Python 金融大数据分析 python3爬虫数据分析 入门基础教程 金融分析处理与开发书籍 数学推断统计学 金融经济
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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 Python编程入门教材 贝叶斯定理 数据科学家优选手册 数学建模 数据分析师
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CINEMA 4D R17 完全学习手册 第2版 c4d教程书籍 c4d软件动画制作从入门到精通 cinema4d渲染建 赠视频
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正版教材 概率论与数理统计学习指导(第2版)/高等院校基础教育“十三五”规划教材 王琼,王世飞,何哲飞,李军 人民邮电出
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程序员学Python 程序员的Python编程入门和进阶指南 程序设计领域学者裘宗燕教授潜心力作
本书先概述了Python语言的基础编程特征，引出了一些具有Python特色的概念和问题，然后着重介绍反映了Python语言特点的各种特征以及相关编程和应用技术，以期让读者了解如何使用Python语言针对实际问题进行程序开发，进而提高程序的模块化、可读性和易维护性。本书还给出了多个应用实例供读者练习实践，使其能够巩固所学知识，提高正确运用Python程序结构和技术的能力。本书包括以下主要内容： Python语言的基本编程特征、Python的数据功能和重要性质。 开发复杂和大型程序有关的问题，以及相关的Python特征和应用技术。 程序的功能分解、信息局部化、模块化。 Python中面向对象机制的相关概念、结构和应用技术。 程序的模块分解和管理。 复杂模块结构的物理组织和导入技术。 Python语言中的各种高级机制和编程技术。 生成器函数的定义和使用。 利用高阶函数的
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随着人们对优化软件架构和设计的关注度的不断提高，软件架构师也愈发认识到在架构和设计层面，对象创建、代码结构和对象之间的交互优化的重要性。因为这样不仅能够降低软件的维护成本，而且还能确保代码的可重用性，提高代码适应变化的能力。在上一版成功的基础上，本书的第2版将利用Python 3.5来帮助读者实现现实世界的各种场景。 本书首先从Python的角度对各种设计模式进行了介绍。然后，逐步带领读者深入学习单例模式、工厂模式和门面模式。之后，还介绍了如何使用代理模式来控制对象访问。此外，本书还讲解了观察者模式、命令模式和复合模式。通过阅读本书，读者能够进一步提高其在软件架构、设计和开发方面的专业技能。 本书的目标读者 本书适用于软件架构师以及热衷于软件设计的Python应用开发人员。对于具有初级Python编程技能并且喜欢使
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Abaqus GUI程序开发指南 Python语言 Abaqus GUI程序开发实用教程，全彩印刷，提供配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用
内容涉及Python语言的基本语法、常用内核脚本、Abaqus控件使用、插件开发到自定义应用平台开发等多个方面专注于Abaqus GUI程序开发，详细介绍了20多种GUI控件的使用，可满足各类复杂GUI程序的开发需求全彩印刷，书中所有代码均按照免费软件Notepad++中Python语言格式进行语法着色，方便读者阅读人民邮电出版社异步社区提供本书配套程序源代码及CAE模型供读者下载学习使用。
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Python参考手册 第4版 修订版 Python编程经典著作全面修订 Python核心编程精选 Python程序员案头 Python 3
导语_点评_推荐词
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Python高手之路 第3版 作者开发OpenStack这个大规模项目时的经验总结 关注如何利用Python编程有效地解决问题以及如何构建良好的Python应用程序
Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 ●杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 ●解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 ●语言的内部机制：书
¥37.90定价：¥55.00 (6.9折) 电子书：¥12.99
数据结构 Python语言描述 基于Python语言的数据结构基础编程语法详解 国外高等院校信息科学与技术教材
不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 ● 使用多态和继承来设计集合类； ● 集合接口的多个实现； ● 不同的集合实现的时间 空间代价分析。
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Python高级编程 第2版 Python进阶教程 机器学习人工智能深度学习开发热门编程语言 web开发与后端工程师参考指南 基于Python3.5撰写
Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。 本书的重点是让你熟悉zui佳实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。 读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。 通过阅读本书，你将能够： 了解在Python社区中广泛采用的约定和zui佳实践； 高效打
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Python物理学高效计算 以Python代码为例将Python应用于物理领域的实践指南 Python编程入门教程 含正则表达式 数据可视化 数据存储 流程构建 调试控制代码等实用知识
