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Python科学计算基础教程 (印)赫曼塔·库玛·梅赫塔(Hemant Kumar Mehta) 著;陶俊杰,陈小莉 译 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!
全面阐述Python科学计算基础内容提供Python科学计算精彩案例总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算使用SymPy进行符号计算的概念和方法使用matplotlib画图程序库做数据可视化使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化Python的并行和高性能计算方法科学计算应用、库和工具的Python开发案例方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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Python是一种功能强大的脚本编程语言,简洁而优雅,且易于入门,计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面,《Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容,针对编程初学者的需求,对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面,本书以数据的处理和分析为主题,强调编程的基础和实践,通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书,读者不仅能掌握Python开发的相关知识,还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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当Python程序员在回忆或解释这种开源语言的语法以及它的众多强大但又缺乏文档的模块而需要获得帮助的时候,本书为他们提供了参考。最经常需要的信息在这本全面的参考指南中很容易查找到——不单单关于Python语言本身,还包括标准库中最经常需要使用的部分以及最重要的第三方扩展。
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《Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》从实战角度系统讲解Python爬虫的核心知识点,并通过大量的真实项目让读者熟练掌握Python爬虫技术。 《Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》用20多个实战案例,完美演绎了使用各种技术编写Python爬虫的方式,读者可以任意组合这些技术,完成非常复杂的爬虫应用。 《Python爬虫技术:深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》共20章,分为5篇。第1篇基础知识(第1、2章),主要包括Python运行环境的搭建、HTTP基础、网页基础(HTML、CSS、JavaScript等)、爬虫的基本原理、Session与Cookie。第2篇网络库(第3~6章),主要包括网络库urllib、urllib3、requests和Twisted的核心使用方法,如发送HTTP请求、处理超时、设置HTTP请求头、搭建和使用代理、解析链接、Robots协议等。第3篇解析库(第7~10
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本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写,涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨,了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨,并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例,以便掌握学习重点。
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Python数据分析 基于Plotly的动态可视化绘图 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低,当今的互联网存在海量的数据,想要快速从这些数据中获取更多有效的信息,数据可视化是重要的一环。对Python语言来说,比较传统的数据可视化模块是Matplotlib,但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性,所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用,包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习的、量化投资等,方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写,同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JaScript中的应用案例。
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本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏,即便你之前没有任何编程经验。首先,本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏,然后开始学习更加高级的游戏的开发,例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中, 我们还会学习关键的编程和数学概念,这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。通过本书,你将学习:使用组合循环、变量和流程控制语句;选择合适的数据结构来完成任务,例如列表、字典和元组;使用pygame模块,为游戏添加图形和动画;处理键盘和鼠标输入;编写简单的人工智能程序,从而能够和计算机玩游戏;使用加密技术把文本信息转换为密码;调试程序并找出常见错误。随着你编写每一个游戏,你将打下牢固的Python编程基础,并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用
自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。 在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,进行舆情分析。后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。 在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常
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1.本书由Python编程基础和Python数据结构与算法两部分构成,加强Python基础知识学习的同时,列举了Python各种主题相关的所有要点; 2.每章根据知识要点精心选择了考官或面试官可能提出的问题,并进行了全面详细的解答,可以做到举一反三。 本书是一本指导Python程序员顺利通过技术面试的实用指南。全书共14章,分为Python基础和Python数据结构与算法两部分。本书涵盖的内容包括Python简介,数据类型与内置函数,Python中的运算符,决策与循环,用户自定义函数,类和继承,文件,算法分析与大O符号,基于数组的序列,栈、队列和双端队列,链表,递归,树,搜索和排序。在对Python的相关主题进行简要介绍的同时,本书还附加了面试官可能向读者提出的问题,这些问题按章排列,便于读者由浅入深地学习。 本书适合
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