![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](http://img3m7.ddimg.cn/95/21/12437914397-1_b_1762816113.jpg)
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 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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：首部分介绍用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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Python绝技(运用Python成为顶级黑客)/安全技术大系
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正版书籍 OpenCV3计算机视觉 Python语言实现（原书第2版） [爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichi 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
目 录 Contents 译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 章 安装OpenCV1 1.1 选择和使用合适的安装工具2 1.1.1 在Windows上安装2 1.1.2 在OS X系统中安装6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装12 1.2 安装Contrib模块13 1.3 运行示例13 1.4 查找文档、帮助及更新14 1.5 总结15 第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据20 2.1.4 视频文件的读/写22 2.1.5 捕获摄像头的帧23 2.1.6 在窗口显示图像24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧25 2.2 Cameo项目（人脸跟踪和图像处理）26 2.3 Cameo—面向对象的设计27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘32 2.3.3 cameo.Cameo的强大实现33 2.4 总结34 第3章 使用OpenCV 3处
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正版书籍 #图解算法——使用Python 吴灿铭,胡昭民 著 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
如今“程序设计”已经是越来越普及的课程，让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业重要的基础课程，也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点，全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等，并应用不同算法延伸出重要数据结构，例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法，是一本简单有趣的算法入门书。
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【内容特点】 1. 基于工程代码，剖析区块链主要算法与底层原理。 2. 详解实战案例，系统介绍区块链去中心化应用的开发流程。 3. 提供微课视频等资源，助力读者轻松理解重点、难点知识。 【资源特点】配套PPT、教案、教学大纲、习题答案。 【服务特点】作者提供QQ服务群等支持。
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1. 案例丰富，一个知识点配套一个应用案例，可使学生获得较高的学习效率，以及较高的学习成就感。 2. 内容简单，通俗易懂，紧扣实际，适合计算机和非计算机专业的学生学习使用。 3. 配套教辅资源丰富，含慕课、微课、PPT、源代码等资源，支持开展线上线下混合式教学，便于学生预习和复习。
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Python程序开发 初级 1+X证书制度试点培训用书，丰富的实操案例，简单易上手，切合企业开发实际技术要求，配备丰富的教学资源，包括教学PPT、源代码、习题答案等
1.1 X证书制度试点培训用书； 本书直接对应证书初级的python程序设计专业知识考察点。 2.丰富的案例和教学资源支持； 教材配套丰富的实操案例，简单易上手，切合企业开发实际技术要求，且配备丰富的教学资源，包括教学PPT、源代码、习题答案等。
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【内容特点】 （1）内容全面，结构合理：每章内容分理论知识、应用、习题三部分。 （2）取长补短，讲清原理：理论部分借鉴国外同类教材的优点，弥补现有教材的不足，力图用更有针对性的例题，清晰地讲解面向对象编程的原理。 （3）融合实例，助力理解：本书更注重应用，与科技发展动态紧密结合，用现实生活和工作中的具体实例去映证书中讲述的理论知识，让学生理解得更透彻。 【资源特点】除了配套常规资源（如PPT、教学大纲、习题答案、慕课、微课）外，还针对重难知识点录制AR动画，助力打造新形态精品教材。此外，编者还计划编写与主教材配套的实验指导手册和习题解答手册，以指导学生针对程序设计通识课程更好地、可实操地开展实验教学，并细致地解析习题解答思路。 【服务特点】作者可以提供直播以及QQ服务群等支持。
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Python语言的热度越来越高。基于Python的Web开发框架也越来越多，其中Django以快速开发、代码结构清晰以及功能齐全等优点，成为*受青睐的Web开发框架。1. 作者是百度开发工程师，实际开发经验丰富。2. 书中案例来自于实际开发项目。3. 配套教学视频。
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针对 Python 零基础读者，系统讲述使用 Python 进行数据分析、数据挖掘及深度学习的相关知识 基于数据分析流程，结合案例解析，提高读者的数据分析、数据挖掘及数据可视化等能力 配备丰富的教学资源，包括 PPT 课件、教学大纲、数据源、代码、习题与参考答案等
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本书的编排思路新颖，打破传统Python程序设计相关教材的设计模式，主要有以下特点。 （1）厘清知识目标，明确技能目标 遵循高职院校学生的理论知识以适度、必需、够用为原则，确定本书的知识目标和技能目标，将本书内容划分为11个单元。 （2）校企紧密协作，注重创新创意培养 与“风火轮编程”基地紧密合作，该团队提供绚丽的海龟作图创意优秀案例，学校教师结合单元知识点，对案例进行改造，确保知识的全面性与趣味性。 （3）课内教学案例化，聚焦提升学习兴趣 本书采取案例化教学的形式，教学任务以海龟作图为主线，案例选取注重趣味性、视觉冲击，由简单到复杂，第11单元为综合项目，体现完整工作过程。 （4）综合实训项目化，着重训练综合技能 本书前10个单元设置多个综合实训，新型科学计算器实训项目覆盖第1～3单元的Python基础知识等
