数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上行机器学习
Python已经成为从事数据科学、游戏发等众多领域的程序员的常用编程语言。本书将帮助读者按部就班地掌握Python编程的基础知识和技术。 本书是一本Python的基础门教程，也可以作为专业人士的学习材料。全书分为4个部分共20章。第1部分介绍语言基础，第2部分介绍面向对象范型，第3部分介绍数据结构，*后一部分介绍高级主题，如使用NumPY处理多维数组以及使用Matplotlib实现可视化。附录部分介绍了正则表达式和多线程编程。 在每一章末尾都给出了练习题，帮助读者掌握相关的概念和编程技能。
1.易于学习和理解：先讲解较少的语法知识，通过游戏案例逐步引新的语法知识； 2.为初学者量身造：案例从易到难，所有程序的代码均不超过100行； 3.趣味性强：12个案例，涵盖了多种游戏类型，寓教于乐； 4.可拓展性强：提供练习题和参考答案，巩固知识，训练逻辑思维； 5.配套素材齐全：提供完整源代码和分步骤源代码、游戏素材、游戏效果演示视频，可通过异步社区观看游戏发步骤讲解视频； 6.全彩印刷。 美国教育家杜威曾说过： 大多数的人，只觉得五官能触的、实用的东西才有趣味，书本上的趣味是没有的。 《Python游戏趣味编程》通过介绍12个由易到难的有趣游戏案例的编写过程，带领读者学习用Python发趣味游戏，从而提升读者对编程的兴趣和能力。 《Python游戏趣味编程》把趣味游戏发应用于Python编程教学，通过介绍12个由易到难的有趣游戏案例的编
本书既可作为大数据、人工智能等相关专业应用型人才的教学用书，也可以作为Python初学者的学习参考书。本书以培养读者的Python编程思维和技能为核心，以工作过程为导向，采用任务驱动的方式组织内容。
本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法，高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用，并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
Python是非常适合数据科学家在中小型数据集上建造原型、可视化和分析数据的编程语言。本书将帮助你获取和分析来自各大社会媒体网站的数据，展示如何使用科学的Python工具来挖掘Stack Exchange等流行社交网站。※ 通过公共API与社会媒体平台行交互※ 以方便的格式存储社交数据以行分析※ 使用Python数据科学工具对社交数据行切片和分段※ 应用文本分析技术来理解人们在社会媒体上谈论的内容※ 运用先的统计和分析技术从数据中发现有用的见解※ 采用Web技术行可视化，以探索数据和呈现数据产品
本书从零基础门，注重实战，内含10个学习实例，3个完整的项目案例，详细讲解了Python的环境搭建、基本语法结构、趣味应用、分析与建模以及完整的项目案例。全书采用视频教学，全程语音讲解的方式，配有270分钟高品质配套教学视频；教学资源丰富，提供教学课件、源代码、数据集。本书适用于互联网金融行业或银行业中的风控人员及学者；金融行业中的数据分析师及学者；正在学习Python机器学习方面的人员。
Python实现Web UI自动化测试实战——Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+J
1.详细解读Python与自动化测试基础知识 2.深讲解自动化测试使用原理及项目实战 3.解析自动化测试效率提高方案 4.详细讲解官方推荐框架unittest及pytest 5.扩展持续集成、提升自动化效率等内容拓展读者视野 6.提供图书中的源代码及学习资料
《Python基础视频教程》面向初学者，所以本书不会大篇幅阐述晦涩难懂的 高深 理论，而会把要做的每一步操作都详细 呈献 给读者，相关内容不仅仅有图文，还有配套的视频操作讲解。
Python如今已经发展成为一种令人惊叹的计算机语言，它已强大到足以应对从底层系统资源到应用程序（如深度学习）的方方面面。它既简洁、优雅又功能完备，还拥有庞大的由库和框架构成的生态系统。Python程序员的需求量很大，不熟练掌握Python显然不行！ 本书是Python专业人士Naomi Ceder编写的Python语言的综合指南。她是一位经验丰富的教学者，她既能让读者关注语言的细节，又能使其具备解决实际问题的能力。本书中配有大量贴切的示例和边做边学的习题，有助于读者掌握每一个重要概念。无论读者是要抓取网站内容还是想玩转嵌套元组，都会赞叹本书的清晰、专注和对细节的重视。 本书主要内容 ● 明确涵盖Python 3。 ● 全面介绍核心库、包和工具。 ● 配备精深的习题。 ● 新增5章与数据科学相关的内容。 本书专为熟悉编程概念的读者编写，但不要求读者具备Py