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。本书分为4个部分。起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件*、所有权和版权
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Python贝叶斯分析 贝叶斯思维方法实战 用PyMC3构建概率模型 使用Python3.5编写 PyMOL社区活跃者倾情奉献 发现Python贝叶斯分析的力量 全彩印刷
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。从本书你将学到：从实用的角度理解基本的贝叶斯概念；学习如何用PyMC3构建概率模型；掌握检查和修改模型的技能；利用分层模型的优势给模型加入结构；
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Python数据科学入门 掌握用Python编程进行数据分析的核心技能
Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学 浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置 安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化 探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索 学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理 研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息 使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容： Python数据分析编程基础 有关Python开发环境的一切
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Python应用开发实战 Python项目开发实战指南 基于Python3.5讲解 兼容Python2.7
Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架，从而能够用来进行快速开发。但是，如此快速的开发通常会带来一些问题，容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题，以及如何编写出更好的Python应用程序。本书从简单命令行应用程序的基础知识入手，帮助读者不断提高技能，直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线，用具体解决方案来应对在复杂的Python开发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性，以及程序代码的打包和发布开始，通过提高代码的可扩展性、可重用性以及可读性来提高应用程序的生命周期，并掌握Python代码重构、设计模式和*实践。在关于性能的章节中，读者学会识别性能瓶颈并提升性能，*后还将学习如何开发Python图形界面应用程序。通过阅读本书，您将能够
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Keras深度学习实战 人工智能深度学习教程 Keras快速上手 基于Keras的Python实践 Keras深度学习实践应用 提升AI编程能力
本书为软件工程师和数据科学家而编写，书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。你将从本书中学到以下内容：在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数微调神经网络以改进结果质量使用深度学习进行图像和音频处理在特定的案例中使用递归神经张量网络（RNTN）以取得比标准词嵌入更好的效果识别循环神经网络（RNN）适于解决的问题探索自动编码机的实现过程使用强化学习增强深层神经网络全书通俗易懂，强调实际案例，适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。
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Python游戏编程快速上手 Python游戏编程的初学者指南，包含了14个游戏程序和示例
本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程。本书包含了14个游戏程序和示例，贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图、字符串操作、列表和字典、图形和动画、碰撞检测、声音和图像等方方面面的知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。本书包含的示例游戏程序包括猜数字游戏、Jokes、DragonRealm、Hangman、Tic Tac Toe、Bagels、Sonar TreasureHunt、Reversi、Dodger等。本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。
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Python高性能编程 Python高性能编程 新版 点击查看
Python代码仅仅能够正确运行还不够，你需要让它运行得更快。通过探索设计决策背后的基础理论，本书帮助你更加深刻地理解Python的实现。你将学习如何找到性能瓶颈，以及如何在大数据量的程序中显著加快代码。 如何利用多核架构或集群的优点？如何构建一个在不损失可靠性的情况下具备可伸缩性的系统？有经验的Python程序员将学到针对这些问题或者其他问题的具体解决方案，以及来自那些在社交媒体分析、产品化机器学习和其他场景下使用高性能Python编程的公司的成功案例。 通过阅读本书，你将能够： ■ 更好地掌握numpy、Cython和剖析器； ■ 了解Python如何抽象化底层的计算机架构； ■ 使用剖析手段来寻找CPU时间和内存使用的瓶颈； ■ 通过选择合适的数据结构来编写高效的程序 ■ 加速矩阵和矢量计算； ■ 使用工具把Python编译成机器代码； ■ 管理并发的多
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Python游戏编程快速上手 第4版 Python游戏编程快速上手 第4版 新版 点击查看
