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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适合对计算机编程了解不多，没有学过编程，但对Python编程感兴趣的读者阅读。
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本书致力于深入讲解Python语言的高级特性，通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法，本书都提供了详细示例，并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分：用特殊方法实现Python风格的类；持久化和序列化；测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为：初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值，以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富，通过诸多实际的例子对Python中面向对
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把计算思维的要素、方法融入问题和案例，让读者在学习程序设计的过程中潜移默化地培养计算思维，从而使程序设计类教材从单纯知识和技能的培养层面提高到意识和思维的培养层面。
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利用Python进行数据分析【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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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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本书详细讲解Python语言基础和语法结构，并有大量实践案例，配套资源完备，适合教学或自学。
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Python大数据分析与可视化 教学资源包括：1. 教学大纲；2. 教学PPT；3. 源代码；4. 习题答案。以丰富案例介绍Python数据分析与数据处理
（1）本书内容丰富，涵盖了数据分析中主流常用库：NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等，内容系统详细。配套资源丰富，方便教学和学习。 （2）内容从Python的基础知识讲起，结合应用背景，由浅入深，力求易懂，尽量避免晦涩难懂的专业解释，帮助读者轻松入门。 （3）结合有应用背景的例子，尽量做到知识点有应用点，透彻讲述了数据处理、分析以及可视化。 （4）本书采用图文结合的方式，能够让读者直观、清晰地了解操作步骤和呈现效果，方便读者校对操作时的正误。
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●入门即知全貌:全面介绍Python语言语法，包括元编程，每个知识点均有练习代码、实训案例。 ●入门即用对象:从Python对象建模开始学习编程，轻松掌握面向对象方法，有助于将面向对象编程思维快速融入自然思维。 ●入门即会工程:把计算思维、软件工程思维融入实际项目开发中，有助于读者快速掌握工程化分析问题的方法。
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Python金融风险管理FRM（实战篇） FRM考生，Python建模宝典，数据可视化缜密指南，赠送学习视频，全彩印刷、精美图表。来自北美金融从业者以及FRM持证者的Python风控感悟。
FRM是金融风险建模与管理的国际专业考试，是金融从业者的高级权威认证，其市场接受度和认可度非同一般。目前该考试的通过率较低，中国境内的持证者更是凤毛麟角。 FRM考试采用全英文形式，本身对语言要求很高，另外考试大纲涵盖范围之广泛、内容之丰富，对大多数考生来说，也是极大的挑战。其中，涉及到的各类经典金融风险模型资料更是全网难求。 《Python金融风险管理FRM(实战篇)》作者均为北美一线金融风险建模从业者，他们考察了大量现实状况，得出的结论是：无论你是仅仅需要通过FRM考试，还是为了满足实际的工作需求，你都需要具备一定的编程能力，能够由程序生成各种可视化的数据和流程。如此，才能对FRM考纲深入理解并融会贯通，进而熟练准确地运用到工作中。 Python是理工专业的工具，软件不难，但是融入到业务中则需要一定的思路和方法
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Python数据科学入门【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！ 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容： Python数据分析编程
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Python自然语言处理（微课版） 以Python为基础讲述机器学习、人工智能和自然语言处理的知识，配套教学大纲、电子课件、源码资源等。
1、本书使用Python 3版本的数据分析，如数据分析基础工具的Numpy、数据可视化工具的Matplotlib和Seaborn、数据处理工具的Pandas、数据统计工具的Scipy、机器学习工具的Sklearn以及自然语言处理的相关库。 2、本书代码采用基于Python的各类库实现，全部程序都通过上机调试和运行。在讲解基本理论的基础上加强动手实践能力的培养，让学生在操作中学会Python编程。 3、本书针对机器学习、数据分析、Python相关技术和自然语言处理的初、中级读者，从零开始逐行讲解代码，使其熟悉并实现自然语言处理的基本内容。 4、本书逻辑严谨，内容精练，文字简洁，通俗易懂，实训题目经典实用，综合性强。 5、本书配套资源，读者可登录清华大学出版社官网或扫描书中二维码获取。
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适读人群 ：你已经了解Python语言的基础和面向对象编程吗？ 你想更进一步钻研、学习技术来让你的Python应用更具健壮性、可扩展性并更加高效吗？ 如果是这样的话，那么这本书就是为你量身打造的。 Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架，从而能够用来进行快速开发。但是，如此快速的开发通常会带来一些问题，容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题，以及如何编写出更好的Python应用程序。 本书从简单命令行应用程序的基础知识入手，帮助读者不断提高技能，直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线，用具体解决方案来应对在复杂的Python开发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性，以及程序代码的打包和发布开始，通过提高代码的可扩展性
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本书以Python编程语言为核心工具，以人工智能为脉络，紧密对接国家新兴产业发展战略。书中围绕概念、案例和分析的教学框架展开介绍，既夯实读者对Python语法、面向对象程序设计及调试能力的掌握，又融合国产化计算生态，为产业智能化转型提供方法论支撑。 核心特色： 1.筑牢编程根基：从Python语言基础、程序设计到调试优化层层递进，助力读者提高代码实现能力，建立面向对象程序设计的认知框架。 2.问题导向式教学：通过问题驱动式学习模式，引导读者完成从方法研究到结果评估的全流程探索，塑造自主学习与科研创新能力。 3.融合国产生态：将国产计算环境与人工智能案例深度结合，使学习路径与产业技术生态同频共振，助力读者掌握AI问题的建模与求解方法。 4.配套资源丰富：提供课件、代码、视频等学习资源，覆盖知识理解、实践演练与技能拓展，
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Python学习笔记：从入门到实战 精讲学习视频全程相伴，扫码即看；146个有趣实例及精彩分析娓娓道来。
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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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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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Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
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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 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
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