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Python程序设计项目化教程 Python程序设计 项目化 计算机教材
①结合企业项目开发与高校教学需求，面向技术应用型学生的学特色而编写。 ②全书架构基于 项目导向、任务驱动 教学设计。 ③教学资源丰富，配有微课视频、教学课件、案例程序源代码、教学大纲、教学设计等。
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Python数据分析 Python数据分析：41个微课视频、192个实例讲解（包含NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等）
本书在知识点的讲解过程中结合大量数据分析的案例，理论联系实际，通过实例应用细化知识点，帮助读者融会贯通，学以致用；并提供教学案例、教学大纲、课件等丰富的配套电子资源。
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Python Web 企业级项目开发教程（Django 版）（第2版）
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本书力求以程序设计初学者为本，力争成为易懂、专业、好用的 Python 教材。本书概念清晰、叙述明确，特别对难理解或有可能歧义之处加强了分 析和示例。本书内容丰富，包含学习中常见的问题和解决方法，教学案例 和习题提供丰富的学习和实践资源，并融合部分中国特色文化以提高学生 的兴趣和家国情怀。本书承载了程序设计知识和能力目标，也实现了价值目 标。
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Python常用算法手册 8种算法融入三大经典领域，108段精讲视频搭配103个有趣实例，学习笔记娓娓道来。
108段精讲学习视频全程相伴，扫码即看；103个有趣实例及精彩分析娓娓道来。
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Python数据分析与应用:从数据获取到可视化）（第2版） Python数据分析与应用：从数据获取到可视化 ；Python应用编程丛书 Python数据分析与应用：从数据获取到可视化
（1）强调实践导向。本书除了第 1、10章以外，每个章节都为知识点配置了大量示例和章节综合案例，涵盖各种实际应用场景，比如数据清洗、可视化、统计分析和机器学习等，另外第10章运用前面所学知识，通过一个较完整的项目进行实战演练。通过这些案例，方便读者深入了解 真实项目中的Python数据分析，并且可以通过实践来巩固所学内容。 （2）注重全面性。本书不仅深入探讨了 NumPy、pandas、Matplotlib 等数据分析常用库的使用方法，还扩展介绍了数据分析相关领域的知识，比如时间序列分析、文本数据分析、机器学习，使读者能够全面了解数据分析的方法和技巧。?
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Python量化炒期货入门与实战技巧 Python量化炒期货入门与实战技巧（不可不知的新型炒期货方式）
Python量化炒期货实战，不可不知的新型炒期货方式 知识点 应用案例=快速帮助读者理解与变通应用 揭示Python量化炒期货精髓，新手交易获利更容易 量化投资交易产品将替代未来的资本管理市场
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作者团队强大，符合二级等考要求，可作为非计算机专业*门程序设计课程教材
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本书的主要特色是以zui新的Python版本为例介绍Python语言编程的基本技术，示例代码丰富，在后期将考虑录制微课作为本教材的辅助导学导教资源。
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Python数据爬取技术与实战手册 Python数据爬取技术与实战手册（38个经典示例+10个综合实例融入书中，快速帮助读者建立起数据抓取及分析的思维；全书源代码倾情相送）
作为Python网络数据采集的入门书籍，力求囊括以数据采集为中心的各方面知识与经验技巧，以期帮助读者快速上手，实现自己的网络爬虫项目。
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Python量化交易实战入门与技巧 Python量化交易实战入门与技巧（解读Python量化交易的实战教材）
量化交易正以势不可挡的趋势进入众多金融交易领域量化交易的核心优势在于风险管理更精准，提供超额收益揭示量化交易精髓，新手交易获利更容易详解量化交易难题，多位专家合力打造
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高等职业院校大数据技术与应用规划教材：Python程序设计 Python程序设计
本书系统、全面地介绍了关于Python程序设计的基本知识和技能，具有丰富的实践特色，内容包括Python入门、语法基础、赋值与条件、循环与输出、序列与迭代、字符串与文件处理、字典与集合、函数、模块、面向对象编程、封装/继承与多态以及程序设计案例分析等内容，具有较强的系统性、可读性、可操作性和实用性。
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高等学校大数据技术与应用规划教材:Python程序设计教程 Python程序设计教程
本书内容全面，概念清晰，例题丰富，循序渐进，易于学习。书中以大量实例引导读者逐步深入学习，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。实例中既有简单易懂的程序片段也有实际可用的综合案例有利于读者迅速掌握Python开发的关键技术。
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高等院校计算机教育“十三五”应用型规划教材：Python程序设计应用教程 Python程序设计应用教程
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普通高等院校应用型人才培养“十三五”规划教材:Python数据分析 Python数据分析
