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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序的练细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学对数行标准化，何时对数据清行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化;
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当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全
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适读人群 ：·没有任何Python基础的初学者。 ·已掌握Python的入门知识，希望进一步学习核心技术的人员。 ·具备的Python开发能力，缺乏Python实战经验的人员。 ·大专院校及培训学校的老师和学生。 .零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过Python、是否使用Python开发过项目，都能从本书中获益。 .实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，还以讲解实际开发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 .便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要点”，以便读者明确学习方向。一些章的“实战演练”则根据所在章的知识点精心设计而成，读者可以进行自我检测、巩固所学知识。 .细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提
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适读人群 ：本书适合广大的青少年、年轻人学习编程和利用编程学数学。 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
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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法，还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法，特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。本书包含大量完整示例程序，使学习过程具有可跟随性和可操作性，适合具有Python编程基础，需要使用Python设计GUI应用程序，或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。本书主要内容包括：● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用；● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用；● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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适读人群 ：需要抓取Web 数据的相关软件开发人员和研究人员 作为一种采集和理解网络上海量信息的方式，网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序（网络爬虫），一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息，实现高效的数据采集和处理，满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网页抓取技术，解答诸多常见问题，是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。部分深入讲解网页抓取的基础知识，重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题，以及各种数据抓取工具和应用程序，帮你深入互联网的每个角落，分析原始数据，获取数据背后的故事，轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新，新增网络爬虫模型、Scrapy和并行
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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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【正版】Python数学编程 阿米特·萨哈（AmitSaha）,许杨毅,刘旭华 人民邮电出版社 978711552271 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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Python Cookbook （第2版）中文版 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《PythonCookbook(第2版)中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、XML处理和Web编程，再到比较和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。书中还介绍了一些第三方包和库的使用，包括Twisted、GIL、PyWin32等。《PythonCookbook(第2版)中文版》覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性，可以方便地应用到实际的项目中，并产生立竿见影的效果。尤为难得的是，《PythonCookbook(第2版)中文版》的各位作者都具有丰富的业界实践经验，因此，《PythonCookbook(第2版)中文版》不仅给出了对各种问题的解决方案，同时还体现了很多专家的思维方式和良好的编程习惯，与具体的细节性知识相比，这部分内容无
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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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不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化 如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据 探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据 网络创建、度量和分析 概率与统计以及机器学习的相关基本概念
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Python3网络爬虫开发实战 第2版 崔庆才 人民邮电出版社 9787115577092
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Python程序开发(中级) 中慧云启科技集团有限公司 著 人民邮电出版社 9787115585394
1.1+X证书制度试点培训用书； 目前软件技术专业开始python程序设计基础这一门课程，此外人工智能、大数据分析其他专业也都需要本门课程的基础知识体系做支撑，且本书直接对应证书初级的python程序设计专业知识考察点。 2.丰富的案例和技术支持； 教材配套丰富的实操案例，简单易上手，切合企业开发实际技术要求。 3.附赠PPT、源代码、习题与答案等资源
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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、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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本书已出新版，新版购买链接sitem../12279949. 《Python基础教程（第2版 修订版）》是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力。 《Python基础教程（第2版 修订版）》既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。
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如果你了解基本的数学知识，并且知道怎么使用Python编程，那你已经具备研究信号处理的基础条件了。与大部分讲解这一复杂学科的图书不同，本书基于实践。它通过讲解如何在真实世界中如何应用数字信号处理来介绍相关技术。仅仅通过章，你能将一个声音信号分解为谐波，并通过修改这些谐波来生成新的信号。 本书介绍了谱分析、滤波器、卷积以及快速傅里叶变换等技术。本书同时还提供了练习和样例代码，以帮助你更还地理解内容。 通过本书，你将学到以下内容： 周期信号及其频谱 简单波形的谐波结构 啁啾以及其他频谱随时间变化的信号 噪声信号以及源自自然的噪声 用于音高估计的自相关函数 用于压缩的离散余弦变换 用于频谱分析的快速傅里叶变换 频域中时间上的操作和滤波器的关联 线性时不变系统理论 广播中用到的调幅
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Python 3 程序设计学习指导与习题解答 618正品图书限时直降！6.13-6.20全场叠加满49-5，99-10，149-15！
Python程序设计课程的学习指导教材
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