Python编程导论（第2版）

Python编程导论（第2版）读书笔记模板01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图导论第版书问题计算读者技术第章问题概率数据函数算法程序分布列表示例类抽样本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书基于MIT编程思维培训讲义写成，主要目标在于帮助读者掌握并熟练使用各种计算技术，具备用计算思维解决现实问题的能力。书中以Python3为例，介绍了对中等规模程序的系统性组织、编写、调试，帮助读者深入理解计算复杂度，还讲解了有用的算法和问题简化技术，并探讨各类计算工具的使用。与本书第1版相比，第2版全面改写了后半部分，且书中所有示例代码都从Python2换成了Python3。本书适合对编程知之甚少但想要使用计算方法解决问题的读者。读书笔记读书笔记简单介绍了一点语法，后面全都是入门的算法介绍和概率基本知识的堆砌。MIT6.001导论课的教材。目录分析2.1Python基本元素2.2程序分支2.3字符串和输入2.4迭代第2章Python简介3.1穷举法3.3近似解和二分查找3.2for循环第3章一些简单的数值程序3.5牛顿－拉弗森法3.4关于浮点数第3章一些简单的数值程序4.1函数与作用域4.3递归4.2规范第4章函数、作用域与抽象4.4全局变量4.6文件4.5模块第4章函数、作用域与抽象5.1元组5.3列表与可变性5.2范围第5章结构化类型、可变性与高阶函数5.4函数对象5.6字典5.5字符串、元组、范围与列表第5章结构化类型、可变性与高阶函数6.2调试6.1测试第6章测试与调试7.1处理异常7.3断言7.2将异常用作控制流第7章异常与断言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8章类与面向对象编程9.1思考计算复杂度9.3一些重要的复杂度9.2渐近表示法第9章算法复杂度简介10.1搜索算法10.3散列表10.2排序算法第10章一些简单算法和数据结构11.2进阶示例：绘制抵押贷款11.1使用PyLab绘图第11章绘图以及类的进一步扩展12.2图的最优化问题12.1背包问题第12章背包与图的最优化问题13.1又见斐波那契数列13.3动态规划与分治算法13.2动态规划与0/1背包问题第13章动态规划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14章随机游走与数据可视化15.1随机程序15.3统计推断15.2计算简单概率第15章随机程序、概率与分布15.4分布15.6强队的获胜概率15.5散列与碰撞第15章随机程序、概率与分布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12345第16章蒙特卡罗模拟17.1对波士顿马拉松比赛进行抽样17.3均值的标准误差17.2中心极限定理第17章抽样与置信区间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18章理解实验数据19.1检验显著性19.2当心P-值19.3单尾单样本检验19.4是否显著第19章随机试验与假设检验19.6多重假设19.5哪个N第19章随机试验与假设检验20.1条件概率20.3贝叶斯更新20.2贝叶斯定理第20章条件概率与贝叶斯统计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21.4CumHocErgoPropterHoc第21章谎言、该死的谎言与统计学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010302040506第21章谎言、该死的谎言与统计学21.11不显著的显著统计差别21.13小心为上21.12回归假象第21章谎言、该死的谎言与统计学22.2距离度量22.1特征向量第22章机器学习简介23.1Cluster类23.2K均值聚类23.3虚构示例23.4更真实的示例第23章聚类24.1分类器评价24.2预测跑步者的性别24.3K最近邻方法24.4基于回归的分类器第24章分类方法24.6总结24.5从“泰坦尼克”号生还第24章分类方法作者介绍同