微课版，本书重视技术应用和实践教学，以众多示例形象展示应用，以实验操作提升学生能力。
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Python程序设计简明教程 王淑琴 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书内容设置以开发信息管理系统为主线，围绕各个模块的设计依次展开知识点介绍，将知识点、重点在案例中进行分析、化解，方便读者灵活、准确、全面地掌握所学知识。
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Python数据分析与应用：从数据获取到可视化黑马程序员 著中国铁道出版社9787113251451 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书采用理论与案例相结合的形式，以Anaconda为主要开发工具，系统、全面地介绍了Python数据分析的相关知识。全书共分为9章，第1章介绍了数据分析的基本概念，以及开发工具的安装和使用；第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh；第7、8章主要介绍了时间序列和文本数据的分析；第9章结合之前所学的技术开发了一个综合案例，演示如何在项目中运用所学的知识。除了第1章外，其他章节都包含了很多示例和综合案例，通过动手操作和练习，可以帮助读者更好地理解和掌握所学的知识。 本书适合作为高等院校计算机相关专业的大数据技术类课程教材，也可以作为大数据技术爱好者入门用书。
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python 学习笔记 从入门到实战 张学建 中国铁道出版社 9787113298524
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Python程序设计 专著 汪婵婵，周苏主编 Python cheng xu she ji 9787113267858
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Python量化炒股入门与实战技巧 Python量化炒股入门与实战技巧（揭示Python量化炒股精髓）
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本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python 语言编写量化策略、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；后讲解Python 量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。 本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈
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Python程序设计 KFZ不支持退换 月销量100 预售 可开发票 QCHGZH
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解析Python网络爬虫 专著 核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫 黑马程序员编著 9787113246785 中国
本书结合案例讲解各知识点，帮助读者掌握Python网络爬虫的核心技术。
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计算机导论与程序设计（Python语言版） 计算机导论与程序设计（Python语言版）
（1）体现创新的人才培养模式。党的二十大报告中提出 创新是第一动力 ，本书是配套我校理工科专业培养方案实施的一本重要教材，也是人才培养模式创新的具体实现。我校理工科专业在制定人才培养方案时，将计算机基础和程序设计设置为一门课程，减少了计算机基础部分的学时，但强化了对计算思维能力的培养。 （2）知识框架合理。本书没有简单地将两本教材合二为一，而是在计算机基础部分简化关于办公自动化、多媒体技术、网络安全等与程序设计关联度不高的内容，从计算思维学习中自然过渡到程序设计，程序设计内容贯穿计算思维，体现二者之间的联系。程序设计部分的内容考虑理工科专业教学需求，内容深入翔实。本书合理设计知识框架结构，使学生全面了解计算机技术和应用的同时，培养学生形成计算思维，并借助计算思维应用Python编程语言实
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数据结构（Python语言描述） 数 据 结 构（Python语言描述）
本书取材新颖、内容丰富、结构清晰，内容深入浅出，而且配以相应视频教学，有大量详实的应用实例参考，便于教学和自学。本书结合教学过程、教学内容，参考了大量国内外已经出版的教材，吸收了它们的优点和精华。
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数字图像处理实验教程（Python版） 普通高等教育“十四五”网络空间安全专业系列教材，数字图像处理实验教程（Python版）
本书主要利用Python对数字图像相关知识点进行实现,每个实验详细给出了具体的环节，以帮助读者轻松掌握。本书遵从由简到难的原则，读者可在学习的过程中逐步提高自己的动手能力。
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“十三五”应用技术型人才培养规划教材:PythonWeb企业级项目开发教程（Django版） Python Web企业级项目开发教程（Django版）
本书在 Windows 上基于 Python 3.x 与 Django 2.x 对 Django 框架相关知识进行讲解，并以 此为基础利用Django 框架实现了一个完整的电商平台。
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