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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科(José Unpingco) 著 数据库专业科技 正版图书籍 【正版】 全店支持开发票
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本书旨在培养程序思维和使用计算技术进行问题求解的意识和能力。通过本书的学习,读者将会掌握除了传统的理论、实验两种方法之外的计算方法,使用计算机和计算技术辅助工作和生活中的问题求解将成为手边技能。本书使用语法简洁紧凑但功能强大的Python作为程序语言,同时弱化了语言的语法细节,从实际案例出发,带领读者逐步深入直到程序的编写和验证,将程序语言和编程仅仅作为问题求解的工具和手段。通过本书的学习,读者不仅能掌握一门程序设计语言,更重要的是能掌握一种思维方式和问题求解的能力。
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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员,本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习,本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类; 集合接口的多个实现; 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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ABAQUS Python二次开发攻略 CAE分析大系【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
《ABAQUS Python二次开发攻略》可以帮助正在使用Abaqus进行仿真分析工作的工程师或者科研人员学习Abaqus Python二次开发方法,同时对熟悉Abaqus二次开发流程的读者也有的借鉴价值。
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本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的 轮子 ,仅使用Python,从零开始创建自己的深度学习模型,并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码,解释深度学习、AI相关的通用技术,让读者了解AI技术的底层原理,掌握深度学习技术的本质,从而掌握自己 造轮子 的方法。 本书特点: 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码,引导读者一边学习一边上机实践,提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习,扎实的数学和编程基础是非常重要的,本书首先用一定的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固,以加深印象,为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为 写给新手 的第2本书,对神经网络的基础知识,如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固,让读者可以顺利过渡到循环神
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容: 通过跟踪链接来爬取网站; 使用lxml从页面中抽取数据; 构建线程爬虫来并行爬取页面; 将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗; 解析依赖于JavaScript的网
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![精通Python设计模式 [荷] 萨基斯·卡萨姆帕里斯(Sakis Kasampalis) 著,夏永锋 译 人民邮电出版](images/model/guan/url_none.png)
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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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《Python GUI设计——tkinter菜鸟编程》是首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一;为了详细讲解GUI设计,本书共使用了270个程序实例,详细讲解各种Widget的用法。
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机械工程师Python编程:入门、实战与进阶 [西]安琪儿·索拉·奥尔巴塞塔 一本书带你学会如何借助Python编程来解决机械工程类问题
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Python时间序列预测 [加]马可·佩塞罗( Python时间序列预测一站式参考,涵盖统计模型和机器学习模型,提供GitHub示例
借助Python、深度学习和时间序列数据,你可以预测未来!时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术,用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据(例如日志、客户分析和其他事件流)获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法,并通过一些项目(比如预测未来的药物处方数量)来帮助你巩固和拓展所学知识,提升预测技能,有效解决实际问题。 本书涵盖: 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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