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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。 如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书适合你阅读。 通过阅读本书,你将能够: 掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具 理解性能分析器的概
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机器语言众多,为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库,与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持,增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁,容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言,更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言,高效率的高层数据结构,能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项,提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是,其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目,这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践(微课视频版)》是继《Python编程从零基础到项目实战(微课视频版)》之后的Python编程进阶图书,主要
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1.内容丰富,组织合理 丛书由浅入深,以模块化的结构组织各章节,以任务驱动的方式安排具体内容,以培养院校学生能力为目的,体现了“教、学、做一体化”的思想。 2.结合实际,突出实践 丛书由企业工程师精心设计了大量案例和项目实训,案例和项目实训有详细的代码说明和步骤解释,读者在学习理论知识的同时能够进行项目实践,方便读者快速上手Python。 3.资源丰富,立体教学 丛书配备了丰富的立体化教学资源,包括教学PPT、案例代码、习题答案等。 4.融入1+X证书标准 丛书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据。
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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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