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Python是一种功能强大的脚本编程语言，简洁而优雅，且易于入门，计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面，《Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容，针对编程初学者的需求，对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面，本书以数据的处理和分析为主题，强调编程的基础和实践，通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书，读者不仅能掌握Python开发的相关知识，还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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从应用开发角度介绍网络编程基本概念 模块以及第三方库 利用Python轻松快速打造网络应用程序 Python 3示例讲解
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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PYTHON机器学习工程实战（第2版） （美）AndrewMcmahon（彼得·麦克马洪） 正版书籍
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【正版】 Python 新手学Django 2.0架站的16堂课 何敏煌,林亮昀 著 清华大学出版社 978730252
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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法，还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法，特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。本书包含大量完整示例程序，使学习过程具有可跟随性和可操作性，适合具有Python编程基础，需要使用Python设计GUI应用程序，或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。本书主要内容包括：● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用；● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用；● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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Python是一种面向对象、解释型的程序设计语言，它已经被成功应用于科学计算、数据分析以及游戏开发等诸多领域。本书深入介绍Python语言的面向对象特性，全书分3个部分共8章。第部分讲述用特殊方法实现Python风格的类，分别介绍了__init__()方法、与Python无缝集成—基本特殊方法、属性访问和特性及修饰符、抽象基类设计的一致性、可调用对象和上下文的使用、创建容器和集合、创建数值类型、装饰器和mixin—横切方面 第2部分讲述持久化和序列化，分别介绍了序列化和保存、用Shelve保存和获取对象、用SQLite保存和获取对象、传输和共享对象、配置文件和持久化 第3部分讲述测试、调试、部署和维护，分别介绍了Logging和Warning模块、可测试性的设计、使用命令行、模块和包的设计、质量和文档。本书深入剖析Python，帮者全面掌握Python并构建出更好的应用程序，很适合
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适读人群 ：本书不仅适合Python开发人员阅读，还适合计算机相关专业的师生阅读。 1.通过面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP），能有效地解决计算问题； 2.深入剖析OOP的封装、多态性和继承，展示了如何在Python中使用这些特性开发游戏和应用程序； 3.通过实践，综合运用本书介绍的许多OOP技术和GUI元素，创建一个功能完整的视频游戏； 4.理解OOP的工作方式，提高代码的可读性，提升编程的水平和效率。
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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序的练细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学对数行标准化，何时对数据清行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化;
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本书特色* 零基础、入门级的讲解。 无论你是否从事计算机相关行业，是否接触过Python编程语言，都能从本书中找到很好起点。* 超多、实用、专业的范例和项目。 本书在编排上紧密结合深入学习Python编程技术的先后顺序，从Python的基本语法开始，带领大家逐步深入地学习各种应用技巧，侧重实战技能，使用简单易懂的实际案例进行分析和操作指导，让读者读起来简明轻松，操作起来有章可循。* 随时检测自己的学习成果。 每章首页中，均提供了学习目标，以指导读者重点学习及学后检查。 大部分章节最后的“跟我练练手”板块，均根据本章内容精选而成，读者可以随时检测自己的学习成果和实战能力，做到融会贯通。* 细致入微、贴心提示。 本书在讲解过程中，在各章中使用了“注意”和“提示”等小贴士，使读者在学习过程中更清楚地了解相关操作
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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