本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏，即便你之前没有任何编程经验。 首先，本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏，然后开始学习更加高级的游戏的开发，例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中， 我们还会学习关键的编程和数学概念，这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书，你将学习： 使用组合循环、变量和流程控制语句； 选择合适的数据结构来完成任务，例如列表、字典和元组； 使用pygame模块，为游戏添加图形和动画； 处理键盘和鼠标输入； 编写简单的人工智能程序，从而能够和计算机玩游戏； 使用加密技术把文本信息转换为密码； 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏，你将打下牢固的Python编程基础，并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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教孩子学编程 Python语言版 教孩子学编程 Python语言版 新版 点击查看
本书属于No Starch的经典系列之一，英文版在美国受到读者欢迎。本书全彩印刷，寓教于乐，易于学习；读者可以轻松与快递地掌握解决问题方法和程序设计思维的。 编程从孩子抓起 得到越来越多的人的认同和重视。本书是父母教孩子学习Python程序设计的亲子读物。
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Python深度学习 Python人工智能入门教程 用Python快速学习深度神经网络
本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南，将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验，也没有罗列大量的公式，而是通过一些实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务 分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。通过简单易学的步骤，读者将学会如何使用Python构建深度神经网络模型。一旦掌握了这些步骤，读者就能够把这些知识转换为强大的数据科学应用程序。本书包括以下精彩内容：★ 释放深度神经网络的有效预测能力；★ 动手开发二元分类的解决方案；★ 为多元问题设计成功的应用；★ 掌握有效模型构建的技术；★ 调节深度神经网络，以改善其性能。
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Python核心编程 第3版 英文版 Python核心编程 第3版 英文版 新版 点击查看
全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中，Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域，而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外，本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例，以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书讲解了如下内容：学习专业的Python风格、实践以及好的编程习惯；使用TCP、UDP、XML-RPC来开发客户端和服务器，并供高级的库（比如Socket
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亚马逊畅销Python编程图书，帮助你通过编程快速实现工作自动化在本书中，你将学习利用Python 编程，在几分钟内完成手工需要几小时的工作，而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识，你就可以毫不费力地创建Python 程序，完成高效的自动化工作，包括：● 在一个文件或多个文件中搜索文本；● 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹；● 搜索网页和下载的在线内容；● 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据；● 拆分、合并PDF文件，以及如何加水印和加密；● 发送提醒邮件和文本通知；● 填写在线表格。本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。
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面向ArcGIS的Python脚本编程 面向ArcGIS的Python脚本编程 新版 点击查看
《面向ArcGIS的Python脚本编程》是一本指导ArcGIS for Desktop专业用户进行Python开发的指南。该书将教会您如何通过编写Python代码处理空间数据并在ArcGIS中自动化实现地理处理任务。读者在学习完本书后，可以根据需要创建自定义的地理处理工具。本书共包括14章，在随书的DVD光盘中，还附有相应的练习和数据。您可以在线下载ArcGIS 10.1 for Desktop的试用版，其试用期为180天。
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“笨办法”学Python(第3版) 新版推荐 笨办法学Python 3
Zed Shaw完善了这个堪称世上*好的Python学习系统。只要跟着学习，你就会和迄今为止数十万Zed教过的初学者一样获得成功。 在这本书中，你将通过完成52个精心设计的习题来学会Python。阅读这些习题，把习题的代码精确地写出来（禁止复制和粘贴！），修正你的错误，观察程序的运行。在这个过程中，你将了解软件是如何工作的，好的程序看起来是什么样子，怎样阅读、编写、思考代码，以及如何用专业程序员的技巧来找出并修正错误。*重要的是，你将学到下面这些编写优秀的Python软件必需的初始技能。 这本书会让你的每一分钟投入都有回报。Python是世界上*强大、*受欢迎的编程语言之一，很快你就会成为一名Python程序员。 你还可以看Zed的视频！随书附赠的DVD中包含5个多小时激情挥洒的教学内容：一部完整的Python视频教程！