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1.本书在内容上，数据挖掘模型理论原理与数据挖掘实现并重，实现二者有机结合。 2.本书基于Python语言介绍模型的实现方法，案例丰富，图文并茂，适合本科数据挖掘课程的教学。
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Python程序设计基础教程（微课版） 零基础Python入门，配套丰富资源
第一，友好性。本书详细阐述了Python的基础知识，对初学者非常友好。一些高级主题则留待其他进阶书籍介绍，并把写作中用到的可视化结果案例进行实现，供读者更好地理解基础知识的同时可实现读者的程序。 第二，递进性。本书内容丰富、循序渐进。本书源代码展示比较丰富，分析讲解由易到难逐步深入，兼顾概念语法和具体的代码实现过程，让读者有更好的学习体验并迅速掌握Python的基础知识。 第三，可读性。本书组织结构清新。每一章首先简介知识结构基本框架，然后通过案例、图形化等方式对主要内容进行详细讲解，最后通过配套习题实现总结和应用。本书既体现了内容的逻辑，又通过代码讲解知识点，易学易用，让晦涩难读的知识可读可用。 第四，趣味性。本书具有一定的趣味性。通过本书的学习和训练可快速掌握Python的程序设计思维，并可实现
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（1）零基础，循序渐进：零编程基础，遵循教学规律，循序渐进，从基础的知识入手，从解决实际问题的需求出发，引申出各部分的内容，适合作为零基础的程序设计入门教材。 （2）重思想，聚焦实际问题：突出编程思想培养，抛弃语言细节，有针对性的选取浅显易懂的内容，配合精心设计的例题、习题，将注意力集中于使用计算机解决实际中遇到的问题，而不是对编程语言的各种语法细节进行生搬硬套、死记硬背。 （3）覆盖全面，强调计算生态：设计编程实例，覆盖多个第三方库，如wordcloud、jieba、turtle、NumPy等，帮助学生理解围绕计算生态开展编程并解决问题的基本理念和方法，学会利用Python语言庞大的计算生态，解决各自专业上遇到的、可以使用计算机辅助处理的问题。 （4）面向不同专业，灵活适用：文科学生在学习计算机相关知识，尤其是编程方面内
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本书是粤嵌公司策划并组织编写的产学合作协同育人系列教材之一，实践性较强，涵盖了高校相关专业方向的主要课程。本书作者具有企业开发实战经验和行业培训的经验，也为高校学生讲授相关的课程，理论结合实践。
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慕课版Python教材 基础为主、实用为先、专业结合 充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性提供 PPT、教学大纲、源代码等资源 内容经得起推敲的教材，Python语言的基础篇 文笔浅显流畅，内容简明易懂，描述精炼长销书作者，教学经验丰富
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《Raerry;Pi:Python编程入门》配有专门的在线资源，读者可免费下载书中所有例子的代码。《Raerry;Pi:Python编程入门》很好适合作为广大Raerry;Pi爱好者的入门书，也适合高等院校计算机及电子信息相关专业师生选读。;
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Python数据挖掘技术及应用（微课版） 提供全套PPT教学课件、专业培养计划、教案、课程大纲、教学进度表。
l 内容系统全面：全面介绍数据挖掘的经典和主流算法 l 原理浅显易懂：循序渐进阐述各类数据挖掘算法原理 l 配套视频教程：提供配套视频讲解数据挖掘算法实现 l 算法代码实现：使用Python 3.6.2实现书中所有算法 l 配套资源丰富：配有教学课件、数据集和源代码
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Python程序设计案例课堂 零基础、入门级的讲解，超多、实用、专业的范例和项目，超多容量资源大放送
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*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*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
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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。深度与广度兼顾。剖析Python编程模式，通过小提示、小技巧、注意、拓展知识等形式适当介绍标准库的工作原理、内置函数的高级用法以及代码优化和安全编程知识，同时还补充了很多扩展库的小应用，满足不同层次读者需要。语言轻松愉快，寓教于乐。以Python知识和应用为主线，偶尔穿插一点太极拳论、道德经、易经、古诗词和其他一些文学作品中的名言名句和小故事，部分题目还给出了非常幽默的答案。注释量大。书中几乎每段重要代码都配有相关的注释，让读者能够在*短时间内理解代码的编
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Python机器学习算法与应用 以案例为导向，实践与理论相结合的机器学习
本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法，高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用，并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
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Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
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Python数据预处理技术与实践 大数据分析与挖掘从业者和AI技术开发人员
本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： *部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进一步有效理解集成方法的潜在含义及实施；■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；■ 熟悉优选的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色：■ 内容明确且易于跟学；■ 甄选重要的任务与问题；■ 精心组织编排内容，有效解决问题；■ 清晰易懂的讲解方式；■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问
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本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验，但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习，手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。
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