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Python数据分析入门,从数据获取到可视化,应用Python轻松实现数据分析和数据处理
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爬虫和反爬虫技术性讲解书籍。
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Python基础 Python程序设计 Python应用
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Python地理空间数据分析 计算机-编程-Python-数据分析
编辑推荐 托布勒的地理的第d一定律告诉我们,所有事物之间都相关,但是距离近的事物比距离远的关系更密切。但是当我们再看托布勒的第二定律:特定地理区域外部的现象对内部产生影响,就会理解为什么地理学家和数据分析师在数据故事和大规模研究项目中引入位置科学。 本书注重实践,地理空间专家、数据科学家、地理学家、地质学家,以及其他致力于数据分析和可视化的专业人员都能从中学到空间数据分析的基本知识。 本书作者展示了为什么发现并量化数据模式对空间数据分析非常重要。本书面向对Python结合地理空间分析有兴趣的专业人员和业余爱好者。 专家推荐 本书涵盖了各种数据可视化的问题,每一章都很有价值。通过阅读本书,我感到提升了使用Python工具解决地理空间数据问题的能力。 Patrick Viafore Robust Python作者
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(预售)Python测试开发入门与实践 python语言程序设计基础web开发 python编程从入门到实战
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Python少儿趣味编程 少儿编程畅销书作者李强老师教孩子学Python编程,少儿编程入门教程图书,零基础自学Python,全彩印刷,提供代码素材下载,方便亲子互动和少儿自学
《Python少儿趣味编程》由少儿编程畅销图书作者精心编写,是少儿学习Python编程的趣味指南,全书共17章,按照由简到难、逐步深入的方式组织各章内容。《Python少儿趣味编》精心选取内容,注重难易适度,语言通俗易懂,代码示例丰富。在每章的末尾,还给出了一些练习题并给出了解答。 《Python少儿趣味编程》具有以下特色: ● 精心选取和组织内容,注重难易适度 涵盖基础知识、趣味应用和热门应用。 ● 坚持 做中学 的理念和方法 通过详细的示例和课后练习帮助读者学习和掌握。 ● 体现趣味性 用海龟给图绘制的机器猫、小猪佩奇等卡通角色,编写贪吃蛇游戏,对古典名著《西游记》分词。 ● 增强可拓展性 逐步扩展和改进的 成绩单 示例程序,章末习题既巩固知识,也拓展编程技能。 《Python少儿趣味编》适合想要学习Python 编程基础的少年儿童(尤其是10
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Python是一种功能强大的脚本编程语言,简洁而优雅,且易于入门,计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面,《Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容,针对编程初学者的需求,对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面,本书以数据的处理和分析为主题,强调编程的基础和实践,通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书,读者不仅能掌握Python开发的相关知识,还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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1. 德育创新 本书创新了德育模式,将枯燥的编程课程升华成优秀古典文化体验盛宴,从古籍精品中精选大量具有人文教育价值的语句片段,深度嵌入本书正文及案例中。与此同时,本书还融入了党的二十大精神、社会主义核心价值观、依法纳税、中国古代科技成就等种类丰富的素材,力求做到润物无声,化物无形。 2. 前沿导向 本书紧跟科技前沿发展趋势,详细介绍了 Python 在数据分析、可视化、人工智能等前沿场景中的应用。 3. 案例丰富 本书以应用为导向,采用案例式教学,多层次、全方位地展示了 Python 实战技巧,既包括面向各个知识点的实例、面向章节知识内容的综合案例,还包含了专门的应用篇章。 4. 课证融合 本书以课证融合为导向,全面覆盖教育考试院举办的全国计算机等级考试(Python)大纲。 5. 配套多元 本书提供了慕课视频、教学大纲、教案、题
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Python是目前流行的脚本语言之一。《Python宝典》由浅入深、循序渐进地为读者讲解了如何使用Python进行编程开发。全书内容共分三篇,分为入门篇、篇和案例篇。入门篇包括Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。篇包括用Python劋作数据库、进行Web开发、网络编程、科学计算程多线程编程等内容。案例篇选择了3个案例演示了Python在Windows系统优化、大数据处理和游戏开发方面的应用。本书针对Python的常用扩展模块给出了详细的语法介绍,并且给出了典型案例,通过对本书的学习的,读者能够很快地使用Python进行编程开发。
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Python是当前热门的编程语言和大数据处理工具。本书介绍了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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Python编程从零基础到项目实战(微课视频版第二版)python编程 从入门到实践 python学习手册基础教程 零基
考虑到从3.9版本开始,只能在Windows 8及以上版本运行,为了兼顾更多的运行环境,并考虑Python相关的第三方资源库的使用要求,这里选择稳定的、可以在Windows 7及以上操作系统运行的3.8.6版本的Python安装包,作为本书第2版本代码学习的运行环境。 关于第2版 (1)优化了配套代码。 (2)补充了新知识,如新增保留关键字async、await。 (3)在字典章中增加了集合的内容。 (4)对第10章的部分内容进行了完善和补充。 (5)对第11章图形用户界面的主要内容进行了更换。去掉了tkinter库的所有内容,更新为功能更加强大的PyQt5组件库及designer.exe界面设计工具。 (6)对第12章数据库操作的MySQL数据库连接、案例等内容进行了更新。 (7)对第13章的内容进行了补充,主要增加了异步协程内容。 (8)考虑到Web.py技术停止更新的问题,而FastAPI近两年发展迅猛,因其执行效率高、
