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技术参考大全 Martin C.Brown 清华大学出版社 9787302053378
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Python编程(第4版) (美)卢茨(Mark Lutz) 著;耿邹晓,瞿乔,任发科 等 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书是 Python 应用的手册指南，它涵盖了 Python 编程的方方面面，从系统管理到图形界面编程，从文本处理到网络编程，从数据库到语言扩展……这些主题的探讨中，作者提供了大量的实际代码，通过对这些代码的研读，对读者的 Python 编程水平以及实际业务问题的解决都将不无裨益。
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全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法 轻松实现高效数据处理
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Python学习手册：（第3版） 鲁特兹 机械工业出版社 9787111267768
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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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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签?列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
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《Python源码剖析：深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C 程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言，无论是使用Python语言本身，还是将Python与C/C 交互使用，深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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Python网络爬虫指南 第2版【正版图书，达额减，电子发票】 正版
适读人群 ：需要抓取Web 数据的相关软件开发人员和研究人员 作为一种采集和理解网络上海量信息的方式，网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序（网络爬虫），一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息，实现高效的数据采集和处理，满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言，全面介绍网页抓取技术，解答诸多常见问题，是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。部分深入讲解网页抓取的基础知识，重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题，以及各种数据抓取工具和应用程序，帮你深入互联网的每个角落，分析原始数据，获取数据背后的故事，轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新，新增网络爬虫模型、Scrapy和并行网
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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、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；■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、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题中。
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如果你刚刚接触Python编程，而且正在寻找一本实用的教程，那么这本书为你量身打造。通过阅读本书，你不仅会学到很多实用的Python编程知识，还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后，你就能熟练地运用Python了。不仅如此，你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中，你将创建出许多简单的小游戏。通过本书，你将会学到：字符串的构建、切片和索引；定义函数；读写文本文件；创建并操作sprite；面向对象编程；创建GUI；处理声音和音乐，创建动画。本书的网站上都有些什么？Python 3.1.1的Windows安
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循序渐进，知识全面：本书站在初学者的角度，围绕Python的自动化技术展开讲解，从初学者基础知识着手，循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识，内容难度适中，由浅入深，实用性强，覆盖面广，条理清晰，且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富，扩展性强：本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解，力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选，根据编者的实际开发经验总结而来，涵盖在实际开发中遇到的各种问题。 基于理论，注重实践：在讲解的过程中，不仅介绍理论知识，而且安排了综合应用实例或小型应用程序，将理论应用到实践中，加强读者的实际开发能力，巩固开发技能和相关知识。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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