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Python编程导论（第2版） - 约翰·谷泰格
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简介
Python编程导论（第2版）
编程
导论
约翰
） -
谷泰格
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第 3 章 一些简单的数值程序
版权声明
前言
电子书
致谢
第 1 章 启程
第 2 章 Python简介
2.1 Python基本元素
2.2 程序分支
2.3 字符串和输入
2.4 迭代
第 3 章 一些简单的数值程序
3.1 穷举法
3.2 for 循环
3.3 近似解和二分查找
3.4 关于浮点数
3.5 牛顿－拉弗森法
第 4 章 函数、作用域与抽象
4.1 函数与作用域
4.2 规范
4.3 递归
4.4 全局变量
4.5 模块
4.6 文件
第 5 章 结构化类型、可变性与高阶函数
5.1 元组
5.2 范围
5.3 列表与可变性
5.4 函数对象
5.5 字符串、元组、范围与列表
5.6 字典
第 6 章 测试与调试
6.1 测试
6.2 调试
第 7 章 异常与断言
7.1 处理异常
7.2 将异常用作控制流
7.3 断言
第 8 章 类与面向对象编程
8.1 抽象数据类型与类
8.2 继承
8.3 封装与信息隐藏
8.4 进阶示例：抵押贷款
第 9 章 算法复杂度简介
9.1 思考计算复杂度
9.2 渐近表示法
9.3 一些重要的复杂度
第 10 章 一些简单算法和数据结构
10.1 搜索算法
10.2 排序算法
10.3 散列表
第 11 章 绘图以及类的进一步扩展
11.1 使用PyLab绘图
11.2 进阶示例：绘制抵押贷款
第 12 章 背包与图的最优化问题
12.1 背包问题
12.2 图的最优化问题
第 13 章 动态规划
13.1 又见斐波那契数列
13.2 动态规划与0/1背包问题
13.3 动态规划与分治算法
第 14 章 随机游走与数据可视化
14.1 随机游走
14.2 醉汉游走
14.3 有偏随机游走
14.4 变幻莫测的田地
第 15 章 随机程序、概率与分布
15.1 随机程序
15.2 计算简单概率
15.3 统计推断
15.4 分布
15.5 散列与碰撞
15.6 强队的获胜概率
第 16 章 蒙特卡罗模拟
16.1 帕斯卡的问题
16.2 过线还是不过线
16.3 使用查表法提高性能
16.4 求π的值
16.5 模拟模型结束语
第 17 章 抽样与置信区间
17.1 对波士顿马拉松比赛进行抽样
17.2 中心极限定理
17.3 均值的标准误差
第 18 章 理解实验数据
18.1 弹簧的行为
18.2 弹丸的行为
18.3 拟合指数分布数据
18.4 当理论缺失时
第 19 章 随机试验与假设检验
19.1 检验显著性
19.2 当心P-值
19.3 单尾单样本检验
19.4 是否显著
19.5 哪个N
19.6 多重假设
第 20 章 条件概率与贝叶斯统计
20.1 条件概率
20.2 贝叶斯定理
20.3 贝叶斯更新
第 21 章 谎言、该死的谎言与统计学
21.1 垃圾输入，垃圾输出
21.2 检验是有缺陷的
21.3 图形会骗人
21.4 Cum Hoc Ergo Propter Hoc4
21.5 统计测量不能说明所有问题
21.6 抽样偏差
21.7 上下文很重要
21.8 慎用外推法
21.9 得克萨斯神枪手谬误
21.10 莫名其妙的百分比
21.11 不显著的显著统计差别
21.12 回归假象
21.13 小心为上
第 22 章 机器学习简介
22.1 特征向量
22.2 距离度量
第 23 章 聚类
23.1 Cluster 类
23.2 K均值聚类
23.3 虚构示例
23.4 更真实的示例
第 24 章 分类方法
24.1 分类器评价
24.2 预测跑步者的性别
24.3 K最近邻方法
24.4 基于回归的分类器
24.5 从“泰坦尼克”号生还
24.6 总结
Python 3.5速查表
比较操作符与布尔操作符
序列类型常用操作符
常用字符串方法
常用列表方法
常用字典操作符
常用输入/输出机制
看完了
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