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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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Python 3.0科学计算教程 Python中的主要语法元素、基本数据类型、容器类型 符号计算 SciPy和NumPy的参考资料
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Python科学计算 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python科学计算》介绍如何用python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2d、3d图像,如何设计精巧的程序界面,如何与c语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的python扩展库包括numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、traitsui、chaco、tvtk、mayi、vpython、opencv等,涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习的,每个实例程序都有详尽的解释,并都能在《Python科学计算》推荐的运行环境中正常运行。此外,《Python科学计算》附有大量的图表和岔图,力求减少长篇的理论介绍和公式推导,以便读者通过实例和数据学习的并掌握理论知识。
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适读人群 :机器学习入门新手,以及计划跟踪机器学习进展的研发人员 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的说明,而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。后,本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transformer。 无论是机器学习入门新手,还是计划跟踪机器学习进展的研发人
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本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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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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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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“本书针对Python的入门者,无论他们是否具有shell脚本编程方面的经验。与其他编程书籍不同,Je remyeliNoah在书中大量使用了现实生活中非常有用的代码示例,有助于入门者开始使用Python。这本书不会令你失望,它将为你的成功助一臂之力!” ——《Red Hat Magazine》杂志社,Ruth Suehle和Bascha Harris
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