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【正版】 Python快速入门精讲 邹琪鲜 清华大学出版社 9787302514787
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1. 使用Python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务 2. 光盘中提供作者本人整合开发的便携式运行环境WinPython,省去读者一一收集Python各个扩展库并安装的麻烦,涵盖NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TVTK、Mayavi、OpenCV、Cython等 3. 文前精美彩插演示书中示例所展现的Python各扩展库的强大处理效果,装帧和排版都十分考究
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Python 3.8从零开始学 视频教学 清华大学出版社 刘宇宙 刘艳 计算机程序设计 实战编程新手学Python Py D5
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Python编程入门经典 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
作为一门面向对象的开源编程语言,Python易于理解和扩展,并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面,通过学习的《Python编程入门经典》,读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手,重点介绍了Python2.6和3.这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析,读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后,读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入/输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编
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【正版】 Python爬虫实战基础 李科均 清华大学出版社 9787302626565
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Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南,本书可帮助读者从零开始使用 Python,直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务,比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主最需要的技能,可以在几个月内学会,相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡,成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销,强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化,从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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PYTHON编程基础与数据分析 韩松乔、黄海量、郝晓玲 正版书籍 清华大学出版社F
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顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材,也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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循序渐进,知识全面:本书站在初学者的角度,围绕Python的自动化技术展开讲解,从初学者基础知识着手,循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识,内容难度适中,由浅入深,实用性强,覆盖面广,条理清晰,且具有较强的逻辑性和系统性。实例丰富,扩展性强:本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解,力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选,根据编者的实际开发经验总结而来,涵盖在实际开发中遇到的各种问题。基于理论,注重实践:在讲解的过程中,不仅介绍理论知识,而且安排了综合应用实例或小型应用程序,将理论应用到实践中,加强读者的实际开发能力,巩固开发技能和相关知识。
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PYTHON编程基础 袁连海、刘华春、姚捃 书籍 清华大学出版社
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Python数据结构与算法 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面,通俗易懂,所选案例典型,结构清晰,重点难点突出,所有算法均采用Python实现,示例可直接运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。 本书共分8章,内容包括数据结构与算法概述,线性表,栈和队列,串、数组与广义表,树和二叉树,图,查找,排序。 本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件开发人员,可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。
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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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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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