1.内容讲解深。 本书对Python的核心知识行了深剖析，循序渐地讲解了核心功能模块的发技术，帮助读者快速步Python发高手之列。 2.提供更为广泛的解决方案。 本书深讲解了10个不同的主题模块，每一个主题涵盖了特定应用发领域。在书中不仅给出了案例讲解，还包含了更多的拓展知识，能够帮助读者使用Python 发各种类型的应用程序。 3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。 为了方便给读者答疑，特提供了网站论坛等支持，并且随时在线与读者互动，让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
读者对象： 《Python从门到项目实践（超值版）》适合Python门者，也适合Python数据库管理员以及想全面学习 Python数据库技术以提升实战技能的人员阅读，还可作为正在行软件专业毕业设计的学生以及大专院校和培训学校 的参考用书。 ★★学网课、练题库、测水平，微信、手机、网站多维模式信手拈来。 ★★同步视频、案例源码、教学课件、海量资源、代码纠错器、在线课程一样都不少。 ★★微信公众号、QQ群、教学网站等多渠道互动服务读者。 ★★600套毕业答辩模板库、400道求职常见面试（笔试）真题与解析、293节同步微视频、100套求职简历模板库、100 个案例资源库、40套Python项目案例库、5个项目发策划案、6套电子书资源库。 ★★提供教学资源库、求职资源库、面试资源库、笔试题库、职业发展资源库、案例资源库、项目资源库、软件发 模板库、编程代码
1. 内容全面，结构清晰：本书详细介绍了网络爬虫技术的方方面面，讨论了数据抓取、数据处理和数据分析的整个流程。全书结构清晰，坚持理论知识与实践操作结合。 2. 循序渐，生动简洁：从*简单的Python程序示例始，在网络爬虫的核心主题之下一步步深，兼顾内容的广度与深度。在行文中，使用生动简洁的阐述方式，力争详略得当。 3. 示例丰富，实战性强：网络爬虫是实践性、操作性非常强的技术，本书将提供丰富的代码来作为读者的参考，同时对必要的术语和代码行解释。从生活实际出发，选取实用性、趣味性兼具的主题行网络爬虫实践。
畅销Python编程类门书，美国亚马逊Kindle编程类排行榜榜一。作者从文科毕业，通过自学编程转行为专业程序员，在硅谷工作多年后成功技术创业。本书不仅教读者如何使用Python语言编程，还会介绍其他书中所忽略的、编程初学者应该了解并掌握的其他所有知识。很多初学者在读完其他类似的编程门图书后，仍会很困惑：下一步该做什么？而本书，就是作者结合自身成功经验给出的答案。本书每章采用 要介绍 示例代码 术语总结 挑战练习 的模式，细化介绍编程门所需的各个知识。本书中一章所涵盖的许多主题可能都可以独立成书。但作者的目标并不是要读者了解到每个主题的所有细节，而是提供一份指引，一个编程职业发展所需要的所有技能的导览。*部分：编程概述。让你尽快写出自己的*个程序，*好在今天。第二部分：面向对象编程概述。将介绍不同的编程范式
数学基础：从历年数学建模竞赛手，解读人工智能中的数学方法。编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。
1.详细讲解Python基础，针对机器学习重有的放矢。 2.12个经典机器学习算法，由浅深，有机结合。 3.每章都有相应的代码和案例，侧重实战发。 4.大量的图片介绍，让算法不再枯燥难懂。 5.介绍现阶段*流行的深度学习框架，实现由机器学习到深度学习的转化。
1．本书通过编写经典、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直展示了游戏的源代码，通过实例来解释编程的原理的方式。2．列出完整的案例代码，对源代码行了详细解说。3．每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者Python设计的大门，真正了解Python程序设计的秘密同时掌握Python语法。
