本书的出版旨在为具备一定编程能力（掌握C++、VB、Fortran、Matlab等）的油藏工程师提供一本专业参考用书，以辅助其快速掌握Python语言及各种数据分析模块，实现高效的数据挖掘分析。重点针对以下三个方面展开编写：第一，算法原理通俗易懂，章节筛选重点突出，以帮助读者节省学习时间；第二，根据油藏工程师的业务需求设计学习策略，短时间内建立高效的数据挖掘知识结构，降低学习门槛，激发学习热情，做到“深学有章可循，浅学有码可依”；第三，提供各类场景功能代码，读者可直接复制改造后使用，避免现找、现写等重复性劳动。

第1章 环境搭建
1.1 Python安装
1.1.1 导航（Navigator）
1.1.2 命令行（Prompt）
1.2 升级与维护
1.2.1 conda install命令
1.2.2 pip install命令
1.2.3 环境变量
1.2.4 Notepad++运行代码
1.3 编程操作
1.4 学习路线及资料
1.4.1 思维导图
1.4.2 速查表
1.4.3 学习网站
第2章 Python基础
2.1 基础语法
2.1.1 编码
2.1.2 缩进
2.1.3 单行语句写作多行
2.1.4 多行语句写作单行
2.1.5 输出
2.1.6 变量赋值与交换
2.1.7 运算
2.1.8 help和dir
2.2 字符串列表字典
2.2.1 字符串
2.2.2 列表
2.2.3 字典
2.3 条件及循环
2.4 内置函数
2.4.1 删除重复set( )
2.4.2 排序sorted( )
2.4.3 映射map( )
2.4.4 表达式eval( )
2.4.5 元素操作reduce( )
2.4.6 筛选filter( )
2.4.7 遍历Enumerate( )
2.4.8 匿名函数lambda
2.5 自定义函数
2.5.1 自定义函数
2.5.2 跨脚本调用
2.6 文本读写
2.7 综合练习
2.7.1 问题描述
2.7.2 练习步骤
第3章 数值计算分析
3.1 数组计算NumPy
3.1.1 数组创建
3.1.2 数组运算
3.1.3 索引拆分
3.1.4 复制广播
3.1.5 线性代数
3.1.6 功能函数
3.2 数据分析Pandas
3.2.1 数据类型
3.2.2 基本操作
3.2.3 绘图功能
3.3 科学计算SciPy
3.3.1 常量
3.3.2 数值积分
3.3.3 线性代数
3.3.4 统计函数
3.3.5 数据插值
3.3.6 聚类分析
3.4 符号计算SymPy
3.4.1 内置符号与运算
3.4.2 表达式展开简化
3.4.3 解方程组
3.4.4 微积分
3.4.5 赋值计算
3.4.6 log运算
3.4.7 级数展开
第4章 数据可视化
4.1 绘图基础
4.1.1 图件构成
4.1.2 子图布局
4.2 常用图形
4.2.1 散点图
4.2.2 线形图
4.2.3 饼图
4.2.4 直方图
4.2.5 堆叠图
4.2.6 流线图
4.3 相关图及密度图
4.3.1 相关性分析图
4.3.2 概率密度图
4.4 立体图及动画
4.4.1 立体图
4.4.2 动画
4.5 第三方软件
4.5.1 Excel
4.5.2 Word
第5章 应用实例
5.1 数据处理
5.1.1 插值拉齐
5.1.2 平滑处理
5.1.3 筛选合并
5.2 图件绘制
5.2.1 开发曲线
5.2.2 单井动态曲线
5.2.3 注采井网
5.2.4 累注累采
5.2.5 相渗曲线
5.2.6 生产井史
5.3 理论计算
5.3.1 可采储量预测
5.3.2 水驱见水时间
5.3.3 多油田生产规划
5.4 数值模拟
5.4.1 Summary文件
5.4.2 Restart文件
5.4.3 调用数值模拟器
5.4.4 XTGeo介绍
后记