
Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识,第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用,包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础,请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计,Python是一种面向对象的程序设计语言,掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础,第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立,主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容,会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍,读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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零基础学Python编程的7步指南。 图文并茂的学习路线图。 154个动手编码示例。 一本零基础初学者系统自学的新版Python编程教科书。 一个学后就能自己解决从易到难编程问题的机会。 笔者为了帮助那些立志开始学习编程的人们,特编写了本书,以供读者自主学习。 从书中,我们可以了解、学习陌生的术语,以便轻松自如地阅读编程书籍,并享受掌握编程知识的喜悦,从而便于我们继续进入下个阶段的学习。 《零基础学Python编程——从入门到实践》的读者们,在这个学习的过程中,你们可能会觉得,有时是一个人在孤独学习,有时是大家一起在共同成长,而这种相互感染的力量会促使我们共同进步。
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Python高级编程 第2版【正版图书,达额减,电子发票】 正版
Python是一门动态编程语言,它简单而又强大,适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易,但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准,这都是Python专业人士每天使用的。首先,你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来,你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素,以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发,这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具,你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后,你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书,你将能够:了解在Python社区中广泛采用的约定和实践;高效打包Python代码,
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适读人群 :本书既适合Excel用户,也适合Python用户阅读。 针对零编程基础人士量身打造,适合办公室人群阅读 无须丰富的编程经验即可开始使用Python,借助编程的力量,轻松突破Excel的瓶颈,避免人为错误,将Excel和数据库连接并获取数据,让烦琐的Excel任务自动化,让您能将更多宝贵的时间花在更有价值的任务上。 xlwings创始人倾力打造,手把手教学 “将Python作为Excel的脚本语言”开源Python库xlwings的诞生很好地回答了这些问题,它让Excel和Python珠联璧合。而作为xlwings的创始人,本书作者将展示如何借用Python的力量,让Excel快得飞起来! 更多设备,更简化的编程语言,一切只为更好的办公 使用Visual Studio Code和Jupyter笔记本等便捷工具,用Python替代VBA、Power Query和Power Pivot,支持更多设备,让您学习起来更加简单。
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算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现 用Python语言求解计算机科学的经典问题,定位独特,示例经典,基于Python 3.7 版本
1.计算机科学和算法问题具有非常广泛的应用领域,而且经常出现在程序员面试题中; 2.本书所采用的Python语言是当前*流行的程序设计语言,基于Python3.7版本; 3.将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联。 看似新颖或独特的计算机科学问题,往往根植于经典算法、编码技巧和工程原理。经典方法仍然是解决这些问题的*途径!理解用Python实现的这些技巧,可以扩展你在Web开发、数据处理、机器学习等方面获得成功的潜力。 本书详细介绍一些经过时间验证的方案、练习和算法,以提升你解决计算机科学问题的技能。从二分搜索算法这种简单的任务,到用k 均值聚类算法对数据进行聚类,很多编码挑战都将迎刃而解。破解将计算机科学与应用、数据、性能等真实世界相关联的问题,会让你特别享受那种满足感,甚至可以让你在下一次工作面试中应对自
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Python 游戏开发从入门到精通 有深度 涵盖了PyOpenGL和Panda3D的游戏开发技术 有实践 通过实例的实现演练游戏开发的方法和流程 有资源 免费赠送案例源码及配套44个微视频
本书使用Python语言开发游戏程序的核心知识,并通过具体实例的实现过程演练了游戏开发的方法和流程,适合游戏开发者和爱好者阅读。
