大数据、人工智能时代，无论是市场分析、企业决策制定，还是机器学习、深度学习等，数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者，用浅显易懂的语言，结合简洁的代码示例，详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容： 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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Python科学计算入门日系图书 numpy sympy scipy pandas matplotlib应用方法 数据处
适读人群：用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易：针对初学者，专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富：涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识，以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到：使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者，介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境，实时运行代码并呈现结果，学习更直观更有趣。 装帧讲究：全文双色印刷，版面设计精美，让学习过程不枯燥。
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本书的读者对象为：所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员，所有零基础想自学编程的人员都可以使用本书学习。 《零基础7天入门学Python》就以零基础读者为对象，结合大量的实例（28道例题及答案示例与解析）和练习题（16个课后练习题及答案解析），对初学者应该掌握的Python知识通过7天的课程进行了详细解说。作为编程学习的入门书，本书并没有对Python知识进行面面俱到的讲解，而是聚焦于编程初学者必须掌握的知识点，让他们能够集中理解，高效学习。 三遍学习法： 第1遍 按照目录设置在一周时间内将全书内容大致阅读一遍，了解基本语法和编程基础。跳过例题，在电脑上一个字一个字地输入示例程序。可暂时跳过其中难的地方，掌握示例程序的总体流程。 第2遍 以解答例题为中心从头开
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
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简单易懂的Python入门教程 Python学习0经验者、希望技能提升的初级者，基础知识+基本语法，一本掌握
编辑推荐： 漫画示讲解，实操流程图 悄悄学Python，然后惊艳所有人！ 1.跳出画面看画，跳出语言看Python 本书没有一头扎入编程语言的迷潭，而是先从基础的角度讲述什么是程序，怎样开发程序，进而引出Python的特点和作用。居高望远，方向明确。 内容专注，简明扼要，干货满满 涵盖了Python基础、进阶中重要又容易出错的知识点，舍去无关紧要的语法特征，不浪费学习的每分每秒。 重实践，边玩边学边做！ 每段基本语法之后配备 猜数游戏 图形移动 和 PDF横幅制作 等编程游戏，由浅入深地掌握Pyhton。 谁一开始不是小白呢！ 从零开始学Pyhton，一起提升自己的技能吧！
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套装7本】C++primer plus中文版第6版 C程序设计Android Python编程从入门到精通项目案例版 J
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本书读者对象：有一定Python编程基础，想通过实践提升编程水平的所有人。 中小示例 综合案例 本书针对有一定Python编程基础的读者，用 打砖块 扫雷 等常见的动作游戏和益智游戏串联知识点进行编程练习，最后一章还从零开始编写了一个综合性的 打气球 游戏，并介绍了详细的实现方法和设计思路。 代码丰富，练习较多 全书有200多段代码示例（部分代码给出了详细的代码分析），以及例题、练习题和拓展练习题等，用大量的动手实践提升编程能力。
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在阅读本书之前，读者需要了解Python语言的基础知识，需要知道如何在命令行中输入命令（终端、bash或等效命令）。 本书通过实例和视频讲解如何应用Python编程将烦琐工作自动化，全书讲解轻松易懂，适合希望使用和扩展Python知识并将任务自动化的Python初学者，不一定是开发人员。
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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全新python3.8基础教程Python编程技术手册 Python编程从入门到精通计算机程序设计编程语言入门手册 py
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1.实战经验总结，有思想、有方法、有实践、有成果。 作者将15年软件开发、软件测试相关工作经验汇集在本书中，让你站在 巨人 的肩膀上学测试，为你的自动化测试之路搭桥，让你轻松掌握自动化测试的开发技术。 2.内容大部分来源于实际项目的提炼及团队训练经验总结，可实践、可操作性强。 书中内容不是知识点的简单罗列，而是结合实际项目（包括定期训练团队成员掌握的基础知识、学习方法、包括但不限于Selenium的内容）进行讲解，容易理解，可操作性较强。 3.涵盖内容丰富，满足自动化测试需要的常用技术。 本书内容涵盖Python基础知识，单元测试框架Unittest和Pytest，多个自动化测试报告框架HtmlTestRunner、Allure、BeautifulReport，PO模式及其扩展使用方法，工具类及其封装方法等，还介绍了Jenkins在自动化测试上的CI/CD以及如何使用Selenium Server Standalone进行分
