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将Python编程中所需要的基础知识、选择结构、循环结构、海龟绘图、文件和文件夹操作、日期与时间处理、GUI应用程序、tkinter库绘制图形和制作动画、PyGame游戏融为一体，在实战中成为Python图形编程高手
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数据结构——Python语言描述张光河人民邮电出版社9787115485779
1.每章除了相应的知识内容之外，括基础实验、综合实验和 2.不但在教材中给出了基于 Python 实现的算法代码，还有与之对应并配套的、可独立运行的 Python 程序。 3.提供多媒体课件、源代码、案、教学大纲等丰富配套资源。;
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正版书籍 python基础案列教程：基于计算思维 李启龙著,周春元,李宁 译 中国水利水电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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正版书籍 Python语言程序设计 [美] 梁勇（Y.Daniel Liang） 著,李娜 译 机械工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
《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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《“笨办法”学Python（第3版）》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。《“笨办法”学Python（第3版）》以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python（第3版）》结构很简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
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本书涵盖了与Maya相关的Python的主要方面的内容，解答了有关Maya的多个Python实施问题，包括强大的PyMEL和漂亮的PyQt用户界面。本书内容包括基础知识和更的主题，分为3部分，共2章。第部分为Python和Maya的基础知识，第2部分是使用Python设计Maya工具，第3部分介绍了MayaPythonAPI基础知识。其中，面向对象编程和过程式编程、环境设置和PyQtGUI等一般性主题也有所涉及，但着眼点是在Maya中的集成。掌握了本书的内容，读者可为以后的学习的奠定坚实的基础。本书适用于运用MayaPython或MayaAPI编程的专业人员，以及影视脚本编写的专业人员。
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适读人群 ：本书适合广大的青少年、年轻人学习编程和利用编程学数学。 本书展示了如何应用Python探究高中和大学低年级的数学主题，比如代数、统计、几何、概率以及微积分。你会从简单的项目学起，比如因式分解、二次方程求解，当你掌握了这些基础的知识后，就可以处理更复杂的项目了。 使用本书提供的方法探索数学和编程，将让你的整个数学和计算机科学学习过程变得有趣、实用。 你将从本书学到以下内容： 用统计方法描述数据，用线图、条形图和散点图可视化数据 用程序探究掷硬币、掷骰子和其他概率游戏中的集合理论和概率问题 用Python的符号数学功能解决代数问题 绘制几何图形，探索分形，如Barnsley蕨类植物、Sierpiński三角以及Mandelbrot集 写程序求解导数与积分 本书还提供了有创意的编程挑战以及应用实例，可
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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类； 集合接口的多个实现； 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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假设你正在Maya中为一个角色创建动画。在为此角色创建动画的过程中，你会发现自己在重复以下几个步骤。1. 引用一个角色。2. 导入一个动作捕捉动画。3. 设置帧范围。4. 引用背景场景。5. 配置摄像机。 如果参与一个包含10到50名动画师的大型制作项目，这些简单的步骤可能会带来一些问题。如果分解此过程，可以发现许多适合引入工具的地方。 首先，动画师需要查找角色的正确路径。可以在任意给定时间更改此路径，所以让动画师任意选择此文件可能导致挑选了错误的文件。包含角色列表的简单工具可帮助快速、可靠地完成此任务。 接下来，你需要一个工具来对将运动捕捉数据正确地导入角色控件的过程进行组织和管理。在此过程中，此工具也可设置动画的帧范围并将摄像机移动到正确的位置。 引用正确的背景场景，动画师每次手动搜索正确的文件时
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在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的杰出实践！
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