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适读人群 ：适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到： l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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Python学习手册 （第3版） 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习的《Python学习的手册（第3版）》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习的手册（第3版）》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习的手册（第3版）》是作者根据过去0年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴 这是《Python学习的手册（第3版）》独特的一部分，配合以实用的练习的题和复习的题，让读者练习的新学的技巧并测试自己的理解程度。《Python学习的手册（第3版）》包括 类型和劋作——深入讨论Python主要的内置对象类型 数字、列表和字典等。语句和语法——在Python中输入代码
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Python漫游数学王国——离散数学与组合数学 精讲358个经典离散数学与组合数学例题的Python实现过程，提供完整代码下载
精讲358个经典离散数学与组合数学例题的Python实现过程，提供完整代码下载；搭建编程与高等数学的桥梁，融合计算思维与数学思想；全面提高科学计算能力、高等数学应用能力和使用Python解决复杂问题的能力
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掌握Python分布式计算！从语言概述到核心技术，从集群部署到机器学习、强化学习，全面解析Dask和Xorbits，还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python开发者还是数据科学家，本书将带你领略分布式编程的威力，让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域，加速你的项目进程，成为分布式计算的大师！
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1.通过增加丰富的实例及其操作步骤，加深读者对教材内容的理解，使读者能够掌握教材中的相关知识，熟练、灵活运用程序设计的基本思想、原理和方法解决实际问题。 2.着重介绍核心语法，以培养编程能力为首要目标，力求较全面地介绍Python程序设计语言的知识点。 3.共包括21个实验，将Python语言的内容由浅入深、层次分明地呈现给读者。每个实验既有逻辑清晰的语法讲解，又有丰富的编程实例，非常适合编程初学者计算思维模式的培养及训练。
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把Raspberry Pi和Python语言相结合，符合技术市场上新的热点 本书采用直观、循序渐进的方法，每章建立在前一章的基础之上，引导读者全面学习树莓派Python编程的关键知识。 循序渐进的实例引导读者完成常见的任务。 问与答、测试和练习帮助读者检验知识的掌握情况。 “注意”、“提示”和“警告”指出捷径和解决方案。
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本书可以分为4个部分：本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4～7章，介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章，介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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Scrapy是一个开源的Python爬虫框架，可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性，可通过简单的编码或配置来访问，从而可以节省开发人员数周的开发时间，并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区，而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的框架。本书讲解了Scrapy的基础知识，讨论了如何从任意源提取数据，如何清理数据，以及如何使用Python和第三方API进行处理，以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统（比如Apache Spark）。在学习完本书后，你将对数据爬取胸有成竹，并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容：使用HTML和Xpath提取所需的数据；使用Python编写Scrapy爬虫，并在网络上进行爬取操作；将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法；配置爬虫，使其下载文件
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《Python数据分析基础（第2版）》根据作者多年教学经验编写，条理清楚，内容深浅适中，尽量让读者从实例出发，结合课后练习，少走弯路。内容主要包括Python数据类型与运算、流程控制及函数与类、Pandas库的数据处理与分析等。在本书的最后，还附带了一些文件读写、网络爬虫、矩阵计算等最基本的内容。本书可以作为本科生、研究生以及科研人员学习Python的基础教材。
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《Python语言及其应用》内容易于理解，而且读起来生动有趣，是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Pytho3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 《Python语言及其应用》会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python，并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书，你将能够： 学习简单的数据类型，以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数
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