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Python金融实战类指南 指导金融大数据分析过程 通过编写高效的Python程序 解决实际金融问题
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Python金融实战 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写,囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想,并且结合了众多实际的金融数据,严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下,邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译,将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析,引导读者编写高效的Python程序,构建实际的Python应用,实现金融数据的高效分析。在理论和实践中,把握量化交易的核心思想,将金融模型运用得得心应手。
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。通过阅读本书,你将:深入分析TDD流程,包括“单元测试/编写代码”循环和重构;使用单元测试检查类和函数,使用功能测试检查浏览器中的用户交互;学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点;在过渡服务器中测试和自动部署;测试网站中集成的第三方插件;使用持续集成环境自动运行测试
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以问题为导向,通过问题来介绍Python的使用方法。
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Python数据可视化编程实战 第2版【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起,循序渐进,直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外,本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库,如何在不同的环境(如文字排版系统或LaTeX)中使用matplotlib,以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书,读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容: 搭建工作环境所需的工具; 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据; 绘制并定制化图表; 使用流行的Python数据可视化库; 使用mplot3d绘制3D图表; 使用图像和地图绘制图表; 使用恰当的图表描述数据; 更多matplotlib的高级内容; 使用Plot.ly在线分
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Python绝技 电子工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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Python绝技:运用Python成为很好黑客 (美)奥科罗(TJ.O'Connor) 著;崔孝晨 等 译 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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适读人群 :机器学习入门新手,以及计划跟踪机器学习进展的研发人员 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的说明,而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。后,本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transformer。 无论是机器学习入门新手,还是计划跟踪机器学习进展的研发人
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识,第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用,包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础,请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计,Python是一种面向对象的程序设计语言,掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础,第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立,主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容,会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍,读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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《Python源码剖析:深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C 程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C 交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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