python與人工智能——智慧農業實踐

基 礎 篇
第1章 人工智能概述與計算機程序設計 3
1.1 人工智能概述 3
1.2 計算機程序設計 4
1.2.1 計算機程序設計語言 4
1.2.2 結構化程序設計 5
1.2.3 面向對象程序設計 6
1.3 Python的特點 7
1.4 Python 3.×編程環境的配置與編程實例 8
1.4.1 Python 2.×和Python 3.×的區別 10
1.4.2 編寫簡單Python程序 11
本章小結 13
第2章 Python語言基礎 14
2.1 Python的語法特點 14
2.1.1 註釋 14
2.1.2 代碼縮進 15
2.1.3 編碼規範 16
2.2 保留字與標識符 18
2.2.1 保留字 18
2.2.2 標識符 19
2.3 變量 19
2.3.1 變量的定義與使用 19
2.3.2 理解Python中的變量 19
2.4 基本數據類型及其轉換 20
2.4.1 數字類型 20
2.4.2 字符串類型 21
2.4.3 布爾類型 22
2.4.4 數據類型轉換 22
2.5 運算符 23
2.5.1 算術運算符 23
2.5.2 賦值運算符 24
2.5.3 關系運算符 24
2.5.4 邏輯運算符 25
2.5.5 位運算符 25
2.5.6 成員運算符和身份運算符 26
2.5.7 運算符的優先級和結合性 26
2.6 基本輸入和輸出 26
2.6.1 使用input()函數輸入 26
2.6.2 使用print()函數輸出 27
本章小結 29
第3章 Python程序的控制結構 30
3.1 程序的順序結構 30
3.2 程序的分支結構 31
3.2.1 單分支結構 31
3.2.2 雙分支結構 32
3.2.3 多分支結構 34
3.2.4 分支結構的嵌套 37
3.3 程序的循環結構 38
3.3.1 while循環 38
3.3.2 for循環 40
3.3.3 循環控制：break和continue 41
3.3.4 循環語句的else用法 42
3.3.5 循環的嵌套 44
3.4 程序設計應用實例 45
3.4.1 遞推法編程實例 45
3.4.2 窮舉法編程實例 47
3.4.3 解析法編程實例 49
本章小結 51
第4章 組合數據類型 52
4.1 列表 52
4.1.1 創建列表 53
4.1.2 訪問列表元素 53
4.1.3 列表切片 55
4.1.4 列表操作 56
4.1.5 列表推導式 60
4.1.6 列表的應用 61
4.2 元組 65
4.2.1 創建元組 65
4.2.2 操作元組 66
4.2.3 元組的拆包與封裝 66
4.2.4 元組的應用 67
4.3 字符串 68
4.3.1 創建字符串 68
4.3.2 操作字符串 68
4.3.3 字符串的應用 71
4.4 字典 73
4.4.1 創建字典 73
4.4.2 操作字典 74
4.4.3 嵌套 76
4.4.4 字典的應用 80
4.5 集合 82
4.5.1 創建集合 82
4.5.2 操作集合 83
4.5.3 集合的應用 85
本章小結 86
第5章 函數 87
5.1 函數的使用 88
5.1.1 函數的定義 88
5.1.2 函數的調用與返回值 90
5.1.3 形參和實參 91
5.2 函數的參數 92
5.2.1 引用傳遞 92
5.2.2 參數 93
5.2.3 命名參數 94
5.2.4 默認參數 94
5.2.5 不定長參數 95
5.2.6 經典案例 95
5.3 嵌套函數和lambda函數 100
5.3.1 嵌套函數 100
5.3.2 lambda函數 100
5.4 變量的作用域 102
5.4.1 使用global聲明全局變量 103
5.4.2 嵌套函數中的nonlocal聲明 103
5.5 遞歸函數 105
本章小結 110
第6章 文件與異常 111
6.1 文件的定義、引用與分類 111
6.1.1 文件的定義 111
6.1.2 文件的引用 111
6.1.3 文件的分類 112
6.2 文件的打開與關閉 112
6.3 文本文件的讀寫操作及其綜合應用 114
6.3.1 文本文件的讀操作 114
6.3.2 文本文件的寫操作 116
6.3.3 文本文件的綜合應用 117
6.4 二進制文件的讀寫操作 129
6.4.1 使用pickle模塊讀寫二進制文件 130
6.4.2 使用struct模塊讀寫二進制文件 131
6.5 os模塊的使用 132
6.6 JSON文件 135
6.6.1 JSON概述 135
6.6.2 JSON文件的格式 136
6.6.3 JSON文件的讀寫 136
6.7 異常處理 138
6.7.1 異常概述 138
6.7.2 使用try…except處理異常 140
6.7.3 使用try…except…except處理異常 142
6.7.4 使用try…except…else處理異常 143
6.7.5 使用try…except…finally處理異常 144
