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Python数据处理杰奎琳·凯泽尔人民邮电出版社9787115459190
用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下,而且无法处理某些格式的数据,对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序的练细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据,如何将数据处理过程自动化,如何安排文件编辑与清洗任务,如何处理更大的数据集,以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书,你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化,以消除数据集中的重复值与错误 * 学对数行标准化,何时对数据清行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化;
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本书是一本适合Python初学者学习的程序设计与开发的基础教程,从应用的角度介绍了Python的发展、基本语句与语法、数据与运算、程序基本结构、函数与模块、面向对象和文件处理。本书既注重知识的系统性,又兼顾了内容的实用性,既保持了结构的严谨完整,又体现了语言的清晰简洁。本书设置了丰富的教学案例,帮者用*简单直观的方式理解知识。同时,本书选取了Python常用的第三方库函数的应用实例,内容涉及图形绘制、中文分词、图形用户界面、网络爬虫、数据库访问等,引导读者进行深入的学习的和研究。本书内容具有知识完整、通俗易懂、叙述简练的特点,适合各层次读者使用,既可以作为高校计算机课程的教材,也可以供初学者或专业人士阅读。
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Python面向对象编程指南【正版图书】 正版书籍,满额减,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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本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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作为一本受欢迎、引人入胜且有趣的程序员入门指南,专为年轻人(10-17岁)和年轻人精心设计。经验丰富的教育工作者和程序员 将指导读者使用 Python这种世界上超流行的编程语言来创建游戏,学习游戏编程,从简单的项目到基于复古文本的冒险,再到完整的图形街机风格游戏。全书设计精良,包含很多有利于提升学习兴趣的设计元素,包括欢迎图像、有用的提示和花絮等以及专注于在玩乐的同时做事的引人入胜的可读文本。所有代码列表均为全彩,也有链接到奖励内容、下载、挑战解决方案等。本书特色是帮助新一代年轻人在教育、职业方面做好准备,走好下一步。
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(1)本书采用以任务为导向的编写模式,按照解决实际任务的工作流程,逐步展开,介绍相关的理论知识点,生成可行的解决方案,后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。 (2)配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类,约100题,称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构(列表和字典),因此绝大部分题目仅需要3~5行Python代码即可完成。 (3)利用互联网资源来优化学,本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学,读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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适读人群 :程序员,科研人员,编程爱好者,大数据处理人员 Python是当前非常热门的编程语言和大数据处理工具。本书全面介绍了Python应用的各个方面,覆盖了当前Python的主流应用。各章独立性较强,读者可从本书的任何一章开始阅读,并且立即将所学知识应用到工作实践中。
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库:NumPy库支持高维度矩阵运算,内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展;SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等;SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后,如果能够熟练掌握这些库的使用方法,则在日后的工作和学习中,完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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适读人群 :本书不仅适合Python开发人员阅读,还适合计算机相关专业的师生阅读。 1.通过面向对象编程(Object-Oriented Programming,OOP),能有效地解决计算问题; 2.深入剖析OOP的封装、多态性和继承,展示了如何在Python中使用这些特性开发游戏和应用程序; 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。
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