Python程序语言及其在财经领域的应用

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Python程序语言及其在财经领域的应用-郑大庆

Python程序语言及其在财经领域的应用

丛书名：国家级一流本科专业建设·计算机科学与技术教学用书
著（译）者：郑大庆
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责任编辑：李嘉毅
字       数：505千字
开       本：16 开
印       张：22.5
出版版次：1
出版年份：2025-08-29
书       号：978-7-5642-4743-0/F.4743
纸书定价：58.00元   教师会员可用500积分申请样书

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本书以实战项目为主线，系统介绍了Python在自动化办公、图像处理、控制各种传感器、搭建网络等工作中的实际应用案例，能够让初学者快速入门Python系列知识。全书共分为18章，第一篇为Python基础（第1章~第3章），详细介绍了Python的基础知识；第二篇为自动化办公（第4章~第6章），介绍了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、图像、声频、视频等各种文件的自动化操作；第三篇为PyQt5编程（第7章~第10章），介绍了用designer可视化设计程序图形界面的知识；第四篇为Open

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本书以实战项目为主线，系统介绍了Python在自动化办公、图像处理、控制各种传感器、搭建网络等工作中的实际应用案例，能够让初学者快速入门Python系列知识。

全书共分为18章，第一篇为Python基础（第1章~第3章），详细介绍了Python的基础知识；第二篇为自动化办公（第4章~第6章），介绍了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、图像、声频、视频等各种文件的自动化操作；第三篇为PyQt5编程（第7章~第10章），介绍了用designer可视化设计程序图形界面的知识；第四篇为OpenCV图像处理（第11章~第15章），介绍了OpenCV如何处理图像的基础知识；第五篇为树莓派与传感器（第16章），介绍了Python如何控制各种传感器；第六篇为Flask搭建网站与Python进阶（第17章~第18章），介绍了Flask搭建网站的基础知识、文字识别、人脸识别、语音识别等开源项目及提升自己的学习线路图。

本书配有大量源码，适合初学者入门，大量办公自动化的案例对于提高办公效率也有帮助，也可作大学生的Python自学用书。

第一篇 Python基础。
第一章计算机基础及Python简介。
第一节计算机基础概述。
第二节 Python的历史与发展。
第三节 Python的特点与优势。
第四节搭建Python的开发环境。
第五节 Python的集成开发环境。
本章小结。
课后习题。
第二章 Python基础语法规范。
第一节缩进与注释。
第二节标识符及命名规则。
第三节变量与赋值语句。
第四节数值。
第五节字符串。
第六节布尔型。
第七节混合运算和类型转换。
第八节 format。
函数的格式化方法。
第九节 input。
和print。
函数简介。
本章小结。
课后习题。
第三章 Python程序流程控制。
第一节程序执行的流程。
第二节选择结构。
第三节循环结构。
第四节 random库的应用。
第五节程序流程控制应用实例。
本章小结。
课后习题。
第四章 Python列表与元组。
第一节列表创建与列表元素访问。
第二节列表元素的操作。
第三节操作列表。
第四节数值列表。
第五节元组。
第六节转换函数。
第七节可变对象和不可变对象。
第八节列表与元组的应用实例。
本章小结。
课后习题。
第五章 Python字典与集合。
第一节字典与集合的基本介绍。
第二节字典创建与常见操作。
第三节集合创建与常见操作。
第四节字典与集合的应用实例。
本章小结。
课后习题。
第六章 Python函数与模块。
第一节函数的基本概念。
第二节函数的声明与使用。
第三节 lambda函数。
第四节变量的作用域。
第五节 Python常用的内置函数和模块。
本章小结。
课后习题。
第七章 Python文件与异常。
第一节文件的基础知识。
第二节文件操作通用方式。
第三节 CSV文件操作。
第四节 JSON数据的读取。
第五节异常与断言。
第六节标准输入、输出和错误流。
本章小结。
课后习题。
第八章面向对象编程。
第一节面向对象编程概述。
第二节 Python中的面向对象。
第三节类成员的可见性。
第四节类的方法。
第五节类的继承和多态。
本章小结。
课后习题。
第二篇 Python应用。
第九章科学计算基础:numpy。
第一节 numpy库简介。
第二节数组对象的常见操作。
第三节 numpy库的专业应用。
第四节数组的加载与输出。
第五节 numpy库的扩展应用:SciPy。
本章小结。
课后习题。
第十章数据分析尖兵:pandas库。
第一节 pandas库简介。
第二节 Series对象的应用。
第三节 DataFrame对象的应用。
第四节 pandas库的应用实例。
本章小结。
课后习题。
第十一章可视化利器:Matplotlib和seaborn。
第一节 Matplotlib库绘制可视化图表。
第二节 seaborn绘制数据分析图表。
第三节金融数据的可视化。
本章小结。
课后习题。
第十二章 Python与中文文本分析。
第一节中文文本分析概述。
第二节中文分词及基本处理:jieba库。
第三节中文文本分析可视化:wordcloud库。
第四节中文文本分析应用:微博评论情绪分析。
本章小结。
课后习题。
第十三章 Python在金融领域的应用。
第一节金融量化分析数据的准备。
第二节量化交易的利器。
第三节金融资产组合优化的量化分析。
本章小结。
课后习题。
第三篇 Python拓展。
第十四章 Python与机器学习。
第一节机器学习概述。
第二节基于scikit-learn的机器学习流程。
第三节分类算法。
第四节回归算法。
第五节聚类算法。
本章小结。
课后习题。
第十五章 Python与深度学习。
第一节感知机模型。
第二节人工神经网络。
第三节反向传播算法。
第四节神经网络的优势及局限性。
第五节常见神经网络类型。
第六节主流深度学习框架及应用实例。
第七节大语言模型发展简史:从 Transformer到 DeepSeek-R1的进化之路。
本章小结。
课后习题。
主要参考文献