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学习一种编程语言，还有比开发游戏更好的方法吗？本书为读者提供了充分的实践和练习，并且关注Python编程中的高 级话题，这些全部通过游戏示例和项目来介绍，而这已经证明是一种高效而有趣的学习方法。本书介绍了数据结构、文件处理、异常、面向对象编程、GUI编程、多媒体编程、命名空间和程序规划。本书将使读者掌握Python语言的深层知识。 本书具有以下特色： 1.以开发游戏为学习方法； 2.利用已经学到的知识，逐渐增加编程项目的挑战性，逐步构建牢固的基础知识； 3.通过每章**后的挑战练习，鼓励读者测试自己的技能并应用自己的知识； 4.Web站点（www.jharbour.com）包含了所有的源代码和其他资料。
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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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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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? 高校教师多年开发经验的结晶之作，深入浅出讲解使用Python语言进行游戏开发的方法。 ? 精选11个经典游戏案例，涉及不同的游戏类型，由浅入深剖析Python语言开发过程中遇到的问题，帮助读者快速掌握游戏程序设计的基本原理和方法，同时提高Python语言的编程能力。
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本书的特色如下。 系统化的学习方式：本书按照基础语法到实际应用的递进方式，介绍了Python编程的基础知识和各种应用场景，让读者从简单到复杂，逐步掌握Python编程的核心内容。 实用性强的案例：本书重视实际应用，通过编写大量的实例，让读者更好地理解Python编程思想和方法，并能在实际应用中灵活运用。 深入浅出的讲解：本书采用通俗易懂的语言，结合丰富的代码实例，让读者更加深入地理解Python编程语言中的各个知识点和应用场景。
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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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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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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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Python开发实例大全 下卷 学习Python开发的明智选择，易懂实用的案例帮你快速掌握开发技巧，掌握人工智能、数据挖掘、云计算和自动化测试等技能，打造高薪就业的未来！
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Python数据分析实战 (意)法比奥·内利著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 PYTHON数据分析实战(第2版 第二版)
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