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Python物理建模初学者指南 Python数据处理入门到实践书籍 数据可视化编程书 用Python解决科学问题的实践指南 众多世界知名大学教授推荐阅读 附赠示例代码和数据集 基于Python3.x
Python是一种迅速得到科学界广泛认可的计算机编程语言。本书的目的在于为Python学习者提供帮助，使他们可以通过自学掌握足以开展物理建模工作的编程技能，包括设置开源Python的编程环境，以及使用Python完成一些常见的科学运算任务，例如数据的导入和导出、数据的可视化、数值分析和模拟等。本书无需读者具备任何的编程经验。本书侧重于基础性内容，并介绍了一些广泛适用的技术，包括：● Python编程基础与脚本；● 数值数组；● 二维和三维绘图；● 蒙特卡洛模拟；● 数值方法，包括常微分方程求解；● 图像处理；● 动画。为了清晰地阐述新的知识点，本书提供了丰富的代码例子和练习，并给出了相应的解答。本书的示例代码和数据集，可以从www.epubit.com.cn下载。
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Python面向对象编程指南 Python面向对象编程指南 新版 点击查看
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性，通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法，本书都提供了详细示例，并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分：用特殊方法实现Python风格的类；持久化和序列化；测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为：初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值，以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富，通过诸多实际的例子对Python中面向
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Python密码学编程 Python编程实现加密算法的初学者指南
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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Python自然语言处理 Python自然语言处理 新版 点击查看
Python自然语言处理方面的权威之作 快速了解一些概念及基本工作原理的 提供丰富英文语料库和代码，方便练习 从输入法联想提示（predictive text）、email过滤到自动文本汇总、机器翻译，大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，而这本书提供了自然语言处理的入门指南。通过本书，你将学到如何编写能处理大量非结构化文本的Python程序。你可以访问具有丰富标注的、涵盖了语言学各种数据结构的数据集，而且你将学习分析书面文档的内容以及结构的主要算法。 通过大量的例子和练习，本书将帮助你： 从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别 命名实体 ； 分析文本的语言学结构，包括语法和语义分析； 访问流行的语言学数据集，包括WordNet和treebanks； 整合从语言学到人工智能等多个领域的技术。 通
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数据科学实战手册 R+Python 基于R和Python的数据科学项目案例集锦 数据分析师 数据挖掘工程师 数据科学家
本书涵盖R和Python两种主流语言，其优点在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。
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精通Python爬虫框架Scrapy 精通Python爬虫框架Scrapy 新版 点击查看
Scrapy是一个开源的Python爬虫框架，可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性，可通过简单的编码或配置来访问，从而可以节省开发人员数周的开发时间，并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区，而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。 本书讲解了Scrapy的基础知识，讨论了如何从任意源提取数据，如何清理数据，以及如何使用Python和第三方API进行处理，以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统（比如Apache Spark）。在学习完本书后，你将对数据爬取胸有成竹，并将数据应用在自己的应用程序中。 本书内容： 使用HTML和Xpath提取所需的数据； 使用Python编写Scrapy爬虫，并在网络上进行爬取操作； 将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法； 配置爬虫，使
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Python数据科学指南 Python数据分析编程入门 60多个实用的开发技巧 帮你探索Python及其强大的数据科学能力
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； ■ 进一步彻底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
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Python是一种强大并通俗易懂的编程语言，而且它易学又好用！但是关于学习Python语言的书大多很枯燥无趣，读起来没什么乐趣。本书把你带入一个鲜活的Python编程世界。作者Jason R. Briggs将带领你用独特的（往往很好玩的）示例程序带你学习基础知识。每章后面都配有编程练习来帮助训练思维并加强理解。在本书的*后部分，你将编写两个完整的游戏：一个经典弹球游戏的复制品，以及一个能在平台上跳跃、有动画及更多效果的《火柴人逃生》游戏。 当你完成这个编程之旅后，你将学到： ● 使用列表、元组和字典等基本数据结构； ● 用函数和模块来组织以并重用代码； ● 使用循环和条件语句等控制结构； ● 用Python 的海龟模块来画形状和图案； ● 用tkinter 来创建游戏、动画以及其他画面效果。 为什么这本书也能给读者带来乐趣？
