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Python科学计算和数据科学应用(第2版)使用NumPy、SciPy和matplotlib 罗伯特·约翰逊 清华大学出
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts 王国平 清华大学
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Python科学计算和数据科学应用使用NumPy、SciPy和matplotlib[美]罗伯特·约翰逊（Robert J 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python科学计算和数据科学应用(第2版) 使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。 本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。 通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、插值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习等。
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 王国平 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧；第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富，通俗易懂，适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用，还
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"本书以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础进行讲解，首先介绍如何构建Hadoop集群，并导入数据案例集；然后介绍如何运用Matplotlib和Pyecharts可视化工具实现数据可视化，还介绍了如何在Web上展示自己的可视化数据图表。全书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了数据可视化的基础知识。为了使读者快速提高数据分析的整体能力，本书的绘图案例基本上都选自
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采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。 在讲解的过程中重思路、重基础、重实操， 用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能 是本书创作的初衷。 在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中，书中有演示大量的对比方案，例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。
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适合新手快速上手：本书首先从认识一个Python程序开始，介绍 Python程序的构成、编程环境搭建与程序编写规范，以及Python 的数据类型、运算符、程序结构与数据结构，然后介绍了数据可 视化的热门工具Matplotlib与Pyecharts，并给出超过30余种常用 见图形的绘制技巧，很适合从未接触过Python编程的读者快速上 手。 可视化流程全解析：本书从数据准备到数据清洗、整理，再到数 据呈现和展示，各部分分别介绍相关概念和工具的使用技巧，并 结合丰富案行步骤阐述，可以帮助建立数据可视化整体思路 ，也能够尽快提升基本的实操技能。 工具与项目相结合：书中既介绍了数据可视化常用工具括 Pandas、Matplotlib与Pyecharts，又给出了项目案例，可以帮助 读者解决实际工作中遇到的数据可视化问题，提升职场竞争力。 配套资源丰富：本书还提供了源代码、PPT和教学和练 方便读
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就跟Java在web领域无可撼动的地位一样，Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置，从各个业务链条都能找到相应的框架实现。 《从零开始学Python 大数据与量化交易》的特点如下： 轻松入门：帮助投资者快速掌握的量化交易知识及Python编程基础。 内容全面：书中系统讲解了量化交易的常用获取数据函数、量化选股技巧、量化择时的技术指标函数、量化交易策略的回测技巧、量化交易策略的因子分析技巧等。 量化交易策略实战：精心选择案例，交易反复练习，举一反三。 经验总结：本书知识体系完整，力求从零开始，通俗易懂。理论与实例结合紧密，以实例讲解理论，注重对初学者的实战技巧的培养。
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