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Python编程:从入门到实践[美]埃里克·马瑟斯(Eric Matthes) 著;袁国忠 译人民邮电出版社978711 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向对
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本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写,囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想,并且结合了众多实际的金融数据,严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下,邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译,将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析,引导读者编写高效的Python程序,构建实际的Python应用,实现金融数据的高效分析。在理论和实践中,把握量化交易的核心思想,将金融模型运用得得心应手。
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适读人群 : Python语言初学者; Python爬虫初学者; Python自动化运维初学者; 人工智能初学者; Python开发工程师; 这是一本容易学会、学以致用的书。 一本好书,只有读完才有收获。 学习中怕的是密密麻麻的文字、晦涩的文字,I这会人读不下去,时不时让人想放弃。 为此,本书采用丰富而结构化的层次,采用短段、短句,希望读者阅读时有一种“顺水行舟”的轻快感。 此特色,可能在买书时,感觉并不明显;但在使用,将真真实实体会到它的好。 --- Python,深度学习,机器学习,大数据,python编程,从入门到实践,数据分析,数据挖掘, python基础教程,数据,python数据分析,
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Python 3程序开发指南【正版】 【正版图书,电子发票】
在《Python 3程序开发指南(第2版 修订版)》中,的Python程序员Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能与特性来编写代码。与以前的版本相比,Python 3功能更强大,使用更方便,语法更一致,表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方Python 3库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。 作为一名具有多年Python使用经验的程序员,Summerfield在本书中为读者深度分析与讲解了从其他途径无法获取的Python 3使用与开发技术。Summerfield从Python的“优美核心(beautiful heart)”(即编写高健壮性、高性能程序的8个关键要素)开始讲解,并以这些关键要素为基础,介绍了有助于增强程序开发实用技能的新主题,每个主题都包含其概念和多个操作实例。 《Python 3程序开发指南(第2版 修订版)》内容包括: 使用过程型、面向对象以及函数
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Python数据分析 第2版 WesMcKinney 东南大学出版社 9787564175191
获得关于用Python语言操纵、处理、清洗和压缩数据集的完整介绍。这本容易上手的指南第二版为Python 3.6而升级,其中包括一些实用的案例研究,展示了如何有效解决各种数据分析问题。你将从中学到新版pandas、NumPy、IPython和Jupyter的处理方法。
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Python数据分析与机器学习(微课视频版)杨年华其他清华大学出版社有限公司新华书店正版
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧!看看Python为什么适用于数据科学浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。可视化探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容:·?Python数据分析编程基础·?有关Python开发环境的一切·?如何使
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