如果你从未触编程，或想手学习Python编程，我强烈推荐你看这本书，因为这是一本完全可以让你看懂并学会的编程书，同时还可以让你得到意外的收获。我认为这本书的主要特色和优有如下几个： 1. 看得懂，学得会 这是一本面向初学者的Python编程书，为使读者能够看懂、学会，编者使用了通俗易懂的语言和丰富的代码示例，并借助生活中的小事例行描述，一些看起来复杂的问题也尽可能以简单的形式展现出来，多了些生动，少了些枯燥，不仅学习起来轻松愉快，而且能够充分感受到Python的魅力。 2. 想读者所想，贴心的内容安排 学编程唯动手练习才能见到成效，本书在内容设计上特别重视讲练结合，注重实践，不仅精心设计了大量示例代码，还在各章穿插了项目演练 牛刀小试，以煅炼读者的程序设计能力。自学编程往往会遇到很多困惑，半途而废并不鲜见，考虑
1.由北京航空航天大学拥有近20年软件发、计算机教学经验的教师编写，权威性高，内容质量上乘 2.全新内容结构布局，丰富要提示及课程目标，落实翻转课堂教学理念 3.基础详解 大量案例实战，立足于零基础人群实现网络爬虫从门到精通 4.全新的丰富配套数字化资源，提供语法速查表与算法框架表，提供完整案例运行源代码
职场办公：讲解如何将专业Python编程方法和技巧应用于日常办公，有效提高工作效率； 注重实战：以实际工作案例为核心，分解任务，从日常办公场景和职场的实际需求出发； 内容丰富：内容涵盖用Python处理Word文档、Excel表格、PPT、图形图像及爬虫程序等； 通俗易懂：语言简洁，职场人士、大学生和科研人士可通过本书学习Python办公技巧；
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。 2.列出完整的案例代码，对源代码行了详细解说。并且每章都有实训内容。 3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
·零基础、门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python、是否使用Python发过项目，都能从本书中获益。 ·实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，后还以讲解实际发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 ·便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要”，以便读者明确学习方向。一些章后的“实战演练”则根据所在章的知识精心设计而成，读者可以行自我检测、巩固所学知识。 ·细致微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提示”“注意”等板块，帮助读者在学习过程中更清楚地理解基本概念、掌握相关操作，并轻松学会实战技巧。 ·全程同步教学录像 教学录像涵盖本书重要知识，详细讲解每个范例及项目的发过程与关键，能帮助读者更轻松地掌握书
1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向，结合交通数据讲解流程中的每个环节，并通过课后习题巩固所学知识。 2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目，让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题，真正理解并能够应用所学知识。 3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展，不堆积知识，着重于思路的启发与解决方案的实施。
1.结合具体案例，分析Python和R的特及适用场景； 2.利用真实案例演示如何集成Python和R； 3.提供Python和R对照翻译，方便切换语言。
本书从Python基础知识始讲解，一直到发一个完整的实战项目，直到将发完毕的项目一步步发布到线上。其中涉及Python的编程基础、数据存储、数据可视化、数据爬取、Web前端技能、Web实战项目的发等，对Python应用所涉及的各个知识都行了详细的介绍。除了示例代码外，本书在每个重知识处都会给出完整的可运行的代码，并且每行新知识的代码处都会有详细的注释，代码前后都会有编写代码的思路及技巧，帮助读者快速全面地掌握Python的发技能，轻松快速地理解代码的运行机制及代码编写的思想。
本书主要讲解如何在窗口内使 用 Python 的内部模块 tkinter 设计图形用户口 (GUI) 程序，让用户可以利用图形口与计算机沟通。
本书理论与实践并重，通过数学公式推导过程揭示算法背后的数学原理，从贴近生活的案例验证算法的有效性。 本书讲解经典的机器学习算法，每个算法除了数学公式推导，还利用Python中基本的列表、数组和调用机器学习常用工具包两种方式给出算法实现。 本书以西瓜分类、是否相亲、垃圾邮件分类等贴近生活的实例分析每个算法的思想、推导过程、实现及应用，内容讲解通俗易懂，每个算法有完整实现。 本书案例丰富，每一章的算法均提供了相应的案例以验证算法分类、聚类或回归的效果，后以垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售分析预测、个性化推荐为例讲解如何将生活中的具体问题抽象成机器学习中的分类、回归问题行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。 这本书可以带给你什么价值： 详解机器学习经典算法