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本书的读者对象为：所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员等，所有编程初学者都可以使用本书学习。 Python 是一门功能强大但对新手友好的编程语言，特别适合作为初学编程的编程语言。Python趣味编程（双色版）是大津真先生以零基础读者为主要阅读对象编写的Python编程入门书。本书独具特色，作者用流畅的笔调借助Python中的内置模块turtle，阐述了Python编程的基本原理和方法。同时用大量丰富的例子来讲解字符串、列表、元组、字典、集合这 5 大主要序列对象的各方面内容。在讲解的同时，还穿插一些人物对话，这些对话的内容针对性非常强，恰如其分地反映了当前章节的重点和难点，使读者少走弯路，尽量不踩坑。 对话形式：本书以编程初学者为对象，对Python学习中的重点和难点以对话的形式
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从零开始学python零基础Python编程从入门到精通Python数据分析网络爬虫自学书籍Python基础教程书计算机
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学编程，选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书，配有高清视频讲解和大量的中小案例，以及方便教师教学的PPT课件；另外本书还设置了大量的练习题，几乎每节都设置有 随堂练习 模块，每章*后还设置了 学习检测 模块，通过练习，让读者学会举一反三，融会贯通，切实提高编程能力；本书不光介绍了Python编程技术，还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧，让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者，从*基础的程序逻辑开始，用浅显易懂的文字和简短的程序代码，带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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Python数据分析从入门到精通（微课视频版）python 数据分析原理 利用python进行数据分析 深入浅出数据分析
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Python编程从零基础到项目实战（微课视频版第二版）python编程 从入门到实践 python学习手册基础教程 零基
考虑到从3.9版本开始，只能在Windows 8及以上版本运行，为了兼顾更多的运行环境，并考虑Python相关的第三方资源库的使用要求，这里选择稳定的、可以在Windows 7及以上操作系统运行的3.8.6版本的Python安装包，作为本书第2版本代码学习的运行环境。 关于第2版 （1）优化了配套代码。 （2）补充了新知识，如新增保留关键字async、await。 （3）在字典章中增加了集合的内容。 （4）对第10章的部分内容进行了完善和补充。 （5）对第11章图形用户界面的主要内容进行了更换。去掉了tkinter库的所有内容，更新为功能更加强大的PyQt5组件库及designer.exe界面设计工具。 （6）对第12章数据库操作的MySQL数据库连接、案例等内容进行了更新。 （7）对第13章的内容进行了补充，主要增加了异步协程内容。 （8）考虑到Web.py技术停止更新的问题，而FastAPI近两年发展迅猛，因其执行效率高、
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网络爬虫进化论——从Excel爬虫到Python爬虫 Python文本数据分析与挖掘 数据分析 数据之道 python
数据是有价值的，尤其在如今的大数据时代。拥有数据就是拥有不菲的资产，就像有了一座矿山一样。你或许有疑问，亦或变得更加好奇：从哪里获得数据？如何获得数据？ 其实如果你仔细关注的话，每天从起床拿起手机开始到晚上睡觉前放下手机，你的各种点击记录就已经被记录在互联网上了。这些个人的点击记录汇聚在一起，就会成为海量的消费数据。 那么，我们如何获取数据并将其化为己用呢？ 1.对于特定网站的已有数据，我们可用Excel简单爬取，对，就是我们常用的那个Excel。 2.不满足于简单爬取？没关系，我们有升级后的大爬虫 Python。 想迅速、合法地获取到想要的数据，做出完美的数据表？请阅读《网络爬虫进化论 从Excel爬虫到Python爬虫》
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Python数据分析之道——Thinking in Pandas
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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正版TensorFlow与Keras Python深度学习与项目应用实战 水利水电社 python编程实战人工智能数据分 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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