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Python核心编程（第二版）(Python领域经典作品、非常有名的开发指南)
对Python核心特性系统的专家级讲解； 为开发复杂的应用程序和软件所需的强大深入的视角； 易用的图表，详细描述了Python 模块、操作符、函数和方法； 大量的专业级的实例代码，从小的代码片段到功能齐全的应用程序一应俱全。
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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 新版 点击查看
贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要，但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于Allen Downey在大学讲授的本科课程，本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。 使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 从简单的例子开始，包括硬币问题、M Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 学习计算方法，解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题
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全球销量逾百万册的系列图书新品 直观、循序渐进的学习教程，掌握关键知识的**起点，采用步骤式讲解，手把手教读者掌握移动应用开发的知识 每章内容针对初学者精心设计，1小时轻松阅读学习，24小时掌握关键知识 书中代码示例可供下载，帮助读者通过实践提高应用技能，巩固所学知识。 循序渐进的示例引导读者完成*常见的任务。 问与答、测验和练习帮助读者检验知识的掌握情况。 “注意”、“提示”和“警告”指出捷径和解决方案。
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树莓派Python编程入门与实战（第2版） 树莓派Python编程入门与实战 新版 点击查看
获取树莓派并且选择一些合适的低成本外设。 配置Raspian Linux系统，并且设置Python编程环境。 学习Python基础知识，包括算术和结构化命令。 掌握Python 3的列表、元组、字典、集合、字符串、文 件和模块。 通过函数在多个地方重用Python代码。 使用正则表达式高效操作字符串。 实践简单的面向对象编程技术。 使用异常处理让你的代码更可靠。 使用树莓派和OpenGL编写现代图形用户界面。 使用PyGame库创建树莓派游戏。 学习可以在商业软件中应用的网络、Web和数据库技术。 编写Python脚本来发送邮件。 通过树莓派的GPIO接口与其他设备交互。 完成一个树莓派示例工程，激励你了解更多内容。
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Python机器学习 预测分析核心算法 人工智能深度学习参考书目 掌握算法和Python编程 用Python分析数据 预测结果的简单高效的方式
机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法，避免复杂的数学推导，同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理，不论简单问题还是复杂问题，读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例，给出了具体的可修改的代码，展示了机器学习机理，涵盖了线性回归和集成方法，帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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Python算法教程 精通Python基础算法 畅销书Python基础教程作者力作
畅销书Python基础教程(第2版)作者、Python领域大牛又一新力作！知识点清晰，语言简洁。 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。 蕴含大量课后习题和参考资料。
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国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士，腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校 内容涉及Python语言库PyMC，以及相关的工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib，无需复杂的数学分析，通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法，大多数程序员都可以入门并掌握。本书的内容特色： 学习贝叶斯思维方式 理解计算机如何进行贝叶斯推断 利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析 利用PyMC建模以及调试 测试模型的拟合优度 打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子，看看它如何工作 利用大数定律的力量 掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念 根据目标和预期的结果，利用损失函数来推断缺陷 选择合理的先验，并理解其如何随着样本量的大小而变化 克服 研发与开发 的困境：判断是否已经足够好了 利用贝叶斯推断改良A B测试 在可
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