1. 全书紧扣任务需求展，不堆积知识 2. 随书附带源代码，方便读者系统学习并动手实践 3. 案例丰富 4. 配有微课视频 学习更方便 5. 大数据分析与应用1+X证书配套教材
本书由专业发人员基于多年数据分析工作实践撰写而成的。 追求一本通的形式来带领读者深Python Excel数据分析的学习 本书从零基础始，先讲述Python 3.9语言基础 再讲述如何通过Python来对Excel行数据分析 后再付诸于实践，强化动手能力。
1.生动、有趣：选取用生活中的小案例，引导读者学习Python基础知识； 2.学以致用：教会读者使用Python处理Word、PDF、Excel、图形图像； 3.Python后续学习的大门：用简单的项目，让读者了解网络爬虫、数据分析、数据可视化、人工智能等。
1.通过面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP），能有效地解决计算问题； 2.深剖析OOP的封装、多态性和继承，展示了如何在Python中使用这些特性发游戏和应用程序； 3.通过实践，综合运用本书介绍的许多OOP技术和GUI元素，创建一个功能完整的视频游戏； 4.理解OOP的工作方式，提高代码的可读性，提升编程的水平和效率。
★简明性 在完整论述量化系统与策略理论的同时，结合技术发展的热，通过引有限的复杂公式阐述量化交易策略的思想与方法，大量交易策略示例代码与详细的注释旨在降低读者的学习复杂度，帮助读者快速理解与上手。 ★连贯性 章节间的内容连贯性强，由浅深地介绍不同知识结构体系，适合于不同基础的读者阅读学习，构建的知识体系具有前后关联与衔性。 ★ 实用性 介绍的编程与金融基础知识可以灵活地应用于其他领域，鼓励读者使用本书介绍的知识构建自用的量化交易系统。
Python编程从门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，被150 高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.畅销书升级版，第1版累计销售近20w册； 2.针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码； 3.扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频； 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练； 5.随书赠送本书e读版电子书； 6.随书赠送全书思维导图； 7.随书赠送本书习题答案； 8.提供本书源代码； 9.随书赠送价值199元读书会（直播 社群）互动学习； 10.随书赠送2000门视频课程（非配套）、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡（非配套）； 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？ 在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几
1.本书采用大量的实践案例，实战型极高，内容非常直观，可读性较强。 2.本书作者是多年从事一线开发工作的工程师，具有较为丰富的开发经验。 3.本书采用模块化组织方式，依据Python大数据处理与分析的要求按模块组织内容。
(1)构建Python股票交易量化平台，实现交易量化技术;(2)详解股票交易主要模型、算法及其实现、应用;(3)量化交易工具提供云盘下载，方便读者学习
1.前一版中文版重印30余次，销量750 000册； 2.针对Python 3.x新特性升级，重写项目代码； 3.真正零基础，自学也轻松； 4.赠送配套学习视频和配套编程环境，边看边学更便捷； 5.赠送Python学习速查地图，掌握编程语言关键步骤，学习不迷路； 6.提供读者学习交流群，不懂就问，近距离触行业大佬； 7.赠送学习源代码文件、练习答案，助读者零压力掌握Python语言！ 本书内容分为 基础知识 和 项目 两部分。读完本书，读者不仅能快速掌握编程基础知识，还能编写出解决实际问题的代码并发复杂的项目。第2版沿袭第1版讲解清晰透彻、循序渐的特，并全面升级。 一部分 基础知识 新增Sublime Text、f字符串、大数表示法和常量表示法等主题，并且更准确地描述了Python语言的细节。第二部分 项目 采用更简明的结构、更清晰的语法以及更流行的库和工具，如Plotly和新版本的Django
1.本书在内容上，数据挖掘模型理论原理与数据挖掘实现并重，实现二者有机结合。 2.本书基于Python语言介绍模型的实现方法，案例丰富，图文并茂，适合本科数据挖掘课程的教学。
