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Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南,本书可帮助读者从零开始使用 Python,直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务,比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主最需要的技能,可以在几个月内学会,相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡,成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销,强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化,从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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对Python核心特性的专家级讲解;为开发复杂的应用程序和软件所需的强大深入的视角;易用的图表,详细描述了Python 模块、操作符、函数和方法;大量的级的实例代码,从小的代码片段到功能齐全的应用程序一应俱全。
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Python数据结构与算法分析第二2版 数据结构算法入门 python语言实现 Python编程入门
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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科(José Upigco) 著 机械工业出版社 数据库 程序设计(新) 可开发票,正版现货,支持7天无理由退换货
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Python参考手册 (美)比兹利 著,谢俊,杨越,高伟 译 人民邮电出版社【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
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【正版】 Python程序设计案例教程 从入门到机器学习 微课版 张思民 清华大学出版社 9787302510147
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Python面向对象编程指南 Mastering Object oriented [美]St 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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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Python程序设计基础 原书第4版 (美)托尼·加迪斯(Tony Gaddis) 机械工业出版社【正版书籍】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
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Python大数据分析与应用实战 9787121421976 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
一本书讲透大数据分析知识点,全书通过8个多角度案例,深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前非常流行的Python语言,为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。 本书通过在实际场景中对大数据的应用,以及使用合适的算法进行应用,并用浅显易懂的代码去实现相应的目的,完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树,以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。
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Python办公好轻松:简单代码搞定自动化办公 9787115601636 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
适读人群 :主要读者对象为大学生、中学生、办公群体以及对编程感兴趣的人群。 1.本书内容新颖,结构合理 本书分为基础篇和实践篇,不同层次的人群可选择性学习。基础篇通俗易懂,适合零基础编程人群学习;实践篇基本涵盖了自动化文档处理、文件处理和数据分析方面的案例,适合有自动化办公需求的读者阅读,也适合想提升编程能力的读者阅读。 2.技巧实用、案例丰富 本书提供了丰富的自动化办公案例,还通过扫描看视频的方式帮助读者掌握实践细节,提高办公效率。 3.资源丰富,轻松上手 本书提供强大的配套资源,不仅包括全书所有程序案例的代码和源数据,还包括与书配套的PPT讲稿和编程练习的参考答案。
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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理\访问输出数据库 监控分析作业\参数分析\优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色: 概念准确,通过大量实例进行讲解,读者很容易理解。由浅入深,循序渐进的科学编排方式,读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释,读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发,文字通俗易懂,深入浅出,读者不需要具备很深的理论知识,即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件,以方便读者学习。
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当Python程序员在回忆或解释这种开源语言的语法以及它的众多强大但又缺乏文档的模块而需要获得帮助的时候,本书为他们提供了参考。最经常需要的信息在这本全面的参考指南中很容易查找到——不单单关于Python语言本身,还包括标准库中最经常需要使用的部分以及最重要的第三方扩展。
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Python开发丛入门到精通系列:Python金融风控策略实践
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《Python数据分析基础》通过真实案例,全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用,并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括:python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等,将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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【正版】 Python贝叶斯分析 [阿根廷]奥斯瓦尔多·马丁(OvaldoMartin) 人民邮电出版社 9787115
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库:NumPy库支持高维度矩阵运算,内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展;SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等;SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后,如果能够熟练掌握这些库的使用方法,则在日后的工作和学习中,完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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Python是一门很绝妙的编程语言,它快速、灵活且内置了丰富的标准库,已经用于越来越多的不同行业。通常,大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识,但是掌握了这些基础知识后,读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同,它介绍了如何利用Python有效地解决问题,以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践:书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议,帮助读者充分利用Python的特性,构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西,可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题:书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案,还介绍了一些非常好的小技巧,讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制:书中阐述
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本书是一本适合Python初学者学习的程序设计与开发的基础教程,从应用的角度介绍了Python的发展、基本语句与语法、数据与运算、程序基本结构、函数与模块、面向对象和文件处理。本书既注重知识的系统性,又兼顾了内容的实用性,既保持了结构的严谨完整,又体现了语言的清晰简洁。本书设置了丰富的教学案例,帮者用*简单直观的方式理解知识。同时,本书选取了Python常用的第三方库函数的应用实例,内容涉及图形绘制、中文分词、图形用户界面、网络爬虫、数据库访问等,引导读者进行深入的学习的和研究。本书内容具有知识完整、通俗易懂、叙述简练的特点,适合各层次读者使用,既可以作为高校计算机课程的教材,也可以供初学者或专业人士阅读。
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本书通过丰富多样的实例,详解Pytho3.6的编程方法,从步骤到代码分析,将每个技术点都一目了然地展示给读者。书中不仅使用了大量实例对编程重点、难点进行深入剖析,还结合作者多年的项目开发和教学经验对读者进行点拨和引导,使读者能够达到学以致用的目的。 本书内容安排由浅入深、逻辑结构清晰、循序渐进,并注意各个章节与实例之间的呼应和对照,可作为Python编程初学者的入门教材,也适合Python中高级用户进一步提高和借鉴参考。
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Python数据处理杰奎琳·凯泽尔人民邮电出版社9787115459190
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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