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本书全面、系统、深入地讲解了Python编程基础语法与应用。在讲解过程中,通过大量实际劋作的实例将Python语言知识全面、系统、深入地呈现给读者。此外,作者专门为本书录制了大量的配套教学视频,让读者通过分析实例、运行实例尽快熟悉Python编程,在学习的中遇到问题时,也可以作为参考。本书共分三篇。篇介绍Python语言的特点、安装、语法基础、程序流程、面向过程的编程方法、面向对象的编程方法、程序异常的处理 第二篇介绍了Python语言中的包与模块、迭代器、生成器、装饰器、上下文管理器等进阶语法,同时介绍了使用Python标准库中的文件系统处理、图形化界面编程、正则表达式、网络编程、多进(线)程编程、数据库编程。此外,还介绍了运用第三方库的Web网站编程、图片处理 第三篇通过两个案例介绍Python的综合编程技术。本书在内容上涉及面广
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Python程序设计基础(Python技术类微课版工业和信息化十三五人才培养规划教材)9787115556738 正版新 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
(1)本书采用以任务为导向的编写模式,按照解决实际任务的工作流程,逐步展开,介绍相关的理论知识点,生成可行的解决方案,后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。 (2)配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类,约100题,称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构(列表和字典),因此绝大部分题目仅需要3~5行Python代码即可完成。 (3)利用互联网资源来优化学,本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学,读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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Python语言程序设计入门 随书赠送配套的电子课件、实例源文件和习题答案,获取地址见书内容简介网址、前言和封底二维码。教材服务QQ:1815317009。
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Python聊天机器人开发:基于自然语言处理与机器学习 ChatGPT系列用书|AIGC入门指南|一站到底的生成模型实战手册|一书说尽AI、ML、DL、NLP等领域算法原理
详解AI/NLP/ML/DL处理技术,提供跨API.ai平台搭建聊天机器人的量级实例; 从搭建、训练到部署,手把手教读者搭建媲美ChatGTP的超级对话模型; 贯穿NLTK、RLHF等热门工具和方法的底层逻辑,以大规模数据集集成懂人类的聊天机器人。
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Python程序设计——从基础到应用 Python程序设计 “十三五”江苏省高等学校重点教材
《Python程序设计 从基础到应用》内容丰富、循序渐进,是江苏省一流本科课程 Python程序设计 从基础到应用 (中国大学MOOC)的配套用书。 《Python程序设计 从基础到应用》配有电子课件、混合式教学方案,适合开展线上线下混合式教学,每章配有习题,以指导读者深入地进行学习。
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts 以某电商企业数据为基础,以案例为主线, 从0到1,教你用专业的方法展现数据之美
本书以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础进行讲解,首先介绍如何构建Hadoop集群,并导入数据案例集;然后介绍如何运用Matplotlib和Pyecharts可视化工具实现数据可视化,还介绍了如何在Web上展示自己的可视化数据图表。 全书以案例为主线,既包括软件应用与操作的方法和技巧,又融入了数据可视化的基础知识。为了使读者快速提高数据分析的整体能力,本书的绘图案例基本上都选自编者的工作实践,非常接近实际工作需求。 通过阅读本书,读者能够从0到1,掌握专业的数据可视化技能,从而提升职场竞争力。
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Python数据可视化之matplotlib精进 用matplotlib绘制各种高级图形:几何图形、组合图形、3D图形、交互图形、地图、动画; 全面介绍matplotlib的不同应用方向和具体实现方法
《Python数据可视化之matplotlib实践》主要是面向matplotlib的入门读者,读者通过学习可以掌握matplotlib的基本概念和基本操作方法,满足Python数据可视化的初级应用需求。《Python数据可视化之matplotlib精进》主要帮助读者提高对matplotlib的理解程度和操作技能,从而满足Python数据可视化的中高级应用需求。因此,可以将这两本书理解成是关于matplotlib的系列图书,如果读者能将这两本书结合起来阅读,一定可以对matplotlib有一个全面而深刻的理解,从而完成对matplotlib的立体式学习。
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Python爬虫大数据采集与挖掘(第2版·微课视频版) 新华正版 团购优惠请咨询客服
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Python机器学习实战 简单易学的示例,涵盖多种应用场景,生动有趣的讲解,带你驶入机器学习的快车道,提供源代码
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前,先通过几个例子,教会你具体的计算方法,让你手动实现算法; 2.书中代码比较连贯,可直接粘贴到Jupyter Notebook中运行,这一点对初学者非常有帮助; 3.书中示例浅显易懂,涵盖多种应用场景:新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等,讲解方式生动有趣; 4.提供源代码。 本书开篇介绍Python语言和机器学习开发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念,比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例,涉及几种重要且有趣的机器学习算法,引导读者从头实现自己的模型。学完本书,你将了解机器学习生态系统的全貌,并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下,你将学会用强大却很简
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Python数据挖掘、分析及可视化基础 为读者提供一套完整的Python学习路径,配置实例程序代码
◆ 学习知识体系清晰 。内容分为上、中、下三篇,为读者提供一套完整的Python学习路径,从基础语法、程序结构、函数使用,到复杂的数据类型处理,再到面向对象的编程思想,最后深入到数据挖掘、数据处理和分析的实战应用。 ◆融入 实践案例 。提供实践性强的实际案例。 ◆ 配置程序代码 。提供学习素材和每章的实例代码,实现内容的立体化呈现。
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Python数据可视化编程实战 第2版 python数据分析处理实战 matplotlib教程书籍 70多个常用的数据可视化实例 让您掌握流行的Python数据可视化库