本书以容易门和实用为目的，去掉了难懂的底层原理，以及大量不常用的、低频知识，保留了基础的、常用的知识，增加了大量实用的案例。尽力让更多的人喜欢编程，让更多的人学会用Python解决实际问题。 通俗易懂 没有深奥的专业术语，只有通俗易懂的语言，由易到难、层层递，配有300多幅插图，真正实现零基础快速门。 知识系统 系统介绍Python编程涉及的PyQt5图形界面编程、OpenCV图像处理、各种文件的处理、数据库操作等一系列知识。 实用性强 配套人脸识别、文字识别、语音识别、Office软件自动化操作、成绩管理数据库、批阅试卷、生成错题集、生成视频配音、文章纠错等300个示例源代码。
1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章全网阅读量破100万。（2）深谙读者痛：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。（5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和超35万行数
适读人群 ：本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 本书第1版出版于2012年，彼时基于Python的源数据分析库（例如pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。 阅读本书可以学习使用Python对数据集行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚始学习Python的数据分析师或刚始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从Git
1.全彩印刷：还原真实代码环境，让编程学习更轻松；
* 《Python编程快速上手》的作者阿尔 斯维加特又一力作 * 《python编程从门到实践》读者的阶Python推荐读物 * 逐步可视化代码执行过程，助你编写规范、整洁的Python代码 * 通过益智游戏了解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python 在学习Python的旅程中，你是否正在 绝望的沙漠 里徘徊？你已经学完了基础教程，却徘徊于不同的学习材料之间，感觉自己毫无长。本书是 沙漠里的那片绿洲 。 作为《Python编程快速上手》的姊妹篇，本书专为想达到职业程序员水平却问路无门的人而写。作者拥有丰富的Python教学经验，所写内容既翔实细致，又深浅出。你将通过三个方面实现从 快速上手 到 轻松阶 的跃迁：解决初级阶会遇到的重重困难；掌握Python编程的实践、工具和技巧；理解面向对象的Python。
（1）软件环境较新。本书采用Python最新版本解释器3.11，在教材中补充了部分Python 3.10、3.11中新增知识。 （2）课程内容较为完善。本书突出 基础 二字，较为完善地讲解Python最基础的知识。与部分教材相比，增加了正则表达式和面向对象程序设计部分。 （3）内容通俗易懂。本书在文字描述上力求朴实、易读，在内容安排上遵循循序渐的过程，满足应用型高校学生自学需要。不同专业学生根据自己所需，自主选择学习内容。 （4）课程应用性强。精选了一些行业中的经典案例，让学生学以致用。 （5）融课程思政。
采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案，以及代码 在代码中加深对理论的理解
Python Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战
★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础，则可以跳过任意部分，直学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括就是 在Web端实现Python数据分析可视化 。技能树的爬升阶段为Python语法基础 算法初探 Python数据分析可视化 Django Web 数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战
适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案例行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具，包括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学视频和
数据无处不在，它们蕴含着独特的信息和有价值的故事，本书将帮助你发掘它们。无论你已经始处理数据，还是想要学习如何处理数据，都能通过本书中的示例与技术学会更好地清洗、评估并分析数据，以形成有意义的洞见，并制作出有说服力的可视化图表。 作者既讲解了基本概念，也给出了专业建议，并且提供了相应的资源来帮助大家学会提取、评估并分析各种数据源和数据格式。另外，作者还讲解了相应的工具，让你能够有效地与他人交流，让对方了解自己通过分析这些数据所得到的观。本书没有艰深的术语，适合各种水平的数据从业者阅读，无论你是纯粹的新手还是有经验的专业人士，都可以通过本书学会如何驾驭数据。 通过学习本书，你将： ? 使用Python 3.8以上的版本读写和转换各种来源的数据。 ? 理解并使用基本的Python编程技术来整理大规模的数据。 ?
