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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Pytho中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发PythoGUI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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分别讲解了Tornado框架、Django框架、Flask框架、数据库存储框架、数据库驱动框架、使用ORM操作数据库、特殊文本格式处理、图像处理、图形用户界面、数据可视化、第三方多媒体库、第三方网络开发库。 1.内容全面。 本书内容涵盖了12类常用的Python第三方库，通过案例，循序渐进地讲解了这些库中函数的使用方法，帮助读者快速掌握和应用这些库。 2.通过实例驱动教学。 本书采用理论加实例的讲解方式，通过实例展示知识点的应用，达到了学以致用的目的。 3.提供更为广泛的解决方案。 通过本书的学习，读者可以构建自己的Python工具箱。借助该工具箱，读者能够使用Pytho开发各种类型的应用程序。 4.提供示例源代码下载服务，可在异步社区轻松下载。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进一步有效理解集成方法的潜在含义及实施；■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；■ 熟悉优选的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色：■ 内容明确且易于跟学；■ 甄选重要的任务与问题；■ 精心组织编排内容，有效解决问题；■ 清晰易懂的讲解方式；■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问
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