目 录
第 1 章 启程 ..................................................... 1
第 2 章 Python 简介 ....................................... 6
2.1 Python 基本元素 ....................................... 7
2.1.1 对象、表达式和数值类型 ............ 8
2.1.2 变量与赋值 ................................... 9
2.1.3 Python IDE...................................11
2.2 程序分支..................................................12
2.3 字符串和输入 ..........................................14
2.3.1 输入..............................................15
2.3.2 杂谈字符编码 ..............................16
2.4 迭代 .........................................................17
第 3 章 一些简单的数值程序.......................20
3.1 穷举法......................................................20
3.2 for 循环...................................................22
3.3 近似解和二分查找 ..................................24
3.4 关于浮点数 ..............................................27
3.5 牛顿拉弗森法 ........................................29
第 4 章 函数、作用域与抽象.......................31
4.1 函数与作用域 ..........................................32
4.1.1 函数定义 ......................................32
4.1.2 关键字参数和默认值 ...................33
4.1.3 作用域 ..........................................34
4.2 规范 .........................................................37
4.3 递归 .........................................................39
4.3.1 斐波那契数列 ..............................40
4.3.2 回文..............................................42
4.4 全局变量..................................................45
4.5 模块 .........................................................46
4.6 文件 .........................................................47
第 5 章 结构化类型、可变性与
高阶函数............................................50
5.1 元组 .........................................................50
5.2 范围 .........................................................52
5.3 列表与可变性 ..........................................52
5.3.1 克隆..............................................57
5.3.2 列表推导......................................57
5.4 函数对象..................................................58
5.5 字符串、元组、范围与列表 ...................60
5.6 字典 .........................................................61
第 6 章 测试与调试 .......................................65
6.1 测试 .........................................................65
6.1.1 黑盒测试......................................66
6.1.2 白盒测试......................................68
6.1.3 执行测试......................................69
6.2 调试 .........................................................70
6.2.1 学习调试......................................72
6.2.2 设计实验......................................72
6.2.3 遇到麻烦时 ..................................75
6.2.4 找到“目标”错误之后 ...............76
第 7 章 异常与断言 .......................................77
7.1 处理异常..................................................77
7.2 将异常用作控制流 ..................................80
7.3 断言 .........................................................82
第 8 章 类与面向对象编程...........................83
8.1 抽象数据类型与类 ..................................83
8.1.1 使用抽象数据类型设计程序 .......87
8.1.2 使用类记录学生与教师 ...............87
8.2 继承 .........................................................90
8.2.1 多重继承......................................92
8.2.2 替换原则......................................93
8.3 封装与信息隐藏 ......................................94
8.4 进阶示例：抵押贷款 ..............................99
第 9 章 算法复杂度简介 .............................103
9.1 思考计算复杂度 ....................................103
9.2 渐近表示法............................................106
9.3 一些重要的复杂度 ................................107
9.3.1 常数复杂度 ................................107
9.3.2 对数复杂度 ................................108
9.3.3 线性复杂度 ................................108
9.3.4 对数线性复杂度 ........................109
9.3.5 多项式复杂度 ............................109
9.3.6 指数复杂度 ................................111
9.3.7 复杂度对比 ................................112
第 10 章 一些简单算法和数据结构..........114
10.1 搜索算法..............................................115
10.1.1 线性搜索与间接引用元素 .....115
10.1.2 二分查找和利用假设 .............116
10.2 排序算法..............................................119
10.2.1 归并排序 ................................120
10.2.2 将函数用作参数.....................122
10.2.3 Python 中的排序 ....................123
10.3 散列表 .................................................124
第 11 章 绘图以及类的进一步扩展 ..........128
11.1 使用 PyLab 绘图..................................128
11.2 进阶示例：绘制抵押贷款...................133
