本書采用通俗易懂的語言，豐富的示例，循序漸進地講解Python編程的核心基礎知識點和技巧。第一部分為走進Python世界，帶大家了解Python的起源和語言特點，學習如何搭建Python編程環(huán)境。第二部分為Python基礎語法，該部分內容先簡單介紹Python數(shù)據(jù)類型、標識符、控制流程、程序格式等基本語法，然后詳細深入地介紹Python基礎數(shù)據(jù)類型和組合數(shù)據(jù)類型的創(chuàng)建與運算操作；分支控制流程和循環(huán)控制流程的設計；函數(shù)以及類的定義與使用操作等語法。第三部分為Python進階，該部分，首先帶大家學習模塊和包的概念以及模塊的導入語句。然后，學習Python中進行科學計算的基礎庫——NumPy，掌握多維數(shù)組對象(ndarray)的創(chuàng)建、基礎運算以及各類文件的讀寫操作；學習擁有強大的分析結構化數(shù)據(jù)的工具庫——Pandas，掌握Series(一維數(shù)據(jù))與DataFrame(二維數(shù)據(jù))的基礎操作；其次，學習建立在Numpy之上的Python開源高級科學計算庫——Scipy，掌握其文件輸入輸出(scipy.io)與統(tǒng)計和隨機數(shù)(scipy.stats)這兩個基礎模塊。再次，帶大家學習Python最著名最基礎的繪圖庫——matplotlib，掌握和熟悉matplotlib庫中折線圖及線條和數(shù)據(jù)點參數(shù)設置、圖例和子圖等圖形基本設置以及條形圖、餅圖、直方圖、箱線圖、散點圖、氣泡圖等常用統(tǒng)計圖形的基礎繪制操作。最后，結合Numpy、Pandas和matplotlib等庫，學習Python中一個強大的統(tǒng)計分析庫——Statsmodels庫，了解Statsmodels提供的多種統(tǒng)計模型API接口，掌握簡單線性回歸模型的擬合與繪圖操作。