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Python数学编程 Python编程从入门到实践 Python基础教程 Python数据分析数据科
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Python机器学习算法与应用 9787302548997 清华大学出版社
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Python机器学习 （本科教材） 9787121411908 电子工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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PYTHON程序设计基础教程（第2版 微课版） 林子雨 赵江声 陶继平 书籍 人民邮电出版社
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PYTHON大数据分析与应用 谷瑞,杜梓平,陆伟峰 主编 编 大学教材大中专 正版图书籍 中国人民大学出版社
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PYTHON编程精通与实战 正版书籍 文轩 对外经济贸易大学出版社 正版新书，电子发票，联系客服领取，有问题联系在线客服，赠品随机。
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【正版旧书，保证质量，此书为单本，电子发票！】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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PYTHON编程:案例驱动的快速入门与实践(马静) 马静,茆志伟,才轶 主编 编 程序设计（新）大中专 正版图书籍
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PYTHON打包与发布 [美] 戴恩·希拉德（ Dane Hillard ）著 郭涛 译 著 清华大学出版社 程式设计语
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PYTHON数据可视化开发实战：统信UOS下的FLASK 与PYECHARTS应用 木合塔尔·沙地克 贾建忠 杜进楷
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Python微控制器编程从零开始 使用MicroPython 唐纳德诺里斯 电子创客与物联网系列 电子电路MicroPy
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PYTHON程序设计与网络爬虫 正版书籍 中国水利水电出版社
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Python 深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案 9787111598725 机械工业出 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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PYTHON编程与数据分析基础（第2版） 陈洁,刘姝 主编 编 程序设计（新）大中专 新华书店正版图书籍 清华大学出版社
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Python编程500例 李永华 清华大学出版社 9787302606321
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PYTHON编程:案例驱动的快速入门与实践(马静) 正版书籍 化学工业出版社
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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编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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适读人群 ：计算机图形学入门级读本。适合利用Python进图形图像编程的开发者阅读。 本书使用Python的内置特征创建用于数据可视化和技术说明的创新图形。从构建绘图空间和生成2维和3维对象的基本Python函数开始，你将学习如何构造更复杂的对象、转换和旋转、删除隐藏线、引入阴影以添加真实感以及将图像投影到任何数据集上。
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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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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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