章导学】 232

【学习目标】 232

5.1 数据分析介绍 232

5.2 数据列表分析 233

5.3 协方差数据分析 241

5.4 数据直方图分析 244

5.5 数据对比分析 248

5.6 项目实训 – 全国高考985学校录取线分析 255

本章小节 261

第三篇 人工智能应用 263

第6章 机器学习 264

【本章导学】 264

【学习目标】 264

6.1 认识机器学习 264

6.2 认识Scikit-Learn及安装 269

6.3 回归模型 273

6.4 分类模型 282

6.5 聚类模型 292

6.6 项目实训 – 手写数字识别 296

本章小结 300

第7章 深度学习 301

【本章导学】 301

【学习目标】 301

7.1 神经网络 301

7.2 深度学习框架Keras 309

7.3 深度学习的运用 313

7.4 项目实训 – CIFAR-10图象识别 324

本章小结 330

第8章 推荐系统 332

【本章导学】 332

【学习目标】 332

8.1 认识协同过滤 332

8.2基于用户的协同过滤 333

8.3 基于项目的协同过滤 337

8.4 项目实训 – 电影推荐系统 344

本章小结 352

附 录 354

习题答案 354

参考文献 361

教材特色

01.内容全面 组织合理

该教材按照由浅入深的顺序，结合职业教育背景下的软件技术专业学生的特点，以碎片化“知识点”为单元，采用案例驱动、项目导向，通过理论与实践相结合的方式，便于读者在学习Python程序开发知识的同时进行项目实践。

02.结合实际 突出实践

该教材由企业工程师精心设计了大量示例和项目实训，体现了“教、学、做一体化”的思想，方便读者快速上手，培养读者实际操作的动手能力。示例和项目实践有详细的代码说明和实践步骤解释。

03.资源丰富 立体教学

该教材配备了丰富的立体化教学资源，包括教学PPT、课程源码、课程习题及答案等，帮助读者更好地掌握Python语言。

04.融入1+X证书标准

该教材以《Python程序开发职业技能等级标准》（高级）为编写依据，内容主要由Python数据收集与清洗、数据分析与可视化、人工智能应用三部分组成，涵盖了Python数据分析和人工智能的基础编程和高阶编程、Numpy、Pandas科学计算操作、Matplotlib和Seaborn的可视化成像技术以及机器学习算法、神经网络的卷知机图象识别和推荐系统等相关内容。可用于1+X证书制度试点工作中的 Python程序开发职业技能培训，也可以作为期望从事Python相应开发岗位人员的自学参考用书。

适合范围

▶本科和高职院校计算机相关专业的学生。

▶作为期望从事Python相应开发岗位人员的自学参考用书。

▶可用于参与1+X证书制度试点工作中的Python程序开发职业技能培训的人员。

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