职场办公：讲解如何将专业Python编程方法和技巧应用于日常办公，有效提高工作效率； 注重实战：以实际工作案例为核心，分解任务，从日常办公场景和职场的实际需求出发； 内容丰富：内容涵盖用Python处理Word文档、Excel表格、PPT、图形图像及爬虫程序等； 通俗易懂：语言简洁，职场人士、大学生和科研人士可通过本书学习Python办公技巧；
1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
Python编程从门到实践姊妹篇，零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星，被150 高校选用，初版译著豆瓣评分8.9分！ 1.畅销书升级版，第1版累计销售近20w册； 2.针对Python 3.X 版本更新，更新项目代码； 3.扫码看视频，边看边学，扫描书中二维码，观看为本书量身定制的教学视频； 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练； 5.随书赠送本书e读版电子书； 6.随书赠送全书思维导图； 7.随书赠送本书习题答案； 8.提供本书源代码； 9.随书赠送价值199元读书会（直播 社群）互动学习； 10.随书赠送2000门视频课程（非配套）、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡（非配套）； 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格，你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢？ 在本书中，你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需要几
1.注编程零基础，理论与案例/项目相结合。遵循教学规律，知识循序渐，配合理论知识设置有案例、综合应用、项目实战等。 2.兼容多软件版本。本书所有编程适用于Python3.6、3.7和3.10版本，支持读者根据情况多样选择Python软件安装版本。 3.重思想，聚焦实际问题。突出编程思想培养，抛弃语言细节，有针对性的选取浅显易懂的内容，将注意力集中于使用计算机解决实际中遇到的问题。 4.覆盖全面，强调计算生态。设计编程实例，帮助学生理解围绕计算生态展编程并解决问题的基本理念和方法。
若把编写代码比作行军仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。《Python数据结构与算法分析 第2版》是用Python描述数据结构与算法的山之作，汇聚了作者多年的实战经验。通过学习本书，你将掌握数据结构与算法的基本思想，从而有信心探索任何编程难题的解决方法。 - 使用Python实现栈、队列、列表等抽象数据类型 - 掌握大O记法和时间复杂度等概念 - 利用递归解决汉诺塔问题 - 实现常用的搜索算法和排序算法，并分析性能 - 掌握树与图在Python中的应用 书本每章内容都有配套练习，帮助你更好地掌握所学内容； 针对Python新版全新改版，所有的代码都是使用Python3.x写成； 将所有的数据结构源代码都放在一个Python包中，方便读者在完成作业时使用； 相关配套资源
Python不仅拥有命令式编程的强大优化能力，而且还具备函数式编程的诸多特性。本书通过Python诠释函数式编程的核心思想，详细介绍如何利用函数式编程的优，编写代码简洁明了且易于维护的高性能Python程序，充分释放Python潜力。各章由浅深，循序渐，全方位展示Python函数式编程的强大与精妙，助你迈向高阶Python发。更有丰富代码示例，让你快速上手，学以致用。 -函数式编程的基本概念与特性 -使用迭代器和生成器表达式 -用Python的内置函数操作数据集 -常用高阶函数以及新建方法 -使用递归设计算法以及常用归约函数 -元组处理技术 -多个实用模块和PyMonad库 -用装饰器构建复合函数 -避Python严格求值顺序的方法 -Web服务设计方法 -常用优化技巧
1.涵盖数据分析的各种常用技术与主流工具，实例代码丰富。 2.围绕基本知识、主要方法、数据预处理、可视化以及数据挖掘基础行讲解，综合实战贯穿所讲知识。 3.配套资源丰富，还配有教学辅助平台，提高教学质量。
1.模块化、层次化的课程结构，满足中职教学需要 2.名校名师作者 3.案例丰富，浅显易懂，满足就业需求 4.配套资源丰富，素材、扩展案例、教学大纲等 5.83 个实例训练+33 个任务训练
