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1.以应用为导向，在介绍了Python基础、数据分析和数据可视化、机器学习、集成学习和深度学习等基本知识。2.每章对应一个综合案例，提供了覆盖金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别5个领域的典型应用案例。3.配套了若干个实验关卡内容，线上基于头歌实践教学平台，集电子材料、视频、实验、在线编程环境、教学与实验管理于一体，实验采用游戏式闯关设计，可自动测评和收集详细的实验行为数据，支持手机、电脑等终端，可用于混合式或SPOC课堂等形式的创新教学。
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本书是一部零基础、高标准，大广度、重实践的Python编程从入门到熟练的教材。本书覆盖面非常广，包括计算机基础常识、Python语言的基本要素、基本运算和条件分支语句、循环语句、函数、递归、复杂数据类型、计算思维、文件读写、正则表达式、玩转Python生态、数据分析和可视化、网络爬虫、面向对象程序设计入门、tkinter图形界面程序设计等内容。正则表达式、网络爬虫、图形界面等都是其他大多数Python基础教材不涉及的内容。对Python第三方库的使用，讲述尤其全面，涵盖数据分析库NumPy和pandas、数据库编程库SQLite3、图像处理库Pillow、Excel文档处理库OpenPyXL、统计绘图库Matplotlib、分词库Jieba等。还专门用一章的篇幅讲述计算思维，让读者了解计算的本质、时间复杂度、数据结构等概念。这些内容，都不是蜻蜓点水，而是深入浅出。 本书适合高等院校各专业学习
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本书的目标是介绍如何使用Python语言及其工具，解决和数据科学所关联的复杂任务。全书共6个部分，分22章，涵盖了Python数据科学基础知识，数据的采集、整理、整形、应用，数据的可视化，数据分析和处理，数据学习的，以及和数据科学相关的0个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上，教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn等常用的工具来解决数据科学的相关问题。本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读，特别适合有志于学习的Python数据分析和处理的读者学习的参考。
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本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。
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