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这本自学手册有三个特点(1)练习式学习。书中会给读者布置很多小练习,并给予适当的提示。读者在完成这些小练习后,将会发现自己已经通过实践操作掌握了需要学习的知识。 (2)自助式扩展阅读。书中会给出搜索关键字,读者可以通过搜索引擎自行查找,通过这样的搜索实践操作来锻炼大家的信息搜索能力和信息筛选能力,这两种能力也是实际工作中非常实用的能力。 (3)循序渐进地学习。希望读者在学习过程中没有阻碍,遇到问题可以自己解决,从而自由顺畅地往下学,不会在某处遇到问题,之后的内容就会看不懂。本书并非一本大而全的百科全书,而是专门针对自动化测试选择实用、核心的知识点来讲解。现在各种学习资料十分丰富,但正因为太过丰富,导致我们在学习时很迷茫,不知道应该先学哪个?本书基于这样一个学习困惑,帮助读者通
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精通Python量化金融编程就这三步:1.基础:初识量化交易,掌握Python编程语言的基本用法。2.进阶:结合量化金融实例,进阶掌握数据分析库和量化交易库的基本用法。3.实战:结合当下热点,引入机器学习与深度学习在量化交易场景下的应用,实战搭建属于自己的量化交易工具库。
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本书以实际应用案例与理论知识点相结合的方式,以数据分析“三剑客”——Numpy、Pandas、Matplotlib为主线,由浅入深地、详细地讲解了Python数据分析的知识点与开发案例,内容涵盖数据分析、数据处理算法、数据可视化。同时,本书还配有微课视频、教学课件、源代码、数据集等丰富的配套资源,手把手带你实现从数据分析入门到实战的进阶。
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Python最优化算法实战 苏振裕 著 9787301315330 北京大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书以理论结合编程开发为原则,使用Python作为开发语言,讲解优化算法的原理和应用,详细介绍了Python基础、Gurobi 优化器、线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划、图与网络分析、智能优化算法。对于算法部分的每一种算法都包含原理和编程实践,使读者对优化算法的认识更加深入。 本书分为 3 篇共 9 章。第 1 篇(第 1~3 章)是优化算法与编程基础:第 1 章介绍了什么是优化算法及其在生产和生活中的应用;第 2章介绍Python编程基础和Python数据分析库及绘图库;第 3章讲解Gurobi 优化器的基础和高级特性。第 2篇(第 4~6章)是数学规划方法:第 4章详细讲解线性规划的知识,包括单纯形法、内点法、列生成法、拉格朗日乘子法、对偶问题;第 5 章讲解整数规划解法的分支定界法和割平面法;第 6 章讲解多目标优化的概念及基于单纯形法的目标规划法。
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Python编程与数据分析基础 第2版 陈洁 刘姝 清华大学出版社9787302708117. 全新正版,可开发票
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Python编程快速上手2:趣味小项目轻松学 [美]阿尔·斯维加特(Al Sweigart) 人民邮电出版社 【正版旧书,保证质量,此书为单本,电子发票!】
本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法,并且准备开始编写程序,那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目,可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的,你就可以动手重新编写程序,并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是,书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的,如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化,而且每个项目都被设计成独立的Python源文件,可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者,尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
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Python源码剖析:深度探索动态语言核心技术 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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Python源码剖析:深度探索动态语言核心技术陈儒 著电子工业出版社9787121068744 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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Python文本数据分析与挖掘 [日]山内长承 著;张倩南 刘博 译 中国青年出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
书中将自然语言处理技术和统计处理技术视为工具,不会涉及到其繁琐的原理、数学定理等。书中利用操作简便的Python程序包来处理文本数据,探索文本挖掘可以帮我们做到的事情,而非用尖端的技术进行程序设计。书中用简单明快的例子演示应用效果,并配有视频展示,下载资料包即可获取视频和案例二维码! 本书通过5个章节介绍相关知识,第1章介绍文本挖掘的整体印象;在第2章中概括介绍了本书后面用到的Python的必要知识;第3章中介绍文本处理相关的基本概念和观点;第4章中利用Python学习作为基础处理的频率分析方法和其能得到的结果;*后,在第5章中介绍文本挖掘需要用到的各种具体方法以及在Python中的处理步骤。
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