目　　錄 * 1章　啟程 1 * 2章　Python簡介 6 2.1　Python基本元素 7 2.1.1　對象、表達(dá)式和數(shù)值類型 8 2.1.2　變量與賦值 9 2.1.3　Python IDE 11 2.2　程序分支 12 2.3　字符串和輸入 14 2.3.1　輸入 15 2.3.2　雜談字符編碼 16 2.4　迭代 17 第3章　一些簡單的數(shù)值程序 20 3.1　窮舉法 20 3.2　for循環(huán) 22 3.3　近似解和二分查找 24 3.4　關(guān)于浮點數(shù) 27 3.5　牛頓 拉弗森法 29 第4章　函數(shù)、作用域與抽象 31 4.1　函數(shù)與作用域 32 4.1.1　函數(shù)定義 32 4.1.2　關(guān)鍵字參數(shù)和默認(rèn)值 33 4.1.3　作用域 34 4.2　規(guī)范 37 4.3　遞歸 39 4.3.1　斐波那契數(shù)列 40 4.3.2　回文 42 4.4　全局變量 45 4.5　模塊 46 4.6　文件 47 第5章　結(jié)構(gòu)化類型、可變性與 高階函數(shù) 50 5.1　元組 50 5.2　范圍 52 5.3　列表與可變性 52 5.3.1　克隆 57 5.3.2　列表推導(dǎo) 57 5.4　函數(shù)對象 58 5.5　字符串、元組、范圍與列表 60 5.6　字典 61 第6章　測試與調(diào)試 65 6.1　測試 65 6.1.1　黑盒測試 66 6.1.2　白盒測試 68 6.1.3　執(zhí)行測試 69 6.2　調(diào)試 70 6.2.1　學(xué)習(xí)調(diào)試 72 6.2.2　設(shè)計實驗 72 6.2.3　遇到麻煩時 75 6.2.4　找到“目標(biāo)”錯誤之后 76 第7章　異常與斷言 77 7.1　處理異常 77 7.2　將異常用作控制流 80 7.3　斷言 82 第8章　類與面向?qū)ο缶幊?83 8.1　抽象數(shù)據(jù)類型與類 83 8.1.1　使用抽象數(shù)據(jù)類型設(shè)計程序 87 8.1.2　使用類記錄學(xué)生與教師 87 8.2　繼承 90 8.2.1　多重繼承 92 8.2.2　替換原則 93 8.3　封裝與信息隱藏 94 8.4　進(jìn)階示例：抵押貸款 99 第9章　算法復(fù)雜度簡介 103 9.1　思考計算復(fù)雜度 103 9.2　漸近表示法 106 9.3　一些重要的復(fù)雜度 107 9.3.1　常數(shù)復(fù)雜度 107 9.3.2　對數(shù)復(fù)雜度 108 9.3.3　線性復(fù)雜度 108 9.3.4　對數(shù)線性復(fù)雜度 109 9.3.5　多項式復(fù)雜度 109 9.3.6　指數(shù)復(fù)雜度 111 9.3.7　復(fù)雜度對比 112 * 10章　一些簡單算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 114 10.1　搜索算法 115 10.1.1　線性搜索與間接引用元素 115 10.1.2　二分查找和利用假設(shè) 116 10.2　排序算法 119 10.2.1　歸并排序 120 10.2.2　將函數(shù)用作參數(shù) 122 10.2.3　Python中的排序 123 10.3　散列表 124 * 11章　繪圖以及類的進(jìn)一步擴(kuò)展 128 11.1　使用PyLab繪圖 128 11.2　進(jìn)階示例：繪制抵押貸款 133 * 12章　背包與圖的* 優(yōu)化問題 139 12.1　背包問題 139 12.1.1　貪婪算法 140 12.1.2　0/1背包問題的* 優(yōu)解 143 12.2　圖的* 優(yōu)化問題 145 12.2.1　一些典型的圖論問題 149 12.2.2　* 短路徑：深度優(yōu)先搜索和 廣度優(yōu)先搜索 149 * 13章　動態(tài)規(guī)劃 155 13.1　又見斐波那契數(shù)列 155 13.2　動態(tài)規(guī)劃與0/1背包問題 157 13.3　動態(tài)規(guī)劃與分治算法 162 * 14章　隨機(jī)游走與數(shù)據(jù)可視化 163 14.1　隨機(jī)游走 163 14.2　醉漢游走 164 14.3　有偏隨機(jī)游走 170 14.4　變幻莫測的田地 175 * 15章　隨機(jī)程序、概率與分布 178 15.1　隨機(jī)程序 178 15.2　計算簡單概率 180 15.3　統(tǒng)計推斷 180 15.4　分布 192 15.4.1　概率分布 194 15.4.2　正態(tài)分布 195 15.4.3　連續(xù)型和離散型均勻分布 199 15.4.4　二項式分布與多項式分布 200 15.4.5　指數(shù)分布和幾何分布 200 15.4.6　本福德分布 203 15.5　散列與碰撞 204 15.6　強(qiáng)隊的獲勝概率 206 * 16章　蒙特卡羅模擬 208 16.1　帕斯卡的問題 209 16.2　過線還是不過線 210 16.3　使用查表法提高性能 213 16.4　求π的值 214 16.5　模擬模型結(jié)束語 218 第* 章　抽樣與置信區(qū)間 220 17.1　對波士頓馬拉松比賽進(jìn)行抽樣 220 17.2　中心極限定理 225 17.3　均值的標(biāo)準(zhǔn)誤差 228 第* 章　理解實驗數(shù)據(jù) 231 18.1　彈簧的行為 231 18.2　彈丸的行為 238 18.2.1　可決系數(shù) 240 18.2.2　使用計算模型 241 18.3　擬合指數(shù)分布數(shù)據(jù) 242 18.4　當(dāng)理論缺失時 245 第* 章　隨機(jī)試驗與假設(shè)檢驗 247 19.1　檢驗顯著性 248 19.2　當(dāng)心P-值 252 19.3　單尾單樣本檢驗 254 19.4　是否顯著 255 19.5　哪個N 257 19.6　多重假設(shè) 258 第* 章　條件概率與貝葉斯統(tǒng)計 261 20.1　條件概率 262 20.2　貝葉斯定理 263 20.3　貝葉斯更新 264 第* 章　謊言、該死的謊言與統(tǒng)計學(xué) 267 21.1　垃圾輸入，垃圾輸出 267 21.2　檢驗是有缺陷的 268 21.3　圖形會騙人 268 21.4　Cum Hoc Ergo Propter Hoc 270 21.5　統(tǒng)計測量不能說明所有問題 271 21.6　抽樣偏差 272 21.7　上下文很重要 273 21.8　慎用外推法 273 21.9　得克薩斯神槍手謬誤 274 21.10　莫名其妙的百分比 276 21.11　不顯著的顯著統(tǒng)計差別 276 21.12　回歸假象 277 21.13　小心為上 278 第* 章　機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 279 22.1　特征向量 281 22.2　距離度量 283 第* 章　聚類 288 23.1　Cluster類 289 23.2　K-均值聚類 291 23.3　虛構(gòu)示例 292 23.4　更真實的示例 297 第* 章　分類方法 303 24.1　分類器評價 303 24.2　預(yù)測跑步者的性別 306 24.3　K-* 鄰近方法 308 24.4　基于回歸的分類器 312 24.5　從“泰坦尼克”號生還 320 24.6　總結(jié) 325 Python　3.5速查表 326