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近来不以软件开发为专业的,也就是 非工程师 使用Python的情况渐渐增多。本书第四版将基础讲解部分大篇幅改写得更加易读易懂，便于读者入门。
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《Python源码剖析：深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C 程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言，无论是使用Python语言本身，还是将Python与C/C 交互使用，深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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适读人群 ：对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣，并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得最佳见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。 本书将从多个角度为读者提供最佳的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。
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