本书分为10个章节，由浅入深、循序渐进地介绍了Python语言的语法基础与程序设计技术，内容涵盖程序设计基础、Python简介与环境搭建、基本数据类型与字符处理、控制结构与异常处理、输入输出与文件处理、组合数据类型与迭代器处理、函数与库、面向对象程序设计、图形用户界面和访问数据库，辅以大量的基础语法、实例联系、项目训练等模块，配套教学PPT、习题、源代码等资源，实用性强。本书可作为高等院校的教材和参考书使用，也可作为从事Python程序设计、大数据和人工智能工作的编程人员自学参考用书。
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Python程序设计与案例解析 本书涵盖了Python基础、Python数据存储与分析、面向对象编程和Python数据可视化等内容，案例翔实。
本书弱化了理论，偏重于通过实例介绍知识，对于没有任何计算机基础的学生或职场小白，都可以通过阅读本书，掌握Python程序编写方法。 本书涵盖了Python基础、Python数据存储与分析、面向对象编程和Python数据可视化等内容，案例翔实。
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1.本书有Python数据分析部分介绍，并结合案例2.本书结合实际教学经验，比较适合应用型本科层次高校的编程入门教材3.本书结合应用实例，有很好的实用性。
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Python程序设计基础教程 Python3.7编程入门到实战，新手入门*备，配37个微课视频，由浅入深讲解
本书基于Python3.x版本，使用PyCharm开发工具进行程序开发，内容由浅入深，理论与实践相结合。本书全面讲解了Python的语法，Python面向过程编程和面向对象编程思想与规范，Python中的常用数据结构与算法，使用Python进行文件操作，Python常见的第三方模块，数据分析与可视化基础、网络爬虫基础等内容。本书所有的知识点都配有编程案例和视频讲解，读者可以扫描二维码进行观看。 为了方便教学，本书还配有电子课件等相关教学资源包，电子课件可以在 我们爱读书 网（www.ibook4us.com）浏览，同时任课教师还可以发邮件至hustpeiit@163.com索取。 本书既可以作为高等院校本、专科层次计算机相关专业以及其他工科专业的Python编程教材，也可以作为编程自学者、软件开发培训班的参考用书。
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人工智能概论与Python办公自动化编程 案例驱动，人工智能及python计算、办公入门书
本书中的任务实例易学易懂，可操作性强，使用Python语言操作Word、Excel和PPT常用的Office办公自动化软件，来完成数据读取与写入等操作。读者可以结合自己的专业需求，通过Python语言编程实现自动化、智能化解决办公过程中所遇到的问题。
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Python快乐编程——机器学习从入门到实战 500分钟视频，11个实战项目，教学大纲、PPT课件、习题答案、源码、教学设计等
《Python快乐编程 机器学习从入门到实战》设计了11个实战项目，涵盖主流应用，读者可以边学边练、更快入门； 配套资源丰富，包括500分钟教学视频、PPT课件、实战项目源码、、教学大纲、习题答案、教学设计等。
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Python快乐编程——TensorFlow深度学习项目实战（“好程序员成长”丛书） 配套的教材PPT、源代码、教学视频、教学大纲、测试题、教学设计、项目(10多个项目)、案例(100个)等资源。
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Python人工智能 人工智能编程必选读物,让学习变得更好玩
这是一本专门针对中学生和中专、中技、中职、大专等院校学生的编程学习用书。作者选用真实问题为课例，能够有效地激起学习者的兴趣。书中介绍的图像识别、人脸识别、语音识别等人工智能技术均应用实例，以求由浅入深地帮助学习者轻松学习Python编程，从认识Python、了解语法，到编程入门，再到了解人工智能应用的开发，把学习Python编程变成好玩的事情。通过本书的学习，学生可以爱上编程、学会编程，甚至*后成为一位真正的编程高手。
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Python程序设计案例课堂 刘春茂,裴雨龙 等 编著 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！
本书特色* 零基础、入门级的讲解。 无论你是否从事计算机相关行业，是否接触过Python编程语言，都能从本书中找到很好起点。* 超多、实用、专业的范例和项目。 本书在编排上紧密结合深入学习Python编程技术的先后顺序，从Python的基本语法开始，带领大家逐步深入地学习各种应用技巧，侧重实战技能，使用简单易懂的实际案例进行分析和操作指导，让读者读起来简明轻松，操作起来有章可循。* 随时检测自己的学习成果。 每章首页中，均提供了学习目标，以指导读者重点学习及学后检查。 大部分章节最后的“跟我练练手”板块，均根据本章内容精选而成，读者可以随时检测自己的学习成果和实战能力，做到融会贯通。* 细致入微、贴心提示。 本书在讲解过程中，在各章中使用了“注意”和“提示”等小贴士，使读者在学习过程中更清楚地了解相关操作
