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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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Python Qt GUI与数据可视化编程 PyQt5教程书籍 pyqt5快速开发实例教程 Python Qt5 GUI快速编程 示例丰富的Python GUI编程和数据可视化编程的实用指南
PyQt5是Qt 5 C 类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法，还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法，特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序，使学习过程具有可跟随性和可操作性，适合具有Python编程基础，需要使用Python设计GUI应用程序，或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括： ● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用； ● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用； ● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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Python工匠 案例、技巧与工程实践 朱雷 人民邮电出版社 9787115584045
适读人群 ：本书适合以下人群阅读： 以Python为主要开发语言的工程师； 工作中需要写一些Python代码的工程师； 有其他语言编程经验、想学习如何写出地道Python代码的工程师； 任何爱好编程、喜欢Python语言的读者。 1.专业：基于GitHub人气开源文章“Python工匠”系列，基于Pytho3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融入互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
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python核心编程：从入门到实践：学与练 从零开始，轻松学会编写高质量整洁代码
在科学计算和大数据时代， 程序设计语言已经成为很多专业学生的必修课。python程序设计语言具有简单易学、 应用范围广泛等特点，已经成为学习程序设计语言的。 市面上有许多关于python程序设计的教程， 它们各有各的侧重点，各有各的特色。 《python核心编程：从入门到实践 （学与练）》 是面向初学者的基础程序设计优秀教程。本书采用通俗易懂的方式，系统地阐述了python程序设计语言的核心基本概念。本书关注python程序设计基础的细节， 通过大量的范例和习题，帮助读者牢固地掌握python程序设计语言 的基本概念和应用示例，为读者参加各种考试或者面试打好基础
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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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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。作者通过循序渐进的练习，详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* 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化* 使用Scrapy写网络爬虫* 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析* 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化
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