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适读人群 :适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到: l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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本书共8章,主要内容包括 计算机与问题求解简介,核心对象、变量、输入和输出,流结构,函数,数据处理,异常处理、随机数、递归等其他主题,面向对象编程,图形用户界面。此外,各节后都给出了大量的习题、编程项目、实践问题等,帮者进一步巩固学习。
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人生苦短,我用Python! 这是CPyuG(中文Python用户组)的倡议。因为Python同时拥有这些非凡魔力:跨平台的/电池内置的/面向对象的/高级数据类型内置的/解释型脚本语言的/Pythonic的/令人快乐的! 本书由一群富有Pythonic体验的“行者”撰写,试图用一种草根的形式来分享这些体验;所以: 本书不是教材,不能期望可以由本书研究出考试大纲来获得认证: 本书不是课本,而是用互动的开发故事来探讨Pyfhonic,对于大多数已习惯学院式系统学习的读者来说,这是全新的体验: 本书宣扬:“学习Python不是什么大事儿”——不用将所有语法规则学会就已经可以用Python来解决实际问题了!
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Python游戏编程快速上手 第4版【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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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全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言,它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在本书中,Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。本书涵盖了成为一名技术全面的Python开发人员所需的一切内容。本书讲解了应用开发相关的多个领域,而且书中的内容可以立即应用到项目开发中。此外,本书还包含了一些使用Python 2和Python 3编写的代码案例,以及一些代码移植技巧。有些代码片段甚至无须修改就可以运行在Python 2.x或Python 3.x上。本书讲解了如下内容:学习专业的Python风格、实践以及好的编程习惯;使用TCP、UDP、XML-RPC来开发客户端和服务器,并供高级的库(比如SocketS
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基于Python的DevOps 本书介绍使用Python来完成Linux系统的日常管理任务,以及使用当下火热的DevOps工具,包括Docker、Kubernetes和Terraform。
在过去的十年里,技术发生了很大的变化。数据是热门话题,云无处不在,许多组织都需要某种形式的自动化。在这场变革中,Python发展成为世界上流行的语言之一。这本实用的资料将向你展示如何使用Python来完成Linux系统的日常管理任务,如何使用当下火热的DevOps工具,包括Docker、Kubernetes和Terraform。 对数百万专业人士来说,学习如何与Linux交互及实现自动化是必不可少的技能。通过这本书,你将学会如何使用容器开发软件、解决问题,以及如何监控、测试、负载测试和操作你的软件。想寻找借助Python解决问题的有效方法?看这本书没错。
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机器学习 使用OpenCV和Python进行智能图像处理 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习的实战手册,既详细介绍机器学习的及OpenCV相关的基础知识,又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习的算法,并提供大量示列代码,可以帮助你掌握机器学习的实用技巧,解决各种不同的机器学习的和图像处理问题。全书共2章,第章简要介绍机器学习的基础知识,并讲解如何安装OpenCV和Python工具 第2章展示经典的机器学习的处理流程及OpenCV和Python工具的使用 第3章讨论监督学习的算法,以及如何使用OpenCV实现这些算法 第4章讨论数据表示和特征工程,并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术 第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断 第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人 第7章介绍概率论,并展示如何使用贝叶斯学习的实现垃圾邮件过滤 第8章讨论一些非监督学习的算法 第9
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AI可解释性(Python语言版) DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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