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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。每一章最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
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本书特色 （1）由浅入深，循序渐进。 本书从基础知识入手，逐层深入，条理清晰。每章都设有 本章学习目标 和 本章习题 ，以便于读者学习新的技能和巩固所学知识。 （2）精心策划，准确定位。 本书针对初学者的特点，精心设计编程示例，将必要的基础知识融会贯通到编程示例中，激发读者学习程序设计的热情，激活创新。 （3）注重理论，联系实际。 本书语法介绍以够用、实用和应用为原则，将Python的语法融入问题求解中；从实际应用案例中抽取教学要素，重点强化模块化程序设计方法与基本算法的学习，让读者在学习的过程中潜移默化地提高计算思维能力。 （4）代码完整，讲解详尽。 本书每个知识点都配有相应的示例代码，代码的关键点也有注释说明，同时给出了代码的运行结果。读者可以参照运行结果阅读源程序，以便于加深理解。
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本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册，既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习的实用技巧，解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章，第章简要介绍机器学习的基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法，以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论，并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9
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掌握多种不同的思维方式是每个人在大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写，旨在培养读者的计算思维，为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。- 以Python 3为示例，涵盖Python大部分特性，重在介绍编程语言可以做什么- 如何系统性地组织、编写、调试中等规模的程序- 理解计算复杂度- 将模糊的问题描述转化为明确的计算方法，以此解决问题，并深刻理解整个过程- 掌握有用的算法以及问题简化技术- 使用随机性和模拟技术清晰阐述很难得到封闭解的问题- 使用计算工具（包括简单的统计、可视化以及机器学习工具）对数据进行理解与建模
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大数据、人工智能时代，无论是市场分析、企业决策制定，还是机器学习、深度学习等，数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者，用浅显易懂的语言，结合简洁的代码示例，详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容： 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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Python简单易用，已经成为主流的编程语言之一。它提供了丰富的API和工具，无论是Windows、Mac还是Linux，均可轻松地跨平台运行Python。Python是面向对象的语言，可轻松实现集成封装、继承和多态的编程。Python不仅能完成基础编程，还可帮助解决如智能交通、生物信息、物理、建筑、地理信息、图像可视化、生命科学等领域复杂的数值计算问题。此外，在数字化时代，使用Python进行数据搜索与处理，将会越来越普遍。为便于读者高效学习Python编程理论与方法，本书涵盖以下读者关心的主题： 1. Python编程基础知识； 2. Python组合数据类型及使用； 3. Python函数及调用规则； 4. Python程序设计结构与算法； 5. 面向对象的程序设计方法； 6. 文件操作与异常处理； 7. Python的GUI设计； 8. Python绘图方法； 9. Python网络爬虫。
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（1）理论联系实际，由浅入深。本书由浅入深、逐步地对复杂网络的重要概念及算法进行编程实践、分析探索及可视化，为读者更好地掌握相关知识，提供便利和支持。（2）突出重点，强化理解。本书结合作者近年来的教学和科研经验，突出重点、深入分析，同时在内容方面兼顾知识的系统性和完整性。（3）风格简洁，使用方便。本书风格简洁明快，对于非重点的内容不作长篇论述，以便读者在学习过程中明确内容之间的逻辑关系，更好地掌握操作系统的内容。
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