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Python是数据分析师和统计人员所用的常见和流行的语言之一,可用于处理大型数据集和复杂的数据可视化任务。 本书介绍了Python语言中的核心工具和库,以帮助读者与数据分析处理过程协同工作、准备相关数据以执行简单的统计学分析,进而构建具有实际意义的数据可视化结果。本书将讨论Python语言中的各种库,如NumPy、pandas、matplotlib、seaborn、SciPy和scikit-learn,并将其应用于实际数据分析和统计示例中。在阅读过程中,读者将会领略到如何高效地使用Jupyter Noyebook,并借助于NumPy和landas库对数据进行操控。此外,还将利用Python库实现简单的预测模型、统计计算-分析和数据分析技术。
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信息量大、案例丰富、实用性强。全书包含近200个案例和上千段代码,涉及Python基本语法和数据类型,以及GUI、网络应用、数据库、密码学、科学计算与可视化、大数据、图形图像处理等多个领域的开发,书中一些代码进行简单拼凑就可以满足实际工作中需要的很多功能。
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南 本书附带示例源代码,帮助读者学以致用 本书配有课后习题及答案,可帮助读者加深知识理解 通过阅读本书,您将学习如何通过 Python 编程制作和破解密码,以此创建和发送密文!学习 Python 编程的基础 知识之后,您将从使用反向和凯撒密码的简单程序开始,了解为公开密钥加密的方法,该加密方法用于保护在线事务的 正常运作,包括数字和电子邮件。另外,您还将学习如何使用经典密码(如置换密码和维吉尼亚密码)对文本进行加密。 每个程序都包含完整的代码和逐行说明。本书结尾,您将学习如何使用 Python 进行编码。 您还将学习以下内容: 将循环、变量和流控制语句组合到实际的工作程序中; 使用字典文件检测解密的消息是有效的英文还是乱码; 创建并测试程序以确保代码正确加密和解密; 对仿射密
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1.理论与实践相结合:先对功能模块进行理论讲解,然后使用代码进行演示说明,由浅入深层层推进,易学易懂; 2.技术的整合性强:对大数据平台的各项功能模块进行集成使用,以实现对不同需求使用合理技术进行处理; 3.体系的完备性好:大数据平台中数据的导入、分析、挖掘、可视化等均使用Python处理,系统学习项目开发的全流程; 4.附赠学习资源:免费赠送相关知识点视频教程,提供书中所有案例源代码及相关数据信息,供读者参考练习、快速上手。
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《Python和Dask数据科学》详尽介绍使用Dask进行数据准备、数据清理、探索性数据分析和数据可视化,介绍使用Dask进行机器学习。通过提供真实的数据、丰富的案例,帮助读者尽快了解和掌握Dask的用法。每个知识点都提供了相应的代码段,帮助读者通过实践强化对知识的理解。每章的开头和结尾对该章的主要内容进行概括和总结。 《Python和Dask数据科学》还提供了示例代码和数据集的下载地址。可以在论坛里对《Python和Dask数据科学》发表评论,提出技术问题,从作者和其他用户那里得到帮助和提高。《Python和Dask数据科学》是迄今为止最详尽介绍使用Dask进行数据科学工作的书籍。
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专业质量的代码不仅运行时没有错误,而且整洁、易读、易维护。想从一个有能力的Python程序员成长为专业的开发人员,读者需要学习编码风格、应用程序设计和开发流程的行业标准。这正是本书的特色与要讲解的内容。 本书教会读者设计和编写可理解、可维护和可扩展的专业软件。作者Dane Hillard是一位Python专业人士,帮助过许多开发人员完成Python项目的设计和编写,他知道在此过程中需要做些什么。他通过有用的示例和练习,让读者明白在什么时机,如何将代码模块化,如何通过降低复杂度来提高代码质量,以及为什么这样做等。遵循这些核心原则,所编写的代码将更易于自己和他人阅读、维护和重用。
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