1. 图像处理、计算机视觉与深度学习的*展。 2. 实战性较强，涵盖图像修复、梯度融合、变分去噪、缝雕刻、图像绗缝和人脸变形等新应用。 3. 用流行的Python 图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。
人们都认为Python简单易学，但其实Python 的复杂程度要远高出许多人的设想，诸多概念被隐藏在看似简单的代码背后。这也是Python易学难精的主要原因。对一门语言的学习如果仅停留在语言规范层面，经不起实战的考验。本书试图从Python 3的解释器手，剖析语言背后的实现，帮助读者修炼Python技能，不仅会用，还用得好，用得妙。
详细阐述数学模型的理论基础和算法原理 使用Python编程和基于Numpy的算法实现，代码注释详尽 通过项目实战深体验算法的应用场景及其使用中需注意的问题
Python语言的热度越来越高。基于Python的Web发框架也越来越多，其中Django以快速发、代码结构清晰以及功能齐全等优，成为*受青睐的Web发框架。1. 作者是百度发工程师，实际发经验丰富。2. 书中案例来自于实际发项目。3. 配套教学视频。
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南 本书附带示例源代码，帮助读者学以致用 本书配有课后习题及答案，可帮助读者加深知识理解 通过阅读本书，您将学习如何通过 Python 编程制作和破解密码，以此创建和发送密文！学习 Python 编程的基础 知识之后，您将从使用反向和凯撒密码的简单程序始，了解为公密钥加密的方法，该加密方法用于保护在线事务的 正常运作，包括数字签名和电子邮件。另外，您还将学习如何使用经典密码（如置换密码和维吉尼亚密码）对文本行加密。 每个程序都包含完整的代码和逐行说明。本书结尾，您将学习如何使用 Python 行编码。 您还将学习以下内容： 将循环、变量和流控制语句组合到实际的工作程序中； 使用字典文件检测解密的消息是有效的英文还是乱码； 创建并测试程序以确保代码正确加密和解密； 对仿射密码行编
Python语言语法简单、功能库完善、发周期短，并且具备强大的语言整合能力。其主要应用领域涵盖人工智能发、数据挖掘、嵌式发、Web发与后端服务发，拥有健全的语言生态和广泛的应用场景 这是大量程序员从其他编程语言转向Python的主要原因，也是广大高校计算机类与电子信息类专业将Python作为程序设计基础课程的原因。为满足这种蓬勃兴起的学习需求，我们邀请周家安先生编写了此书。本书提供了300个精心设计的实例，以实战的方式帮助读者掌握Python的基本语法、功能与应用。本书实例全面呈现了读者关心的12个Python核心技术： ? 字符串处理 ? 模块与包 ? 代码流程控制 ? 函数式编程 ? 常用的数学函数 ? 名称空间与动态属性 ? 常见的数据结构 ? 类与对象 ? 异步编程 ? 网络与通信 ? 文件与输/输出 ? Tk与用户界面发
【人气推荐】《Python 3 网络爬虫发实战》作者、微软小冰工程师崔庆才作序，腾讯、马蜂窝工程师倾力推荐。 【干货满满】爬虫工程师不可错过的 武功秘籍 ，内容包括但不限于Cookie 反爬虫、WebSocket 反爬虫、字体反爬虫、WebDriver 反爬虫、App 反爬虫、验证码反爬虫。 【反爬虫原理 爬虫实战】从实战出发，印证国内互联网企业内部加密原理，侧重讲解反爬虫的原理以及绕过方法。 【21个反爬虫示例】结合练习平台 Steamboat，帮助读者随时复现书中的 21个爬虫示例，巩固所学知识。
1.本书编写的作者有省级教研人员，也有全国、省级优质课大赛获奖的信息技术教师，为内容品质提供了保证。 2.利用故事情境引发学生思考，既独具匠心又妙趣横生。 3.利用流程图厘清思路，激发学生的学习兴趣，培养计算思维。 4.通过探究与实践，让学生在解决问题的过程中体会到编程的乐趣和魅力。 5.通过不同的练习，思考解决问题的不同方法。 6.配套资源丰富，每课都提供了微课、课件、案例源代码以及创新园题目和答案。 7.全彩印刷。
左手Python,右手Excel:带飞Excel的Python绝技
Excel是一个深受读者喜爱的电子表格与数据处理工具，其功能丰富且易于使用，但在重复处理大量数据时很难实现自动化。本书介绍如何使用Python处理Excel任务，以及在Excel中调用Python行自动化操作。从基础的Python语法到数据分析和Excel自动化，都行详细的讲解，对于初次学习Python的初学者，自动化办公软件发人员，以及想要在实践中自动化烦琐重复性任务的人员来说，是一本很好的参考书。
