Python数据分析与挖掘实战 使用Python进行数据分析与数据挖掘
本书以数据分析与挖掘五大环节（数据采集、数据预处理、探索分析、挖掘建模、模型评估）为轴线，配以分析用的数据与源代码，系统地介绍数据分析与挖掘建模领域的科学思维、知识、专业工具、完整流程以及编程技巧，让你能够快速胜任数据分析师岗位。
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在阅读本书之前，读者需要了解Python语言的基础知识，需要知道如何在命令行中输入命令（终端、bash或等效命令）。 本书通过实例和视频讲解如何应用Python编程将烦琐工作自动化，全书讲解轻松易懂，适合希望使用和扩展Python知识并将任务自动化的Python初学者，不一定是开发人员。
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Python Web自动化测试入门与实战 从入门到入行、 一线测试工程师 手把手教学
本书主要分三篇14章，主要内容概述如下： 基础篇（第1章~第7章） 自动化测试基础知识。 本篇主要讲述自动化测试人员需要掌握的基本知识，从代码使用层面进行介绍，包括Python基础、WebDriver API的使用及单元测试框架UnitTest、Pytest等知识。基础篇主要是为自动化测试实践打下牢固基础，适合初学自动化测试的人员学习。 实践篇（第8章~第10章） 自动化测试项目实战。 本篇主要介绍自动化测试项目的应用。首先以数据驱动模型和PO模型为基础进行实战练习，然后介绍持续集成在自动化测试中的应用。项目实战篇适合具有一定基础的自动化测试人员学习。学完实践篇读者会对项目解析、自动化框 架搭建、模块封装、用例组织、测试报告生成和持续集成有一定程度的认知，并运用于自己的项目。 卓异篇（第11章~第14章） 拓展知识面并提高项目质量。 一个完整的自动
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Python数据分析从入门到精通（微课视频版）python 数据分析原理 利用python进行数据分析 深入浅出数据分析
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本书是一本写给小白的Python入门书，用通俗易懂的语言和简短的代码案例，带领读者快速入门。 全书案例丰富，并附有详细的代码解析，可以让读者在实践中理解知识点，在快速掌握相关技术的同时培养一定的编程思维。 本书配有119段视频讲解和PPT教学课件，方便读者高效率自学。 本书在写作时特别注意各版本之间的功能变化、新功能的应用方法及注意事项，读者无论选择Python 3.x哪个版本（甚至Python 2.x），都能够很好地使用本书学习。 从基础到进阶 ，涵盖实际工作时Python编程所有常用知识点。 从理论到实践 ，勤动手、多动脑，活学活用，快速提升编程水平。 从代码到思维 ，代码有详细解析，潜移默化培养编程思维。
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Num PY 攻略 PYthon科学计算与数据分析【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
直截了当和易于学习的内容组织方式 精选的攻略内容（重要的任务和问题） 精心组织的用来高效解决问题的指导步骤 对操作过程的清晰解释 攻略小结部分将解决方案应用于更多场合的探讨
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把Raspberry Pi和Python语言相结合，符合技术市场上新的热点 本书采用直观、循序渐进的方法，每章建立在前一章的基础之上，引导读者全面学习树莓派Python编程的关键知识。 循序渐进的实例引导读者完成常见的任务。 问与答、测试和练习帮助读者检验知识的掌握情况。 “注意”、“提示”和“警告”指出捷径和解决方案。
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经典著作全面升级 Python程序员案头 涵盖Python2和Python3共有特性
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Python数据分析基础 人民邮电出版社 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！
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够： 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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正版基于Python的语料库翻译—数据分析与理论探索9787313270351上海交通大学出版社【正版图书可开发票】 图书价格为单本 如有需要请联系客服
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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Python机器学习实践 关于机器学习这一主题较基础和全面的实践类书籍
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全新正版 python编程基础与应用 中国石油大学出版社 9787563676514
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Python数据分析与应用：从数据获取到可视化 Python数据分析与应用：从数据获取到可视化
（1）本书采用理论与案例相结合的形式，以 Anaconda 为主要开发工具，系统、全面地介绍了 Python 数据分析的相关知识。（2）zui后一章为综合案例，演示如何在项目中运用所学的知识。
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Python编程入门经典 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
作为一门面向对象的开源编程语言，Python易于理解和扩展，并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面，通过学习的《Python编程入门经典》，读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手，重点介绍了Python2．6和3．这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析，读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后，读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入／输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编
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Python辅助Word+Excel：让办公更高效 347个典型办公自动化案例，告别重复劳动，提高办公效率，蜕变职场精英！
