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适读人群:用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易:针对初学者,专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富:涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识,以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到:使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者,介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境,实时运行代码并呈现结果,学习更直观更有趣。 装帧讲究:全文双色印刷,版面设计精美,让学习过程不枯燥。
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Python编程图书,《Python编程从入门到实践》姊妹篇,帮助你通过编程快速实现工作自动化 在本书中,你将学习利用Pytho编程,在几分钟内完成手工需要几小时的工作,而事先却无需具备编程经验。一旦掌握了编程的基础知识,你就可以毫不费力地创建Pytho程序,完成高效的自动化工作,包括: 在一个文件或多个文件中搜索文本; 创建、更新、移动和重命名文件和文件夹; 搜索网页和下载的在线内容; 在任意大小的Excel电子表格中更新和格式化数据; 拆分、合并PDF文件,以及如何加水印和加密; 发送提醒邮件和文本通知; 填写在线表格。 本书的作者Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Pytho密码学编程》、《Pytho游戏编程快速上手》和《Pytho和Pygame 游戏开发指南》的作者。
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《自学Python编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习笔记。全书共0章 第章介绍Python的基础知识,包括Anaconda、IPython解释器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用 第2章介绍Python的基本用法,包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等 第3章介绍Python的进阶用法,包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等 第4章介绍常见的Python标准库的使用 第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy,包括NumPy数组的基本劋作、广播机制、索引和读写 第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib,包括基于函数和对象的可视化劋作 第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy,包括一些高等数学的劋作 第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas,包括Series和DataFrame的使用 第9章介绍Python的面向对象编程,包括对象
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本书特色 ? 《Python数据可视化从入门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线,以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表,以及使用它们进行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从入门到项目实践:超值版》结构系统,内容细致,概念清晰,注重技术细节的讲解,通用操作和特定操作相辅相成,使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从入门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和
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1.本书主要面向入门读者,内容实用,文字通俗易懂,适合入门并得到迅速提高。2.突出案例教学,全书共228个案例,将Python语言特有的数值、字符串、列表、元组、字典和集合数据融入代码段,边学边练。3.基础知识 综合实践。在详细讲解各个基础知识点后,设计了36个综合实践案例,以帮助读者快速掌握Python的编程方法。4.每章后附有习题,巩固强化。5.本书配备相关代码资源、教学PPT、习题答案。6.本书配备工程师宝典APP电子书(纸电同步),随时随地阅读。
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本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册,既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识,又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法,并提供大量示列代码,可以帮助你掌握机器学习的实用技巧,解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章,第章简要介绍机器学习的基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9
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量子机器学习——基于Python的理论和实现 基础理论、实现案例、程序代码、教学课件 理论与实验相结合。理论上探究量子机器学习;实验中掌握量子机器学习
(1) 聚焦量子机器学习这一前沿研究领域,基于量子特性,给出实现机器学习的全新方法。紧扣 量子 机器学习,而非经典机器学习,干货满满。 (2) 内容完整,涵盖量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络、量子强化学习六大方面,使读者对量子机器学习形成整体认知。 (3) 理论和实践相结合,基于Python编程实现量子机器学习算法,给出22个实现案例,均包含完整代码。 (4) 新形态教材,配套资源丰富,包括教学大纲、PPT课件、案例程序代码等,可扫描目录上方二维码下载。 (5) 可作为高等院校教材以及科研人员参考资料,读者既能从算法理论中受到启发,又能通过案例掌握实验方法。
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文本数据挖掘与Python应用 本书讲解文本数据挖掘的原理和技术通俗易懂,实用性强。适合于做教材。
本书系统地介绍文本数据挖掘的相关概念,利用Python作为工具进行相关试验,通俗易懂,实用性强。适合于做教材。
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Python数学建模算法与应用习题解答 司守奎 国防工业出版社 9787118126570
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适读人群 :程序员,科研人员,编程爱好者,大数据处理人员 Python是当前非常热门的编程语言和大数据处理工具。本书全面介绍了Python应用的各个方面,覆盖了当前Python的主流应用。各章独立性较强,读者可从本书的任何一章开始阅读,并且立即将所学知识应用到工作实践中。
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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定,使用PyQt5可以在Pytho中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发PythoGUI应用程序的编程方法,还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法,特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序,使学习过程具有可跟随性和可操作性,适合具有Python编程基础,需要使用Python设计GUI应用程序,或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括: 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用; GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用; 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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Python区块链应用开发从入门到精通 Python零基础入门→区块链技术详解→区块链项目开发,从0到1就这么简单! 知识讲解+学习问答+实训练习+实战开发,体例丰富,活学活用!
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金融科技时代已经到来,善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人,将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人,还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”,本书都值得一看。 1.内容前沿,将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合,金融科技新时代。 2.源于实践,整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富,44个金融实战案例,彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率,清晰的编程步骤和详尽的代码注释,帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广,案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控,深度剖析各类金融产品的风险,讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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