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Python编程基础案例与实践教程 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！
1.作者多年一线教学经验的结晶，有效把握学生需求和认知规律，通俗易懂地阐述Python相关知识。2.内容紧扣全国计算机等级考试（Python二级）考试大纲，基本覆盖核心考点。3.在知识结构方面使用了思维导图，章节脉络更清晰明确，让学习更轻松。4.采用大量的实践案例，实战型极高，内容非常直观，可读性较强，能够满足不同专业的学生需求。5.配套资源丰富，其中包括PPT、参考答案、配套实验、源代码、模拟测试题、教学大纲、在线平台、微课视频等，既便于教学，又便于自学。
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Python编程从入门到实践(第3版)埃里克·马瑟斯 计算机与网络书籍
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Python编程从入门到实践第2版[美]埃里克·马瑟斯（EricMatthes） 著；袁国忠 译人民邮电出版社97871 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。
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1.专业：基于GitHub热门开源文章“Python工匠”系列，基于Python 3.8，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数据挖掘入门与实践 [澳]Robert Layton 著；杜春晓 译【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换 【正版】
本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。 本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。
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Python科学计算实践 SciPy指南 胡安,努内兹,伊格莱西亚斯(JuanNunez-Igl 人民邮电出版社【放心购 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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Python科学计算最佳实践SciPy指南 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。
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Python数据挖掘入门与实践 第2版 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书以实践为宗旨，对数据挖掘进行了详细地入门引导。本书囊括了比赛结果预测、电影推荐、特征提取、好友推荐、破解验证码、作者归属、新闻聚类等大量经典案例，并以此为基础提供了大量练习和额外活动。在练习中，本书介绍了数据挖掘的基本工具和基本方法；在额外活动中，本书为深入了解数据挖掘指明了方向。 本书适合希望应用Python进行数据挖掘的程序员阅读。
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Python编程基础案例与实践教程 从基础到实践，深度讲解Python知识，根据学生的需求和认知规律，结合思维导图与实践案例，轻松掌握Python编程方法，科学有效备考计算机等级考试。
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本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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1.内容汇集作者多年工作经验的结晶，专业可靠，而且紧贴实际应用需求。2.深入浅出的量子计算入门：从基础概念出发，通过简单的代码示例和直观的解释，帮助读者快速理解量子计算的基本原理。3.书中避免复杂的理论框架，聚焦实际的编程实践和问题解决，即使没有深厚的物理背景也能轻松入门。4.全面覆盖Qiskit工具包：深入探讨了Qiskit工具包的各个组成部分，包括Terra、Aer、Ignis和Aqua
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本书由浅入深地介绍了数据挖掘的基础知识；图文并茂，同时提供了种类繁多的Python库来支持具体实践；第二版更新了示例和代码，每一章都引入了新的算法和技术。本书将手把手指引你：基于过去结果预测体育赛事胜负根据行文风格确定文档作者调用API下载社会媒体或其他在线服务的数据集在复杂数据集中寻找并提取合适的特征创建解决现实问题的模型运用各种各样的数据集，设计并开发数据挖掘应用利用深度神经网络完成图像中的对象检测
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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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量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它是以计算机强大的运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略，是计算机科学在金融领域的具体应用。Python语言凭借其简洁、高效的特性，以及其在大数据分析方面的强大性能，在量化交易领域得到了良好的应用。 本书以 A 股市场为交易标的物，引导读者从理解量化交易开始，逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化，并在熟练编程的基础上，构建出个性化的交易策略体系。 本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读，通过阅读本书，读者不仅能够了解 Python 数据分析和数据可视化的核心技能，更能够将 Python 作为常用工具，为股票技术指标分析和量化交易提供助力。
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1.厘清概念，夯实技能深入浅出揭示量化交易的本质和源起，手把手教你部署Python环境，跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。2.立足A股，贴近实战选择A股市场作为标的，囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等，在边学边练中摸索股票量化技巧。3.步骤详细，模型与代码并重统计概率理论快速入门，ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的完美融合。4.大咖
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