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Python程序设计基础 以实用为导向,以实例方式进行讲解,每个实例程序都通过了验证;内容图文并茂,操作步骤完善,并附有具体脚本代码,易于掌握和学习;另外提供开放式的课程网站和相应的课件作为支持。
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从Python开始学编程 Vamei 著 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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Python面向对象编程指南 (美) Steven F. Lott 洛特 人民邮电出版社【放心购买】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性,通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法,本书都提供了详细示例,并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分:用特殊方法实现Python风格的类;持久化和序列化;测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为:初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值,以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富,通过诸多实际的例子对Python中面向对
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从零开始学Python数据分析与挖掘 刘顺祥 著 清华大学出版社【可开电子发票】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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《Python与数据科学》分为基础编、分析编、挖掘编和提高编四部分。 基础编包括数据科学简介(第1章)和Python基础知识(第2章)两章。涉及数据科学的概念、数据科学的学习方法、数据科学家的概念、数据科学家的应备技能、Python与数据科学的关系、数据科学领域中常用的Python包。 分析编包括Python数据获取和数据预处理(第3章)和利用Python进行数据分析(第4章)两章。内容包括Python数据获取的各种方式:从文件中、从数据库中、从Web网页中获取数据,对获取的数据可采用Python Pandas进行数据清洗、数据集成与数据转换等数据预处理工作。 挖掘编包括利用Python进行数据挖掘(第5章)和利用Python进行文本挖掘(第6章)两章。在数据挖掘部分首先简单介绍了Python的Scikit-Learn数据挖掘库的安装与使用,然后结合实例详细介绍数据挖掘中常用的算法;在文本挖掘部分
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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 97871154280 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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