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本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写,涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨,了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨,并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例,以便掌握学习重点。
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Python是当今世界流行的编程语言之一。《Python编程实践》共5章,通过一些短小精悍的交互式Python脚本帮助学生进行练习的,并在这个过程中掌握诸如数据结构、排序和搜索算法、面向对象编程、数据库访问、图形用户界面等基本概念以及良好的程序设计风格。《Python编程实践》既是一本注重科学的计算机科学专业教材,也是一本目标明确的Python参考书。《Python编程实践》语言风格言简意赅,图表丰富,简单实用,是一本的Python入门级读物,适合Python初学者使用。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书,你将学会:■ 揭示数据科学算法的完整范畴;■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;■ 进一步理解集成方法的潜在含义及实施;■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;■ 熟悉先进的算法,如梯度提升、森林、旋转森林等。本书特色:■ 内容明确且易于跟学;■ 甄选重要的任务与问题;■ 精心组织编排内容,有效解决问题;■ 清晰易懂的讲解方式;■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题中。
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