让Python遇上Office——从编程入门到自动化办公实践
让Python遇上Office 从编程门到自动化办公实践，讲解从编程语法到自动化办公，帮助读者提高工作效率
1.《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》（第1版和第2版）作者力作。 2.通过81个趣味小项目带你快速上手Python编程，项目实践性强、涉及各种类型，给你带来趣味性和启发性。 3.项目代码短小精悍，大部分少于256行，并设计成独立源文件，便于分享。
本书作者不吃西红柿、川川都是在CSDN等专业网站拥有全网50万粉丝的专业级博主，意见领袖。本书从基础知识到案例实战，200多个案例代码，近200个知识。
突出特色是实战，所有知识都配合案例并给出详细操作，所有代码都有注释，可以说学习无障碍、无痛苦。 涉及多种流行的热门框架，包括爬虫框架如Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，常用的数据分析库如Numpy、Pandas、Matplotlib等都行了详细介绍。 全流程讲解，从获取数据、数据预处理到数据分析和数据可视化，面面俱到。 技术先，除常用数据处理方法，还介绍了当前热门的中文文本处理，以及热门的机器学习算法在数据分析中的应用。 本书给出了大量示例和项目，可以帮助读者掌握一线技能，真正解决工作中遇到的问题。
本书基于Python 3大数据分析方法中的核心算法与实例，重介绍数据特征算法分析及第三方源库的场景应用，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等在大数据分析中的算法与实例。
Python漫游数学王国——高等数学、线性代数、数理统计及运筹学
搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力。
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《Python 跨平台应用软件发实战》融合了软件行业资深技术专家多年一线工作经验，通过项目实战教你快速上手Python应用跨平台发，手把手步骤演练，结构紧凑、由浅深，详尽的代码、图文讲解，配套资源丰富。书中操作部分配有二维码视频，使读者身临其境，迅速、深地掌握各种经验和技巧。
Python架构模式:精通基于Python的API设计、事件驱动架构和包管理
发规模和复杂性不断增长的大型系统需要深刻理解软件项目的实施过程。软件发人员、架构师和技术管理团队遵循高级软件设计模式（如微服务架构、事件驱动架构，以及领域驱动设计规定的策略模式），可以简化发过程。 本书涵盖了这些成熟的架构设计模式，并以前瞻性的方法帮助Python发人员管理复杂应用程序的发，令其从Python测试套件中获取最大价值。 本书从系统设计的起始阶段始，让你了解软件发的思路和项目中要考虑的重问题。书中阐述了各种架构模式，如微服务、Web服务和事件驱动架构，以及如何选择最适合你的项目的模式。然后，在建立相关概念的基础上，讨论如何行发、调试和测试，以编写高质量的代码，并为系统部署做好准备。此外，本书还讲解了当系统部署到最终用户之后如何实现持续运维，因为软件发的生命周期永无止境。 学完本书，你将
1）国内为数不多的专门针对策略发、策略部署上线、策略效能评估和调优全流程体系，作者提出了自己的一整套相对比较完备的方法论。 2）基于完备的策略方法论，从实战出发，提供了数千行的Python代码，这些代码均是作者在多年的风控策略工作中为解决真实风控问题而总结和沉淀的，在实际工作中均能用到。
299段代码＋165幅图表，更生动、更易懂； 全彩印刷：技术书也能赏心悦目； 原版系列累计销量120万册，荣获日本工学教育协会著作奖； 扎实基础＋掌握实际运用Python编程的能力，门Python，推荐这本！
想深应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在zui短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言行数据分析？来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。- 学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本- 读取和解析CSV文件- 读取多个Excel工作表和工作簿- 执行数据库操作- 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件- 建立统计图并绘图- 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型- 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何行运用的同时，更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
