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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： ? Python编程基础知识； ? Python组合数据类型及使用； ? Python函数及调用规则； ? Python程序设计结构与算法； ? 面向对象的程序设计方法； ? 文件操作与异常处理； ? Python的GUI设计； ? Python绘图方法； ? Python网络爬虫。
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《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习的笔记。全书共0章 第章介绍Python的基础知识，包括Anaconda、IPython解释器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用 第2章介绍Python的基本用法，包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等 第3章介绍Python的进阶用法，包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等 第4章介绍常见的Python标准库的使用 第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy，包括NumPy数组的基本劋作、广播机制、索引和读写 第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib，包括基于函数和对象的可视化劋作 第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy，包括一些高等数学的劋作 第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas，包括Series和DataFrame的使用 第9章介绍Python的面向对象编程，包
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基础知识 算法原理 经典案例 ，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色： 入门门槛低，内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性，理论结合实践 作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛，注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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