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起,循序渐进,直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外,本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库,如何在不同的环境(如文字排版系统或LaTeX)中使用matplotlib,以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书,读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。本书包括以下内容: 搭建工作环境所需的工具; 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据; 绘制并定制化图表; 使用流行的Python数据可视化库; 使用mplot3d绘制3D图表; 使用图像和地图绘制图表; 使用恰当的图表描述数据; 更多matplotlib的高级内容; 使用Plot.ly在线分享可视
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Python数据分析 第2版 学习Python编程 轻松应对大数据分析任务 掌握信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习等技能
Python拥有许多强大的程序库,已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。Python的应用范围很广,拓展性很大。本书介绍了众多的Python模块,例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。同时,本书还介绍了Python如何与外部环境(例如R、Fortran、C/C 和Boost库)进行交互。通过阅读本书,你将学会如何使用Python处理和操作数据,并完成复杂的分析和建模。我们将借助NumPy和Pandas来学习数据的各种操作。本书将介绍如何从各种数据源(例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5)中存储和检索数据。此外,我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化,以及信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等主题。
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Python编程基础教程 Python编程从入门到实践零基础自学图书,通俗易懂、面向初学者的Python基础入门教程
Python已经成为从事数据科学、游戏开发等众多领域的程序员的常用编程语言。本书将帮助读者按部就班地掌握Python编程的基础知识和技术。 本书是一本Python的基础入门教程,也可以作为专业人士的学习材料。全书分为4个部分共20章。第1部分介绍语言基础,第2部分介绍面向对象范型,第3部分介绍数据结构,*后一部分介绍高级主题,如使用NumPY处理多维数组以及使用Matplotlib实现可视化。附录部分介绍了正则表达式和多线程编程。 在每一章末尾都给出了练习题,帮助读者掌握相关的概念和编程技能。
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Python 3 爬虫、数据清洗与可视化实战(第2版) Python爬虫技术入门,通过实战教初学者如何爬取数据、清洗和组织数据并进行分析和可视化,适合做教材
这本Python爬虫技术书是一个完整大数据应用框架:从数据收集、分析到数据可视化、数据建模。本书各章节以实际案例为出发点,对大数据分析、爬虫技术应用感兴趣的小伙伴们来说, 值得购买。
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数据科学家实践指南,依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求,创作本书。提供三大实战案例:1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统;2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎;3.创建一个垃圾邮件分类器,可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题,有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力,并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据,使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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(1)知识覆盖全面,内容新颖独特,涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。 (2)侧重基本概念和基础知识,总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。 (3)重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。 (4)详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程,理论讲解深入浅出,应用实例简洁易懂,源代码清晰易理解。 (5)适合作为大学生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精炼地阐明基本理论、方法,辅以典型的理论分析、实例和相关程序,化繁为简,便于学习和认知。
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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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(1)教学案例均来自实际应用领域。丰富的、有意义的真实案例能使读者实现知识、技能、经验、素养等方面的综合提升。 (2)语言精练,实践性强。本书语言精练,技术讲解清晰,所有的命令和案例都是可操作的。读者可以在实践中掌握Python的语法和进行数据分析。 (3)内容翔实,代码完整。本书共11个单元,前6个单元为Python基本语法及基本应用部分,后5个单元为数据分析部分。Python基本语法及基本应用部分知识全面,数据分析部分可根据教学安排灵活选择。本书代码完整,实践性强。
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1.湖南铁道职院陈承欢教授新书 2.知识学习、技能训练、项目实战一体化训练模式 3.配套系统化训练题库 4.配套微课视频,容易学习理解 5.配套活页式电子教材
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1. 精心规划 12 个教学单元,分层次讲解 2. 电子活页呈现代码和拓展知识,配套微课视频等立体化教学资源 3. 构建包含 960 道题的系统化、在线式测试题库
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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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