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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书,你将学会:; 揭示数据科学算法的完整范畴; 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;; 了阶回归方法的建模和变量选择;; 一步理解集成方法的潜在含义及实施;; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;; 熟悉的算法,如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书:; 内容明确且易于跟学;; 甄选重要的任务与问题;; 精心组织编排内容,有效解决问题;; 清晰易懂的讲解方式;; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码,是几个加密算法及其破解程序,包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等,以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者,也适合信息安全从业人员。
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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游戏编程快速上手 第4版 [美] Al,Sweigart(斯维加特) 著,李强 译 人民邮电出版社 9787
本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏,即便你之前没有任何编程经验。 首先,本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏,然后开始学习更加高级的游戏的开发,例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中, 我们还会学习关键的编程和数学概念,这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书,你将学习: 使用组合循环、变量和流程控制语句; 选择合适的数据结构来完成任务,例如列表、字典和元组; 使用pygame模块,为游戏添加图形和动画; 处理键盘和鼠标输入; 编写简单的人工智能程序,从而能够和计算机玩游戏; 使用加密技术把文本信息转换为密码; 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏,你将打下牢固的Python编程基础,并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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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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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理\访问输出数据库 监控分析作业\参数分析\优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色: 概念准确,通过大量实例进行讲解,读者很容易理解。由浅入深,循序渐进的科学编排方式,读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释,读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发,文字通俗易懂,深入浅出,读者不需要具备很深的理论知识,即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书光盘给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件,以方便读者学习。
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Python语言入门 Mark Lutz 中国电力出版社 9787508305806
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