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本书适合入门学习Python3的读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友！本书提倡理解为主，应用为王。本书前半部分讲解Python3的基础语法和特性，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。本书着重培养读者对编程的兴趣，提高你编写代码的水平，以及锻炼读者的自学能力。，本书贯彻的核心理念是：实用、好玩，还有参与。
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一本书讲透大数据分析知识点，全书通过8个多角度案例，深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前非常流行的Python语言，为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。 本书通过在实际场景中对大数据的应用，以及使用合适的算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现相应的目的，完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树，以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。
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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理＼访问输出数据库 监控分析作业＼参数分析＼优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色： 概念准确，通过大量实例进行讲解，读者很容易理解。由浅入深，循序渐进的科学编排方式，读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释，读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的理论知识，即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书光盘给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件，以方便读者学习。
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适读人群 ：零起点的，对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 突然想要学点Python的上班族 想要从零开始学Python的所有人 本书特色 （1）内容全面。从python语言环境的安装到完整的编写一段程序，到独立地完成一个编程项目，有助于提升读者的编程思维和实践能力。 （2）通俗易懂。没有编程基础知识也能读懂的Python编程入门书，将Python知识点画给你看，帮你赶走对编程的畏难情绪。 读者对象 零起点的，对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 想要从零开始学Python的所有人 借着有趣的画风带你轻松走进Python的世界。Python 能图解吗？字符串就是一条街道？函数参数就是菜名？没有编程基础知识也能
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 全面讲解如何使用Python处理数学问题! 30多个示例源代码，手把手教你掌握Python第三方可扩展库的使用!
Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！ 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容： Python数据分析编程
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Python是目前流行的脚本语言之一。《Python宝典》由浅入深、循序渐进地为读者讲解了如何使用Python进行编程开发。全书内容共分三篇，分为入门篇、篇和案例篇。入门篇包括Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。篇包括用Python劋作数据库、进行Web开发、网络编程、科学计算程多线程编程等内容。案例篇选择了3个案例演示了Python在Windows系统优化、大数据处理和游戏开发方面的应用。本书针对Python的常用扩展模块给出了详细的语法介绍，并且给出了典型案例，通过对本书的学习的，读者能够很快地使用Python进行编程开发。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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