《Python程序设计及应用（下）》PPT课件 皇甫伟 北京科技大学

 
课件内容： 
文本和文件处理 
1.1 字符及unicode编码 
1.2 文件 
1.3 文本文件的读取 
1.4 文件写入与with语句 
1.5 字频统计与Zipf定律 
办公自动化 
2.1 办公自动化简介 
2.2 Excel表格的自动化1 
2.3 Excel表格的自动化2 
2.4 Word文档自动化 
2.5 鼠标键盘控制的自动化 
2.6 展望 
图形用户界面设计 
3.1 GUI的定义 
3.2 窗口与事件循环 
3.3 图形界面构建 
3.4 事件响应与回调函数 
3.5 GUI综合设计 
科学计算、数据分析–NumPy库（上） 
学习基于Ndarray数组的创建，数组转换和形状转换，对象的属性。 
4.1 NumPy简介 
4.2 Ndarray数组的创建和对象属性 
4.3 ndarray数组转换 
4.4 ndarray形状转换 
科学计算、数据分析–NumPy库（下） 
学习基于Ndarray数组的索引和切片方法，通用函数以及常用的函数。 
5.1 数组索引和切片 
5.2 数组的基本运算、广播 
5.3 NumPy的通用函数 
5.4 NumPy的函数库 
5.5 单元小结 
数据处理和分析–Pandas库 
学习数据预处理的方法以及常用的统计分析方法。 
6.1 Pandas简介 
6.2 Pandas 数据结构 
6.3 数据文件读取 
6.4 数据清洗 
6.5 数据归整化 
6.6 统计分析 
6.7 单元小结 
数据图像化–Matplotlob库 
学习Python中绘制二维、三维、动画的绘制方法。 
7.1 Matplotlib简介 
7.2 Matplotlib二维画图 
7.3 Matplotlib三维绘图 
7.4 Matplotlib绘制动画 
7.5 单元小结 
图像处理库及基本用法 
学习PIL库和OpenCV库的安装，以及如何使用这两个库进行图像剪裁、缩放、旋转、画图、写字、阈值化、图像滤波和图像平滑等图像处理功能。 
8.1 PIL库的安装与基本操作 
8.2 基于PIL库的图像剪裁缩放与旋转 
8.3 基于PIL库的图像滤波 
8.4 OpenCV库的安装与基本操作 
8.5 基于OpenCV库的画图写字与图像阈值化 
8.6 基于OpenCV库的图像平滑 
图像分类案例教学 
通过案例教学学习一种经典的基于SIFT特征和SVM分类器实现的图像分类方法。 
9.1 图像分类任务介绍 
9.2 SIFT特征提取 
9.3 视觉词袋模型 
9.4 SVM分类器 
9.5 基于SIFT+SVM的图像分类案例 
目标检测案例教学 
通过案例教学学习一种经典的基于Haar特征和Cascade（级联）分类器实现的目标检测方法。 
10.1 目标检测任务介绍 
10.2 Haar特征提取 
10.3 Boosting（集成学习）方法 
10.4 Cascade（级联）分类器 
10.5 基于Haar+Cascade的目标检测案例