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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定,使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法,还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法,特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。本书包含大量完整示例程序,使学习过程具有可跟随性和可操作性,适合具有Python编程基础,需要使用Python设计GUI应用程序,或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。本书主要内容包括:● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用;● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用;● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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《Python数据分析基础》通过真实案例,全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用,并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括:python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等,将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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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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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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适读人群 :任何懂一点Python基础的读者,以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多,但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图,在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块,它易学易用、种类丰富、绘图美观,在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍,还介绍了Plotly的各种应用场景,比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南,本书可帮助读者从零开始使用 Python,直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务,比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主最需要的技能,可以在几个月内学会,相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡,成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销,强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化,从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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Python预测分析实战 [美]阿尔瓦罗·富恩特斯(AlvaroFuentes)著,高蓉,李茂 译 9787115565
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现,辅以实例,侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
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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析器的概
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