347个典型办公场景：问题描述 解决方案 真实源码 效果截图。 Python Word Excel实现办公自动化，成倍提高办公效率，优化数据分析，让工作省点力！ 告别重复劳动，蜕变职场精英！
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金融数量分析——基于Python编程(畅销书的Python版本，已被四万金融人选为参考书。程序源码扫描书中二维码即可下载
此书可用于Python入门及量化投资的学习。作者专业，内容详尽具体，所有实例的程序源代码可扫描书中二维码免费下载。
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语言轻松内容从入门到精通帮助读者掌握python
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Python 3反爬虫原理与绕过实战 韦世东著崔庆才推荐 编程从入门道精通
Python 3反爬虫原理大揭秘，常见爬虫手段大集合，帮你从零到一理清爬虫与反爬虫的红蓝对抗。
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PYTHON3网络爬虫开发实战【正版】 【正版图书，电子发票】
案例丰富，注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具：urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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Python地球科学数据分析：从描述性统计到机器学习 9787115602589 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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①架构合理，覆盖面较广，注重培养学生拓展程序设计思维。 ②各章配有习题，配套实践教材，有助于培养学生的计算机信息技术中的程序设计、编写和开发能力。
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基于Python的通信原理仿真 曾发龙 系统涵盖通信原理仿真全内容
当前仿真分析工具主要集中在MATLAB等专用软件或科学工具包，其专用性及非开源编码的缘故，限制了很多学生的学习与科研人员的开发，产生了研学中的技术壁垒。本书以开源的Python语言为基础吗，系统涵盖通信原理的仿真，快速帮助读者从繁杂的数学公式中脱身，深入地理解与掌握通信系统的原理。
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python 程序设计 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
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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名师零基础带学python编程从入门到实战计算机零基础学python编程从入门到实践精通基础程序设计开发python教程
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Python电商数据分析实战 零基础快速上手Pandas数据分析，8大经典数据实战案例，35万行一线数据集，数据技能和分析思维的完美融合
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章全网阅读量破100万。（2）深谙读者痛点：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛点，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。（5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和
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了解Python的运营人员，数据分析师，机器学习工程师以及需要大量处理图表的职场人士
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正版书籍 Python网络编程(Linux) 赵宏,包广斌,马栋林 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
《Linux网络编程(Python)》立足开源Linux系统，选用系统运维的常用语言Python阐述TCP/IP协议簇、Socket等编程原理，讲解并例示、FTP、E-、Web APP、Web框架等系统运维实例，并结合多线程和数据库技术完善与增强应用实例的功能。本书代码可在GITHUB下载。
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Python金融数据分析（原书第2版） 不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案
本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。 后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师
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Python医学数据分析入门 Python语言程序设计及医学应用python3.8医学统计医学数据挖
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Python自动化运维(技术与*实践)/Linux\Unix技术丛书
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Python是目前流行的脚本语言之一。《Python宝典》由浅入深、循序渐进地为读者讲解了如何使用Python进行编程开发。全书内容共分三篇，分为入门篇、篇和案例篇。入门篇包括Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。篇包括用Python劋作数据库、进行Web开发、网络编程、科学计算程多线程编程等内容。案例篇选择了3个案例演示了Python在Windows系统优化、大数据处理和游戏开发方面的应用。本书针对Python的常用扩展模块给出了详细的语法介绍，并且给出了典型案例，通过对本书的学习的，读者能够很快地使用Python进行编程开发。
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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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