配套资源：电子课件、习题答案、教学大纲、程序代码、模拟试卷、60分钟教学视频 本书特色： 详细介绍了网络爬虫技术的方方面面，讨论了数据抓取、数据处理和数据分析的整个流程。 从最简单的Python程序示例始，在网络爬虫的核心主题之下一步步深，兼顾内容的广度与深度。 提供丰富的代码来作为读者的参考，同时对必要的术语和代码行解释。 书中程序代码均采用Python 3版本，并使用了目前主流的各种Python框架和库来编写，注重内容的时效性。
本书得到了JetBrains大中华区市场经理赵磊作序推荐!本书不仅提供了理论知识，而且赠送教学课件24章，300个示例源代码，4个完整实战项目，提供实时在线答疑服务，出版至今热销10万册。本书是一本真正的Python百科全书，内容全面涵盖编程门、语法基础、科学计算、爬虫技术，涵盖300的示例源码。一本立体化教程。赠送学习视频教程：所有本书的读者均可获赠约50小时（约25000分钟）的 Python从小白到大牛全集 视频课程： （1）Python从小白到大牛*篇Python基础：352分钟。 （2）Python从小白到大牛第二篇阶：621分钟。 （3）Python从小白到大牛第三篇高级实用库与框架：664分钟。 （4）Python从小白到大牛第四篇项目实战1 网络爬虫与抓取股票数据：193分钟。 （5）Python从小白到大牛第四篇项目实战2 数据可视化与股票数据分析：79分钟。 （6）Python从小白到大牛第四篇项目实战
李宁 私房菜谱 ? Python语法基础 ? Python高级编程 ? Python Web发 ? Python GUI发 ? Python爬虫技术 ? Python游戏发 ? Python办公自动化 ? Python项目实战 李宁 实战项目 ? PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 ? Pygame游戏项目实战：塔防 ? Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 ? Python Web项目实战：基于Django的58同城项目设计
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
读者对象 《Python网络爬虫技术与应用》可作为高等院校大数据、计算机、电子信息、软件技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为大数据及编程爱好者的参考用书。 本书特色 ★★以Python网络爬虫发为主线，兼顾理论与实战。 ★★赠送课程大纲、教学课件PPT、实验手册、各章习题及答案、期末试卷及答案、教学和实验视频，方便教师授课。
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
1.从下载安装到基本操作，从编程语法到编程规范，从案例分析到代码实现，让你学懂学透Python基础知识。 2.9个项目实践，聚焦科学研究和工程实践中的前沿方向，涵盖绘图、图像处理、优化计算、游戏发、基于Web的系统发、爬虫、机器学习等方面，帮你充分掌握发技能。 3.配套资源丰富，提供教学PPT、操作视频、程序源码、彩图文件和本书思维导图，助你提高学习效率。
PyQt5是Qt 5 C 类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Python 中发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5发Python GUI应用程序的编程方法，还介绍在GUI 程序中嵌二维和三维数据可视化功能的编程方法，特别是将Matplotlib 嵌GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序，使学习过程具有可跟随性和可操作性，适合具有Python编程基础，需要使用Python设计GUI应用程序，或在GUI应用程序中嵌数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括： ● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用； ● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用； ● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌二维和三维数据可视化功能的编程方法。
系统性地介绍Python 的绘图语法系统，包括matplotlib、Seaborn、plotnine 包，以及用于地理空间数据可视化的Basemap 包。 常见的二维和三维图表的绘制方法，包括简单的柱形图系列、条形图系列、折线图系列、地图系列等。
