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Python编程基础 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队，全部采用企业真实项目案例，提供源代码等相关学习资源。
张良均，高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（ www.tipdm.org）发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
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Python极客项目编程（第2版） 15个趣味Python编程项目，从做中学，掌握更实用的Python编程技能（含AI语音识别）
Python以其简洁的语法、强大的功能、较低的学习门槛而受到广大编程爱好者的喜爱。但是，学习完Python的基础语法和编程知识后，如何提升Python编程技能呢？ 本书通过15个有趣且富有创造性的编程项目，教你用Python生成图像和音乐、模拟现实世界中的现象，并与树莓派等硬件进行交互。 本书项目涵盖绘画、图像处理、3D渲染、树莓派、物联网、AI机器学习等，讲解众多实用的Python库：NumPy、Matplotlib、scipy、PyAudio、Pillow、sqlite3、turtle、math、argparse、OpenGL、tensorflow ● 使用海龟绘图法绘制复杂的分形图案和繁花曲线； ● 模拟弹拨乐器的声音生成音乐； ● 设计引人入胜的元胞自动机并实现群体行为模拟； ● 实现二维和三维空间中的康威生命游戏； ● 将普通图像转换为文本图形、照片马赛克和令人惊叹的裸眼立体画； ● 探索3D图形，从基本的形状渲染到
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Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制：书中阐述
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本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的高级内容； 使用Plot.ly在线分
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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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