1. 由少儿编程图书作者李强老师精心编写 2. 遵循 知识够用 原则，运用Python turtle库，使程序运行结果可视化 3. 给出多个程序示例：绘制奥运五环、绘制螺旋线、绘制机器猫等 4. 异步社区免费提供源代码
1.本书通过编写经典、有趣的案例来教授Python数据分析与可视化，并且采用可视化展示效果。通过实例来解释数据分析的原理和方式。 2.列出完整的案例代码，对源代码行了详细解说。并且每章都有实训内容。 3.每款案例均提供详细的设计思路、关键技术分析以及具体的解决步骤方案，让读者Python数据分析的大门，真正了解数据分析设计的秘密同时掌握相应技巧。
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
1.轻松门：文笔流畅，通俗易懂，从Python基础、NumPy、Pandas、Matplotlib，到机器学习算法，循序渐，帮助零基础读者快速门。 2.图文并茂：一图胜千言，书中配有精心绘制的近200幅插图，形象生动，融会一心。 3.实战相随：实战出真知，每章均配备思考与提高环节，习题选自知名公司面试题目，针对性和实用性强，可在AI求职之路上助你一臂之力。
本书的编排思路新颖，破传统Python程序设计相关教材的设计模式，主要有以下特。 （1）厘清知识目标，明确技能目标 遵循高职院校学生的理论知识以适度、必需、够用为原则，确定本书的知识目标和技能目标，将本书内容划分为11个单元。 （2）校企紧密协作，注重创新创意培养 与“风火轮编程”基地紧密合作，该团队提供绚丽的海龟作图创意优秀案例，学校教师结合单元知识，对案例行改造，确保知识的全面性与趣味性。 （3）课内教学案例化，聚焦提升学习兴趣 本书采取案例化教学的形式，教学任务以海龟作图为主线，案例选取注重趣味性、视觉冲，由简单到复杂，第11单元为综合项目，体现完整工作过程。 （4）综合实训项目化，着重训练综合技能 本书前10个单元设置多个综合实训，新型科学计算器实训项目覆盖第1～3单元的Python基础知识等，成绩管理系统
告别烦琐的重复性工作，向工作效率低下说 不 ！ 插上Python这对 翅膀 ，让你的办公效率飞起来！ 一起用Python编写能自动完成各种办公任务的代码吧！ 轻松上手：用通俗易懂的语言详细讲解Python自动化办公的相关技术和典型应用，即便是编程 小白 ，也能轻松上手并快速提高。 案例丰富：详解112个典型实战案例，手把手带领读者行编程实践，从而帮助他们快速掌握并灵活运用Python自动化办公的相关技术。 经验分享：结合作者在Python编程实践中积累的丰富经验，为读者提供独特的视角和实用的建议，助力他们在工作中快速取得优势。 适用广泛：无论是刚职场的新手或者团队管理者，还是Python程序员或者自动化办公技术的其他爱好者，都能从本书中获得有价值的知识和启发。
本书从Python基础语法到科学计算库，系统地剖析了Python数据分析的技能树，并搭配项目实战，帮助读者更好更快地掌握Python数据分析的知识体系。
Python深度强化学习:基于Chainer和OpenAI Gym
本书内容易于理解，而且读起来生动有趣，是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的实践以及其他发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python，并教会你使用多种Python工具和源包。 通过阅读本书，你将能够： 学习简单的数据类型，以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服务器、API
"深浅出 在系统地阐述理论的同时，深浅出地结合了前沿论文并引相应实践，既为初学者，也为广大本科生、研究生提供通俗易懂的深度学习发环境和案例。 衔连贯 强调知识体系的全面性和可拓展性，注重理论与实践的前后连贯性。 技术前沿 介绍对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域的新展，激发读者学习兴趣，拓读者视野。 "
Python Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战
