本书是与《Python程序设计》（第2版）配合使用的实验教材。内容包括《Python程序设计》（第2版）各章的实验及解析，教材习题参考答案与解析，以及部分Python基础章节的补充习题与解析，样卷及参考答案。书中习题内容和层次丰富，取材新颖且实用性强，解题思路Python化思想强。 本书可作为高等学校 Python程序设计 课程的实验指导教材，亦可作为其他Python程序设计课程的实践教学参考书。

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数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着 什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理 展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。

Python是近年来十分流行的编程语言。作为脚本语言，Python尽管在速度上比编译语言如C和C 等略有逊色，但其因开放性、跨平台和易学易用的特点获得了众多专业和非专业人士的青睐与支持。然而目前在介绍Python的书目中却难以觅到一本合适的教材，大部分资料为译著，内容过于宽泛，价格也不菲。一本适于初学者，让读者把握Python的核心内容的教材成为我们本次编写的目的。 本书以凝练的风格介绍Python的核心知识，每一章都有明确的学习目标，并配有大量在交互环境下操练的实例和运行结果，以帮助读者理解具体的知识点。本书介绍了Python自带的开发环境以及IPython等其他集成开发环境，且全部实例的代码均在Python 3环境下调试通过。 全书共分9章，按照循序渐进的原则安排，从内置对象类型到语句语法，再到函数和模块，以及面向对象编程和异常处理等，较全面地

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