少年小鱼的魔法之旅——神奇的Python 少年小鱼的魔法之旅——神奇的Python
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用【正版图书，达额减，电子发票】 正版
自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常工
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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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如今“程序设计”已经是越来越普及的课程，让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业非常重要的基础课程，也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点，全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等，并应用不同算法延伸出重要数据结构，例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法，是一本简单有趣的算法入门书。
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1. 强调程序源代码和程序文档的规范性，将职业素质培养融入到教材中。 2.将程序设计思想与Python语言语法学习融会贯通，所有案例都采用先分析设计思想，体现了程序设计的灵魂是算法的思想。 3.程序代码清晰，注释清楚，测试结果直观，增加Python语言程序调试与常见错误分析等内容。 4.所有案例均有录屏操作 5.随书附赠课件
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《计算机科学丛书：Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法，帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术，强调问题求解，而非语法。通过广泛的趣味性实例（涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域）来激发学生的学习兴趣，为求解这些问题，适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。～6章使用内置的Turtle图形模块，其余部分使用Tkinter，这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例，每章末尾还有专门的GUI练习。
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本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写，涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨，了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨，并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例，以便掌握学习重点。
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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。* 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念* 概述数据的获取与存储方式* 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误* 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化* 使用Scrapy写网络爬虫* 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析* 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化
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