★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础，则可以跳过任意部分，直学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括就是 在Web端实现Python数据分析可视化 。技能树的爬升阶段为Python语法基础 算法初探 Python数据分析可视化 Django Web 数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
读者对象 《Python网络爬虫技术与应用》可作为高等院校大数据、计算机、电子信息、软件技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为大数据及编程爱好者的参考用书。 本书特色 ★★以Python网络爬虫发为主线，兼顾理论与实战。 ★★赠送课程大纲、教学课件PPT、实验手册、各章习题及答案、期末试卷及答案、教学和实验视频，方便教师授课。
在科学计算和大数据时代， 程序设计语言已经成为很多专业学生的必修课。python程序设计语言具有简单易学、 应用范围广泛等特，已经成为学习程序设计语言的。 市面上有许多关于python程序设计的教程， 它们各有各的侧重，各有各的特色。 《python核心编程：从门到实践 （学与练）》 是面向初学者的基础程序设计优秀教程。本书采用通俗易懂的方式，系统地阐述了python程序设计语言的核心基本概念。本书关注python程序设计基础的细节， 通过大量的范例和习题，帮助读者牢固地掌握python程序设计语言 的基本概念和应用示例，为读者参加各种考试或者面试好基础
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
* 《Python编程快速上手》的作者阿尔 斯维加特又一力作 * 《python编程从门到实践》读者的阶Python推荐读物 * 逐步可视化代码执行过程，助你编写规范、整洁的Python代码 * 通过益智游戏了解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python 在学习Python的旅程中，你是否正在 绝望的沙漠 里徘徊？你已经学完了基础教程，却徘徊于不同的学习材料之间，感觉自己毫无长。本书是 沙漠里的那片绿洲 。 作为《Python编程快速上手》的姊妹篇，本书专为想达到职业程序员水平却问路无门的人而写。作者拥有丰富的Python教学经验，所写内容既翔实细致，又深浅出。你将通过三个方面实现从 快速上手 到 轻松阶 的跃迁：解决初级阶会遇到的重重困难；掌握Python编程的实践、工具和技巧；理解面向对象的Python。
1. 作者：北航教授编写，畅销书《Python网络爬虫从门到精通》作者新作。 2. 资源丰富：140分钟微课视频（8个综合实战案例） 案例程序源代码 PPT电子教案。 3. 理实结合：既有理论讲解，又有丰富的综合实例，兼顾店面书和教材读者。
一本系统介绍Python 3编程基础，通过大量项目案例引领读者快速门Python编程，掌握使用Python行数据可视化、爬虫发、数据分析、机器学习等技能的实战教程。
1.无监督学习是数据科学中一个重要的分支，常用于数据挖掘领域，是个有趣的热话题； 2.本书通过Python语言讲解无监督学习，基于python图书的优势，更容易被读者受； 3.实战导向，为读者提供可以立即使用和可供评估的不同方法，构建高效且实用的解决方案； 4.作者是机器学习领域的专家，曾参与了不同业务环境下的解决方案设计、管理和交付。
《Python机器学习》通过数学解释和编程示例描述了机器学习中的概念，每一章的内容都从技术的基本原理和基于真实数据集的工作实例始，在提出应用算法建议的同时，指出了每种技术的优缺。《Python机器学习》提供了大量的Python代码示例。Python已成为主流编程语言之一，它免费且源，并得到了放社区的支持，其中包含大量的库供读者直使用。此外，Python还具有可扩展性，能够处理海量的数据，特别适用于大数据技术。《Python机器学习》有如下的显著特：1 涵盖机器学习的所有主要领域；2 讨论主题和图解说明；3 不同ML方法的比较，解决任何问题；4 在应用任何ML算法之前处理真实世界噪声数据的方法；5 每个概念的python代码示例；6 Jupyter Notebook脚本提供了用于测试和测试算法的数据集。走机器学习 了解 Python 特征工程 数据可视化 基本和高级回归技术 分类 无监督学
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