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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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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，循序渐进地介绍高级的优化主题。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，那么本书非常适合你阅读。 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
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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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