![Python贝叶斯分析 [阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁(Osvaldo Martin) 著,田俊 译 人民邮电出版社【正版](http://img3m9.ddimg.cn/6/12/12434520489-1_b_1784769803.jpg)
Python贝叶斯分析 [阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁(Osvaldo Martin) 著,田俊 译 人民邮电出版社【正版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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![Python高级编程 第2版 [波兰]Micha Jaworski 贾沃斯基 [法]Tarek Ziadé 人民邮电出版](images/model/guan/url_none.png)
Python高级编程 第2版 [波兰]Micha Jaworski 贾沃斯基 [法]Tarek Ziadé 人民邮电出版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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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![Python网络编程基础 [美] 高森(John Goerzen) 著,莫迟 等 译 电子工业出版社【正版书】](images/model/guan/url_none.png)
Python网络编程基础 [美] 高森(John Goerzen) 著,莫迟 等 译 电子工业出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
Python网络编程入门图书! 175个完整实例,实践出真知,Sockets、DNS、Web Service、FTP、E、SMTP、POP、IMAP、SocketServe、CGI、XML、Forking、数据库客户端、多线程、异步通信 完整涵盖网络编程的方方面面 亲爱的读者:Python语言非常流行的一个原因在于它方便而灵活的特性。使用Python编写网络程序同样是非常方便的,它可以无拘无束地访问操作系统的网络库,更不用说很多不同的模块了,它们可以实现诸如、FTP、SMTP、IMAP、DNS等完整的协议。无论您是要编写网络程序来和本地的机器通信,还是和远程的服务器通信,Python都是您需要的语言。为了使您能快速掌握Python网络编程,书中加入了大约175个示例程序
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DK经典编程启蒙系列《编程真好玩》之Python篇,2026全.新升级修订 编程语言那么多,为什么让孩子学Python? 1.代码简洁、可读性强、容易理解入门 2.当前世界上蕞流行的编程语言之一,AI、大数据开发的基础语言,字节、阿里、腾讯等大厂都在用! 3.广受官方认可!进入多地中小学课程、纳入高考项目 中文版销量近10万册!图形化编程语言Scratch之后,进阶学习编程的不二选择 集结多位计算机科学领域专家共同撰写,国内少儿编程领军人余宙华老师翻译 使用Python官网原生开发环境,一开始就让孩子接触真实的编程环境 0基础也能轻松上手,详细分解操作步骤,家长不会编程,孩子完.全可以自学 - 详细分解操作步骤,0基础也能轻松上手,不怕孩子学不会; - 清晰讲解游戏/程序运行的原理,解释编程专业术语,蹭蹭涨知识 - 附有清晰的工作流程图,契合课标要求,
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Python金融数据分析 杰姆斯·马伟明(James,Ma,Weiming)著,高明 译 机械工业出版社 9787111
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![Python语言程序设计 [美] 梁勇(Y.Daniel Liang) 著,李娜 译 机械工业出版社【正版书】](images/model/guan/url_none.png)
Python语言程序设计 [美] 梁勇(Y.Daniel Liang) 著,李娜 译 机械工业出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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![Python数据结构与算法分析 [美]布拉德利·米勒(BradleyN.Miller),戴维·拉努 人民邮电出版社【正版](images/model/guan/url_none.png)
Python数据结构与算法分析 [美]布拉德利·米勒(BradleyN.Miller),戴维·拉努 人民邮电出版社【正版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
若把编写代码比作行军打仗,那么要想称霸沙场,不能仅靠手中的利刃,还需深谙兵法。Python是一把利刃,数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法,才能使利刃所向披靡。《Python数据结构与算法分析 第2版》是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验。通过学习本书,你将掌握数据结构与算法的基本思想,从而有信心探索任何编程难题的解决方法。 - 使用Python实现栈、队列、列表等抽象数据类型 - 掌握大O记法和时间复杂度等概念 - 利用递归解决汉诺塔问题 - 实现常用的搜索算法和排序算法,并分析性能 - 掌握树与图在Python中的应用 书本每章内容都有配套练习,帮助你更好地掌握所学内容; 针对Python新版全新改版,所有的代码都是使用Python3.x写成; 将所有的数据结构源代码都放在一个Python包中,方便读者在完成作业时使用; 相关配套资
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Python数据分析从入门到精通 清华大学出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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Python程序设计――从基础入门到实战应用(微课版)(第2版)
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![Python语言及其应用 [美] 卢布诺维克(Bill Lubanovic) 著,丁嘉瑞,梁杰,禹常隆 译 人民邮电出版](images/model/guan/url_none.png)
Python语言及其应用 [美] 卢布诺维克(Bill Lubanovic) 著,丁嘉瑞,梁杰,禹常隆 译 人民邮电出版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
本书内容易于理解,而且读起来生动有趣,是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书,你将能够: 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服
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初学Python这是一本有关Python开发的指南 n 涵盖近期发布的Pyttlon版本的核心功能特性,而不仅仅是语法 学习更多的高阶内容,如正则表达式、网络、多线程、图形用户界面、Web/CGl和Python扩展等 包括几个全新的章节,关于数据库、网络客户端、Java/Jytt30n和Microsoft Office等 展示数以百计的代码片段、交互实例和大量加强您的Python技能的实用练习 “对Wesley Chun《Python核心编程》第二版的漫长等待是值得的——它的深邃、它的全面,以及它实用的练习将会帮助读者学会并掌握杰出的Pythorl技能。” ——Alex Martelli,Pythoom a Nutshell一书作者和PythoCookbook一书编辑 “终于,一本杰出的融教材和参考书于一身的Python书籍诞生了。” ——Michael Baxter,Linux Journal 学习专业的Python风格、实践和好的编程习惯; 加强对Python对象、内存模型和Python面
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Python机器学习(手把手教你掌握150个精彩案例微课视频版)/人工智能科学与技术丛书
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Python开发技术详解 周伟 等编著 机械工业出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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Python数据分析基础阮敬 著中国统计出版社9787503783203 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《Python数据分析基础》通过真实案例,全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用,并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括:python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等,将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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Python性能分析与优化 多格里奥(Fernando Doglio) 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版社【正版书】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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,那么本书非常适合你阅读。 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
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Python新手使用Django架站的16堂课【正版图书,达额减,电子发票】 正版
本书免费赠送范例网站的源码和网站文件夹结构及其文件,下载地址:pan.baidu./s/1pLIuFXp(注意区分数字和英文字母大小写)1.详细的步骤教学,按图操作,快速上手2.深入分析Django的MVC/MTV架构3.多个实用的网站开发范例,即学即用到个人网站4.从设计、规划到实践,16堂课使你轻松成为网络架站高手
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![Python编程:从入门到实践 [美]埃里克·马瑟斯(Eric Matthes) 著;袁国忠 译 人民邮电出版社【售后无](images/model/guan/url_none.png)
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Python数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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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Python编程导论 第2版 【正版图书,满额减,电子发票】
掌握多种不同的思维方式是每个人在大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写,旨在培养读者的计算思维,为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。 - 以Pytho3为示例,涵盖Python大部分特性,重在介绍编程语言可以做什么 - 如何系统性地组织、编写、调试中等规模的程序 - 理解计算复杂度 - 将模糊的问题描述转化为明确的计算方法,以此解决问题,并深刻理解整个过程 - 掌握有用的算法以及问题简化技术 - 使用性和模拟技术清晰阐述很难得到封闭解的问题 - 使用计算工具(包括简单的统计、可视化以及机器学习工具)对数据进行理解与建模
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