![Python面向对象编程:构建游戏和GUI:master oop by building games [美]艾维·卡尔布](http://img3m2.ddimg.cn/87/21/11613591582-1_b_1701422180.jpg)
Python面向对象编程:构建游戏和GUI:master oop by building games [美]艾维·卡尔布
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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顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材，也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程。本书包含了14个游戏程序和示例，贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图、字符串操作、列表和字典、图形和动画、碰撞检测、声音和图像等方方面面的知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。本书包含的示例游戏程序包括猜数字游戏、Jokes、DragonRealm、Hangman、Tic Tac Toe、Bagels、Sonar TreasureHunt、Reversi、Dodger等。本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。
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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。随书光盘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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对于Python程序员来说，仅仅知道如何写代码是不够的，还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析，找出性能瓶颈，并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始，循序渐进地介绍高级的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器，以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法，带你浏览该语言的主要结构，让你只需做一点改变，即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库，教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者，想优化Python代码的性能，或是想进一步提升编程能力，那么本书非常适合你阅读。 通过阅读本书，你将能够： 掌握逐步优化代码的方法，学会使用不同的性能分析工具 理解性能分
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Python地球科学数据分析 毛里齐奥·彼得雷利（MaurizioPetrelli） 人民邮电出版社 978711560
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本书共8章，主要内容包括 计算机与问题求解简介，核心对象、变量、输入和输出，流结构，函数，数据处理，异常处理、随机数、递归等其他主题，面向对象编程，图形用户界面。此外，各节后都给出了大量的习题、编程项目、实践问题等，帮者进一步巩固学习的。
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Python数据分析从入门到精通 张啸宇、李静 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习的IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。《Python数据分析从入门到精通》共3篇4章。第篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者的参考书，同时也很适合大、中专院校师生学习的阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
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Python数据挖掘入门与实践 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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Python科学计算 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《Python科学计算》介绍如何用python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2d、3d图像，如何设计精巧的程序界面，如何与c语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的python扩展库包括numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、traitsui、chaco、tvtk、mayi、vpython、opencv等，涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习的，每个实例程序都有详尽的解释，并都能在《Python科学计算》推荐的运行环境中正常运行。此外，《Python科学计算》附有大量的图表和岔图，力求减少长篇的理论介绍和公式推导，以便读者通过实例和数据学习的并掌握理论知识。
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Python机器学习技术：模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。
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