1.本书采用 案例螺旋升级 驱动 知识螺旋升级 的编写模式，易于读者循序渐进地升级项目案例难度的同时升级知识的深度。 2.本书重构Python知识体系，清除知识盲点，帮助读者扫清Python前进道路上可能遇到的障碍。同时，绘制了百余张图片，深入解析晦涩难懂的理论知识。 3.配套资源丰富且完善。本书配套的资源包括Python安装程序（32位和64位两个版本）、二进制查看器、Python官方文档、Bottle官方文档、PPT**课件、每个章节的源代码、项目案例源代码、**教案、教学进度表、非笔试考核方案等。
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1. 慕课版教材，各章节都配备了以二维码为载体的微课。 2. 配套资源丰富，包括课件、源代码、题库。 3. 教材厚度适中，难度较低，案例式教学，适合应用型本科和职业院校。
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案例实用，内容全面--本书采用目前大数据领域的热门软件Python编写，结合python语言的特性，全面讲解大数据相关的数据处理和数据挖掘的相关知识。内容从基础理论到实践应用，由浅入深、循序渐进，并配以大量的图例和实例讲解，能够使读者快速地了解和掌握大数据原理及应用案例。 涵盖实验教学内容--本书还将实验环节及实操内容融入到各个知识点与课程教学中，满足该课程对实践教学的需求。 配套资源丰富--本书还配套丰富的教学资源与学习资源，包括教案、课件、数据源的教学辅助资源，后续还将提供课程的教学视频的学习资源。
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Python数学编程 有趣、生动、实用 高中生也能看得懂的Python编程书 美国亚马逊青少年学计算机编程畅销书 通过编程来探究代数、统计、几何、概率、微积分等数学主题
本书展示了如何应用Python探究高中和大学低年级的数学主题，比如代数、统计、几何、概率以及微积分。你会从简单的项目学起，比如因式分解、二次方程求解，当你掌握了这些基础的知识后，就可以处理更复杂的项目了。 使用本书提供的方法探索数学和编程，将让你的整个数学和计算机科学学习过程变得有趣、实用。 你将从本书学到以下内容： 用统计方法描述数据，用线图、条形图和散点图可视化数据 用程序探究掷硬币、掷骰子和其他概率游戏中的集合理论和概率问题 用Python的符号数学功能解决代数问题 绘制几何图形，探索分形，如Barnsley蕨类植物、Sierpiński三角以及Mandelbrot集 写程序求解导数与积分 本书还提供了有创意的编程挑战以及应用实例，可以帮助你把新学到的数学和编程技巧用于实践。你可以尝试解决各种有趣的问题，比如不等式求解、洗牌、
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程序员最依赖的信息提供了可靠而实际的快速参考和实用手册。 网站Python类图书 全面介绍Python程序开发专业知识
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Python数据分析实战 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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Python物理建模初学者指南（第2版） 适合学生和研究人员的Python物理建模指南，第2版全新升级，涵盖符号计算、数据科学等新内容
【物理建模手册】本书介绍如何使用Python语言进行物理建模，涵盖二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟等常见任务。 【内容全面升级】在第1版的基础上，新增用SymPy进行符号计算的内容，还介绍了数据科学和机器学习相关库、Python类和面向对象编程入门知识、命令行工具，以及如何使用Git进行版本控制。 【专业作者指导】由专业科学家根据多年经验编写，为读者制定了能够快速开始探索和学习的方案，筛选了不必要的内容，保留知识和技能。
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Python办公好轻松 高效能人士的智能办公手册，掌握自动化办公、文件批处理、文档批处理、数据分析及可视化等技巧，边看视频边学习，代码全赠送，课后习题有答案，PPT讲稿全赠送。
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Python编程初学者指南 ()Michael Dawson 人民邮电出版社【可开电子发票】 【正品保证，进入店铺更多优惠！】
如果你刚刚接触Python编程，而且正在寻找一本实用的教程，那么这本书为你量身打造。通过阅读本书，你不仅会学到很多实用的Python编程知识，还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后，你就能熟练地运用Python了。不仅如此，你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中，你将创建出许多简单的小游戏。通过本书，你将会学到：字符串的构建、切片和索引；定义函数；读写文本文件；创建并操作sprite；面向对象编程；创建GUI；处理声音和音乐，创建动画。本书的网站上都有些什么？Python 3.1.1的Windows
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Python数据分析（第3版） Python数据分析图书新升级，小白也能学会数据分析师的
1.Python数据分析图书新升级，基于Python 3.7重新编写。 2.零基础入门，内容丰富、循序渐进，从基础的软件安装、统计知识讲到高级的机器学习、并行计算。 3.讲解23个Python库、18种数据存储格式、41个数学概念、20类数据可视化图、26种数据处理方法、19种机器学习方法，是数据分析师的 工作词典 。 4.通过实际案例和代码详细讲解用Python进行数据分析的各个阶段和方法，以及如何进行自然语言处理和图像分析。 5.提供配套源代码、彩图、思维导图，赠送异步社区7天VIP会员。 通过阅读本书，你将能够： ■ 了解数据科学的各种模型； ■ 使用NumPy和pandas汇总数据、清洗数据，并解决数据缺失问题； ■ 使用Matplotlib、Seaborn和Bokeh创建交互式的数据可视化； ■ 实现多种格式的数据检索、处理和存储； ■ 使用pandas和Scikit-learn进行数据预处理和特征工程； ■ 利用太
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用Python轻松处理Excel数据 通过案例，系统讲述如何通过openpyxl和pandas轻松实现自动化办公，提高工作效率，让Python与Excel的结合变得简单易行！
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深入浅出数据科学：Python编程 数据科学入门指南，含 Python 代码与共享单车、推荐系统等实战案例，解决客户需求预测、 营销优化等业务难题。
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正版书籍 Python性能分析与优化 多格里奥（Fernando Doglio） 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理解性能分析器的概
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Python财务应用编程 用Python让财会工作效率倍增，结合大量应用实例，培养读者财务应用与数据分析的实践能力。
本书面向财会专业人士，以及高校相关专业的师生，帮助大家运用Python提高财会办公效率。 本书案例丰富，内容易学易懂，实用性强，通过近100个实例帮助大家快速掌握Python核心知识点，并延伸到具体的财会案例当中。 本书配备扫码观看的视频教程，以及丰富的教学辅助资源，不仅适合读者自学，也适合用于学校或培训机构的教学实践。
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Python程序设计：基础与实践 学习Python的实用教程，从基础知识到项目实践，一本书带你从入门到精通，有效提升Python编程水平，成为编程高手！
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Python程序开发(高级) 中慧云启科技集团有限公司 著 9787115583550 人民邮电出版社
1.内容丰富，组织合理 丛书由浅入深，以模块化的结构组织各章节，以任务驱动的方式安排具体内容，以培养院校学生能力为目的，体现了“教、学、做一体化”的思想。 2.结合实际，突出实践 丛书由企业工程师精心设计了大量案例和项目实训，案例和项目实训有详细的代码说明和步骤解释，读者在学习理论知识的同时能够进行项目实践，方便读者快速上手Python。 3.资源丰富，立体教学 丛书配备了丰富的立体化教学资源，包括教学PPT、案例代码、习题答案等。 4.融入1+X证书标准 丛书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据。
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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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