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有限元编程,也可以很简单 高效、易用、免费、开源 7行实现混合单元系统刚度矩阵组装 原创有限元分析框架 简易快速自定义单元、求解方案及子包(扩展到其他领域) 程序推导单元矩阵 源程序和例题程序文件免费提供 强大的第三方包支持 Numpy——快速矩阵运算 Scipy.sparse——快速稀疏矩阵运算 Matplotlib——绘制精美图表(前、后处理) Meshpy——实现高质量网格划分 扫描看视频讲解,让学习变得更容易
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在编程中,数据结构和算法非常重要。计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式:算法 + 数据结构 = 程序,该公式在程度上揭示了程序的本质,其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的“E=MC2”相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计的算法,编写出复杂而强大的代码,可以帮助我们更高效、更地解决问题。 《Pytho数据结构和算法实战(第 2 版)》是引进欧美“计算机编程实践”系列书中的一本,用通俗易懂的文字,结合插图和中小示例,介绍了基本的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等,以及数据分析中最常见的搜索、排序等算法,各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书,读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解,为后续更深入学习打下坚实的基础,在实际工作中能够为新问题找到
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1. 简单易学:本书使用 Pytho3.7版本进行编写,代码简单,易于读者学习。 2. 实践为主:本书不空讲 Pytho理论知识,而是以实际的案例清晰、简明地介绍了如何用Pytho实现即时量化交易选股系统的开发落地。 3. 内容全面:覆盖量化回测步骤及即时选股系统搭建。 4. 配备数据和源代码:提供所有案例的数据文件和 Pytho源代码,供读者操作练习、快速上手。 5. 学习路线图清晰:每章均是基于“需求分析→步骤分解→Pytho编程开发”的学习路线,并根据项目的一般工作流程逐步展开,分析逻辑清晰,层层递进,由浅入深。
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Python青少年趣味编程100例 (微课视频版)(全彩版)
本书特色 1. 实例众多 学习和掌握一项技能的最简单方式就是多看、多练。本书包含 100 多个趣味实例,这些实例 涉及各个方面,不仅可以用来巩固练习,还可以用来开拓思维,引导小读者编写自己感兴趣的各种 程序。 2. 内容有趣 为了提高小读者的阅读兴趣,本书实例基于生活化的场景,讲述各种有趣的事情,尽量避免各 种枯燥的数学求解问题。例如,讲解出租车如何计费,以及如何为文艺表演评分等。 3. 内容全面 本书涵盖了 Pytho的常用知识点,并且针对每个知识点都配置了一个相应的实例。通过本书, 小读者可以学习每个知识点的使用,同时掌握知识点的组合使用。 4. 由浅入深 考虑到小读者的逻辑思维能力相对较弱,所以本书的内容由浅入深,逐步讲解。首先讲解最为 直观和简单的内容,如输入、输出、变量和常量;然后,逐步过渡到运算、逻辑、数据集
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l 这不仅是一本学习编程知识的书,更是一本学会思考的书。 l 科学的项目式教学模式,以引导为主,让学生成为课堂真正的主人。 l 精选53个贴近生活的趣味故事和案例,牢牢抓住学生的注意力,让学习变得轻松有趣。 l 代码详解和流程图双管齐下,让学生轻松理解每一个难点。 l 完善的知识结构,由易到难,由简入深,每一个知识点的安排都经过深思熟虑。
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Pytho+ Excel + xlwings + matplotlib + Pandas 汇聚数据处理与分析的高效工具应用 全书85集配套视频+129个实例讲解 全面系统,覆盖了常用的Excel操作,从单元格操作到图表绘制,教你轻松实现Python数据分析和可视化 易学易懂,对比Excel,降低学习Python的难度,插图丰富,零基础入门学习 实例丰富,书中列举了100多个实例,用实例学习更高效 配套视频,每节配有视频教学,85集视频手把手教学,轻松实现办公自动化
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【正版全新】Python量化交易实战 李天胜编著 中国水利水电出版社 9787522602820 团购可联系在线客服询优惠价 可开发票 正版保证
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本书的读者对象为:所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员等,所有编程初学者都可以使用本书学习。 Pytho是一门功能强大但对新手友好的编程语言,特别适合作为初学编程的编程语言。Python趣味编程(双色版)是大津真先生以零基础读者为主要阅读对象编写的Python编程入门书。本书独具特色,作者用流畅的笔调借助Python中的内置模块turtle,阐述了Python编程的基本原理和方法。同时用大量丰富的例子来讲解字符串、列表、元组、字典、集合这 5 大主要序列对象的各方面内容。在讲解的同时,还穿插一些人物对话,这些对话的内容针对性非常强,恰如其分地反映了当前章节的重点和难点,使读者少走弯路,尽量不踩坑。 对话形式:本书以编程初学者为对象,对Python学习中的重点和难点以对话的形式进行
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本书读者对象:想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员;想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具,对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维,以及常用的监督学习方法和深度学习等内容,进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤,并用R语言和Python体验学习各种统计分析的“理论”和“实际思维方式”,在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进“陷阱” 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行,而不是基于已经处理
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