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数亦有道Python数据科学指南Python数据分析数据科学教程数据可视化实战机器学习Py
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图解数据结构:使用Python(视频教学版) 9787302618461 清华大学出版社
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作者提供大量图表便于读者理解,书中的实战项目能够快速了解开发,适合基础和想深入学习的读者。
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围绕数据分析的全流程,系统、全面地介绍数据分析的主要知识点。 对照Excel学习Python数据分析,降低学习门槛,方便快速上手。 知识点全面,覆盖xlwings、openpyxl、pandas、Matplotlib和Seaborn等常用库。 突出案例实战,帮助读者形成数据分析的思维模式。 提供书中用到的Excel文件和对应的Python源代码,供读者免费下载使用。
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人工智能+机器人入门与实战(修订版)用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人 用树莓派+Python+OpenCV制作计算机视觉机器人,切身感受人工智能的魅力。
1.内容为机器人方面的中高阶内容,真正应用人工智能(机器视觉),绝不是噱头。 2.通过热门的Python语言和OpenCV库实现,树莓派 OpenCV本身也是目前流行的玩法。 3.作者团队来自浙大,专门从事STEAM与创客教育,专业性有保障,同时通俗易懂。
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Flask Web开发 基于Python的Web应用开发实战 正版图书,下单速发,可开发票
Flask能让开发者做主,自主选择程序的组件,甚至在找不到合适组件时,自行开发! 作者集25年软件开发经验,展示了自己使用Flask开发Web程序的工作流程。 从安装与环境设置讲起,目标则是搭建服务器端Web应用。 书中贯穿讲解一个程序,从寥寥几行代码逐章扩展,*终打造成功能完善的社交博客Flasky. 直接了当地给出必知必会的知识,为初学者提供进一步探索的起点。 全流程讲解Web应用开发,让中高级读者掌握**实践。
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Web接口开发与自动化测试——基于Python语言 本书从开发的角度告诉读者接口是如何开发的,因此使得理解接口测试变得更加容易。
本书特色: * Django Web开发,通过开发发布会签到系统,全面了解Django MTV模型。 * Django单元测试,在Web应用中如何编写单元测试。 * Django接口开发/Django-REST-Framework应用接口开发。 * 主流接口测试工具介绍:Postman、JMeter、Robot Framework、soapUI。 * 接口自动化测试框架设计:Requests unittest HTMLTestRunner。 * 接口安全机制:认证、签名、加密。 * Web Services接口开发与测试。 * Django Web项目部署。 * Python性能测试框架:Locust。
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程序设计实践与习题指导(Python语言) 包含丰富实验(含实验解析)和模拟试题(提供答案),配套主教材使用效果更佳
1.编者精心设计大量实验,并提供详细解析。知识点涉及Python编程基础、Python数据分析、Python科学计算等,其中特别设计了含有思政元素的实验。2.提供9套Python程序设计模拟试题及答案,并且提供2025版等级考试大纲,相关读者可用来复习备考。3.与《Python程序设计基础》(ISBN9787302567493)配套使用,效果更佳。
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作为一本受欢迎、引人入胜且有趣的程序员入门指南,专为年轻人(10-17岁)和年轻人精心设计。经验丰富的教育工作者和程序员 将指导读者使用 Python这种世界上超流行的编程语言来创建游戏,学习游戏编程,从简单的项目到基于复古文本的冒险,再到完整的图形街机风格游戏。全书设计精良,包含很多有利于提升学习兴趣的设计元素,包括欢迎图像、有用的提示和花絮等以及专注于在玩乐的同时做事的引人入胜的可读文本。所有代码列表均为全彩,也有链接到奖励内容、下载、挑战解决方案等。本书特色是帮助新一代年轻人在教育、职业方面做好准备,走好下一步。
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深度学习的数学——使用Python语言 用代码阐释数学,了解程序设计的精髓,打牢深度学习和神经网络背后的数学基础。
1.做中学,从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲,这是一本数学书。但是,本书将使用代码来说明概念,而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科,作者认为做中学,你才能理解它。因此,本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐进,从基础到进阶,从入门到精通 本书各章内容相辅相成,基础章节后面紧跟进阶的数学主题,最后讲解深度学习算法,涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言,读者可以从前向后通读本书,对于熟悉的主题,则可以跳过。
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管理建模与仿真——基于Python语言 9787030716545姜金贵科学出版社
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