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Python UNIX 和Linux 系统管理指南【正版图书,电子发票】
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全面阐述Python科学计算基础内容 提供Python科学计算精彩案例 总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验 科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算 使用SymPy进行符号计算的概念和方法 使用matplotlib画图程序库做数据可视化 使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化 Python的并行和高性能计算方法 科学计算应用、库和工具的Python开发案例 方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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Python面向对象编程指南【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向对
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Python数据分析基础 零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析
零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析,python基础知识介绍、csv文件和Excel文件读写、数据库操作等。
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适读人群 :任何懂一点Python基础的读者,以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多,但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图,在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块,它易学易用、种类丰富、绘图美观,在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍,还介绍了Plotly的各种应用场景,比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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《Python机器学习技术:模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术:模型关系管理》的核心框架: ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习:决策树集成 ?强集成学习:“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家:“神经网络+神经网络”集成 特色卖点: ?以小数据为启程,重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包,编写简洁代码,实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点,展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置,借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解,对数理知
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对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说,学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。《Python数据分析从入门到精通》共3篇4章。第篇是Python数据分析语法入门,将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚,为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门,介绍了Python数据分析“四剑客”IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战,包括两个案例,分别是数据挖掘和玩转大数据,为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富,是广大数据分析工作者的参考书,同时也很适合大、中专院校师生学习阅读,还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
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在《Python 3程序开发指南(第2版 修订版)》中,的Python程序员Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能与特性来编写代码。与以前的版本相比,Python 3功能更强大,使用更方便,语法更一致,表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方Python 3库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。 作为一名具有多年Python使用经验的程序员,Summerfield在本书中为读者深度分析与讲解了从其他途径无法获取的Python 3使用与开发技术。Summerfield从Python的“优美核心(beautiful heart)”(即编写高健壮性、高性能程序的8个关键要素)开始讲解,并以这些关键要素为基础,介绍了有助于增强程序开发实用技能的新主题,每个主题都包含其概念和多个操作实例。 《Python 3程序开发指南(第2版 修订版)》内容包括: 使用过程型、面向对象以及函数型
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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《PythonUNIX和Linux系统管理指南》介绍了Python语言如何为管理uNIx和Linux服务器提供各种更加有效的任务处理方式。书中各章都提出了具体的管理问题,如并发或数据备份,然后通过Python示例提供了解决方案。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,读者可以学习如何用Python开发自己的一套命令行工具来解决诸多问题。作者建立了一个免费下载的Ubuntu虚拟机,其中包含《PythonUNIX和Linux系统管理指南》的源代码和运行实例,也包括SNMP、IPython、SQLAlchemy及其他工具。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,你可以发现Python在如下几个方面的作用 读取文本文件并提取信息。使用多线程和fork选项。使用网络设备从一个进程获取另一个进程的信息。创建可点击的、易于交互的GUl工具。通过交互式SNMP编程实现监控大型主机集裙。掌握IPythonshell,作为Bash、Korn或Z—Shell的替换或补充。将
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签?列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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如果你刚刚接触Python编程,而且正在寻找一本实用的教程,那么这本书为你量身打造。通过阅读本书,你不仅会学到很多实用的Python编程知识,还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章最后都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后,你就能熟练地运用Python了。不仅如此,你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中,你将创建出许多简单的小游戏。通过本书,你将会学到:字符串的构建、切片和索引;定义函数;读写文本文件;创建并操作sprite;面向对象编程;创建GUI;处理声音和音乐,创建动画。本书的网站上都有些什么?Python 3.1.1的Windows
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Python贝叶斯分析 (阿根廷) 奥斯瓦尔多·马丁(Osvaldo Martin) 人民邮电出版社【达额立减】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。从本书你将学到:从实用的角度理解基本的贝叶斯概念;学习如何用PyMC3构建概率模型;掌握检查和修改模型的技能;利用分层模型的优势给模型加入结构;
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