第 12 章 背包与图的最优化问题..............139
12.1 背包问题..............................................139
12.1.1 贪婪算法 ................................140
12.1.2 0/1 背包问题的最优解 ...........143
12.2 图的最优化问题 ..................................145
12.2.1 一些典型的图论问题...............149
12.2.2 最短路径：深度优先搜索和
广度优先搜索 ............................149
第 13 章 动态规划 ....................................... 155
13.1 又见斐波那契数列 .............................. 155
13.2 动态规划与 0/1 背包问题.................... 157
13.3 动态规划与分治算法 .......................... 162
第 14 章 随机游走与数据可视化.............. 163
14.1 随机游走 ............................................. 163
14.2 醉汉游走 ............................................. 164
14.3 有偏随机游走...................................... 170
14.4 变幻莫测的田地.................................. 175
第 15 章 随机程序、概率与分布.............. 178
15.1 随机程序 ............................................. 178
15.2 计算简单概率...................................... 180
15.3 统计推断 ............................................. 180
15.4 分布 ..................................................... 192
15.4.1 概率分布................................ 194
15.4.2 正态分布................................ 195
15.4.3 连续型和离散型均匀分布 ..... 199
15.4.4 二项式分布与多项式分布 ..... 200
15.4.5 指数分布和几何分布............. 201
15.4.6 本福德分布 ............................ 203
15.5 散列与碰撞.......................................... 204
15.6 强队的获胜概率.................................. 206
第 16 章 蒙特卡罗模拟............................... 208
16.1 帕斯卡的问题...................................... 209
16.2 过线还是不过线.................................. 210
16.3 使用查表法提高性能 .......................... 213
16.4 求 π 的值 ............................................. 214
16.5 模拟模型结束语.................................. 218
第 17 章 抽样与置信区间 .......................... 220
17.1 对波士顿马拉松比赛进行抽样 ........... 220
17.2 中心极限定理...................................... 225
17.3 均值的标准误差.................................. 228
第 18 章 理解实验数据............................... 231
18.1 弹簧的行为.......................................... 231
18.2 弹丸的行为.......................................... 238
18.2.1 可决系数 ................................240
18.2.2 使用计算模型.........................241
18.3 拟合指数分布数据...............................242
18.4 当理论缺失时 ......................................245
第 19 章 随机试验与假设检验 ..................247
19.1 检验显著性 ..........................................248
19.2 当心 P-值 .............................................252
19.3 单尾单样本检验 ..................................254
19.4 是否显著..............................................255
19.5 哪个 N ..................................................257
19.6 多重假设..............................................258
第 20 章 条件概率与贝叶斯统计 ..............261
20.1 条件概率..............................................262
20.2 贝叶斯定理 ..........................................263
20.3 贝叶斯更新 ..........................................264
第 21 章 谎言、该死的谎言与统计学......267
21.1 垃圾输入，垃圾输出...........................267
21.2 检验是有缺陷的 ..................................268
21.3 图形会骗人 ..........................................268
21.4 Cum Hoc Ergo Propter Hoc..................270
21.5 统计测量不能说明所有问题 ...............271
21.6 抽样偏差..............................................272
21.7 上下文很重要 ......................................273
21.8 慎用外推法..........................................273
21.9 得克萨斯神枪手谬误...........................274
21.10 莫名其妙的百分比 ............................276
21.11 不显著的显著统计差别.....................276
21.12 回归假象............................................277
21.13 小心为上............................................278
第 22 章 机器学习简介...............................279
22.1 特征向量..............................................281
22.2 距离度量..............................................283
第 23 章 聚类................................................288
23.1 Cluster 类...........................................289
23.2 K 均值聚类 ..........................................291
23.3 虚构示例..............................................292
23.4 更真实的示例 ......................................297
第 24 章 分类方法 .......................................303
24.1 分类器评价..........................................303
24.2 预测跑步者的性别 ..............................306
24.3 K 最近邻方法 ......................................308
24.4 基于回归的分类器 ..............................312
24.5 从“泰坦尼克”号生还.......................320
24.6 总结 .....................................................325
Python 3.5 速查表 ......................................326