前言

党的二十大报告指出：教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。新工科、新文科的建设旨在通过强调跨学科、综合能力和实践能力的培养，以适应日益复杂与多元的社会和经济环境。


当前，随着人工智能、大数据和机器学习的兴起，理工、管理、经济、人文社科类专业本科生迫切需要学习一门计算机语言课程，这门语言要既能进行计算机程序设计，又能方便快速地进行大数据分析和机器学习处理。然而，各高校在相关课程的设置上普遍无法适应这一变化。为落实科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域、新赛道，加强新兴学科、交叉学科建设，不断塑造发展新动能、新优势，编者结合多年教学经验编写了本书。

由于有庞大第三方库的支持，Python语言成为当前数据分析和机器学习的首选程序设计语言。本教材可使理工农医类各专业本科生和研究生学习到Python程序设计、数据处理、人工智能、机器学习等方面的知识，构建数据分析和机器学习的基本知识图谱，为学生在今后工作和学习中解决本学科数据处理和机器学习相关问题提供坚实的基础。

本书在编写过程中坚持以下原则。

（1） 衔接性原则。对于与“计算机思维”“C语言程序设计”等课程交叉的共性问题进行简化处理，重点聚焦各专业课程学习中亟须的数组与矩阵运算、数据分析与处理、机器学习基础等内容。

（2） 延伸性原则。注重面向对象程序设计基本思想的培养，使学生充分领悟面向对象程序设计概念、思想和方法。

（3） 连贯性原则。以数据分析和机器学习为落脚点，从实用性原则出发，重点介绍数据分析和机器学习所涉及的Python基础知识。

（4） 适用性原则。对于基础知识的着墨不多，将重点放在案例与知识点相结合上，在案例中学习知识点，在学习知识点中思考案例，使读者快速进入机器学习的世界。

为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、程序源码、习题答案、在线作业和微课视频。

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本书在编写过程中，得到了昆明理工大学电力工程学院和人文素质教育中心的支持与帮助。本书第1、2章由单节杉编写，第7、8章由沈赋编写，第9章由王健编写，第11章由毕贵红编写，其余章节由蔡子龙编写，全书由毕贵红审稿。另外，研究生李嘉棋、林红娅、杨宇林在程序编写、文字校对、图形制作、PPT制作、习题答案整理等工作上提供了极大的帮助。对于各位同事和同学的辛勤付出，在此一并表示衷心的感谢。

由于编者水平有限，书中难免会有错误和不妥之处，恳请读者批评指正。



编者2025年1月


Python数据分析与机器学习基础(题库·微课视频版)
前言
















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