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Python数据可视化编程实战 第2版【正版图书，达额减，电子发票】 正版
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的高级内容； 使用Plot.ly在线分
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Python性能分析与优化【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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Python编程从入门到实践【正版】 【正版图书，达额减，电子发票】
上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，本书是读者优选！ 本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，如列表、字典、类和循环，并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互，以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
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笨办法学python3 基础编程从入门到实践 python基础教程核心编程从入门到精通
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Python应用开发实战 尼纳德·萨斯叶(Ninad Sathaye) 著,包永 人民邮电出版社【可开电子发票】 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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- 以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。 为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。 - 破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。 为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。 - 书中包含大量典型实例。 书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。 - 通过群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。 本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。
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Python数学编程 9787115522719 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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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Python数据科学入门【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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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SocketS
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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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