本章小結 146
實 踐 篇
第7章 數據處理與可視化 149
7.1 pandas庫 149
7.1.1 pandas庫概述 149
7.1.2 使用pandas庫進行數據處理與數據分析 151
7.1.3 使用pandas庫進行數據治理 158
7.2 numpy庫 160
7.2.1 numpy庫概述 160
7.2.2 numpy庫的應用 162
7.3 matplotlib庫 168
7.3.1 matplotlib庫概述 168
7.3.2 matplotlib庫的應用 168
7.4 綜合實例 171
7.4.1 天氣預報圖 171
7.4.2 羊只平均日增重 179
本章小結 184
第8章 圖形圖像處理 185
8.1 圖形圖像基礎知識 185
8.1.1 圖形和圖像 185
8.1.2 圖像數字化及相關概念 187
8.2 pillow庫簡介 188
8.2.1 pillow庫的特點 188
8.2.2 pillow庫的安裝 189
8.3 pillow庫基礎知識 189
8.3.1 創建Image對象 189
8.3.2 Image對象屬性 190
8.3.3 圖像保存與格式轉換 192
8.3.4 圖像縮放及批量修改圖像 193
8.3.5 圖像分離與合並 196
8.3.6 圖像裁剪、覆制與粘貼 198
8.3.7 圖像的幾何變換 200
8.3.8 圖像降噪處理 202
8.3.9 繪圖與文字處理 206
8.3.10 抓取屏幕 209
8.4 pillow庫的應用 209
8.4.1 生成驗證碼 209
8.4.2 抓屏並合成GIF圖像 210
8.4.3 pillow庫與numpy數組 211
8.4.4 使用pillow庫進行圖像預處理 212
本章小結 217
第9章 機器學習 218
9.1 機器學習概述 218
9.1.1 機器學習的定義 218
9.1.2 機器學習的發展歷史和應用領域 218
9.1.3 機器學習算法的類型 219
9.2 機器學習準備 220
9.2.1 機器學習庫與機器學習流程 220
9.2.2 數據預處理 222
9.3 現代農業中的分類問題 223
9.3.1 分類問題的定義 223
9.3.2 分類模型的評估指標 223
9.3.3 SVM分類模型原理 225
9.3.4 基於SVM模型的鳶尾花種類預測 225
9.4 現代農業中的回歸問題 228
9.4.1 回歸問題的定義 228
9.4.2 回歸模型的評估指標 229
9.4.3 人工神經網絡模型及其原理 230
9.4.4 基於神經網絡的藍莓產量預測 232
9.5 現代農業中的聚類問題 234
9.5.1 聚類問題的定義 234
9.5.2 聚類模型的評估指標 235
9.5.3 K均值聚類模型原理 235
9.5.4 基於K均值聚類模型的葡萄酒種類預測 236
本章小結 240
0章 計算機視覺 241
10.1 計算機視覺概述 241
10.1.1 計算機視覺的發展 241
10.1.2 深度學習與CNN 242
10.1.3 典型的CNN 243
10.2 深度學習框架概述 245
10.2.1 深度學習框架簡介 246
10.2.2 常用深度學習框架 246
10.3 PyTorch框架概述 247
10.3.1 為什麼選擇PyTorch框架 247
10.3.2 PyTorch框架的發展歷程 248
10.3.3 PyTorch框架的軟硬件要求 248
10.4 計算機視覺與現代農業 251
10.4.1 計算機視覺在現代農業中的主要應用 251
10.4.2 深度學習的常用數據集格式 252
10.4.3 YOLOv8模型 255
10.4.4 植物病害數據集 257
10.4.5 植物病害檢測模型訓練 267
本章小結 277
1章 自然語言處理 278
11.1 自然語言處理概述 278
11.2 自然語言處理的關鍵技術 280
11.2.1 正則表達式 280
11.2.2 分詞 284
11.2.3 詞性標註 289
11.2.4 關鍵詞提取 291
11.2.5 文本向量表示 293
11.2.6 句法分析 295
11.3 自然語言處理的應用 298
11.3.1 文本分類 298
11.3.2 農業信息問答系統 303
本章小結 305
參考文獻 306
本書包括基礎篇和實踐篇。基礎篇主要介紹人工智能概述與計算機程序設計、Python語言基礎、Python程序的控制結構、組合數據類型、函數、文件與異常等內容。實踐篇主要介紹數據處理與可視化、圖形圖像處理、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等技術在農業領域的應用案例。本書以理論與實踐相結合為特點，既註重編程基礎的紮實掌握，又強調人工智能技術在農業領域的實際應用。本書內容由淺入深，適合初學者快速入門，同時也為有一定基礎的讀者提供豐富的實踐案例和進階知識。 本書適合程序設計初學者和高等院校學生、農業領域的研究人員以及對人工智能技術感興趣的讀者參考。