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Python编程初学者指 [美]道森 (Mich 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的程序设计语言。Python可以用于很多的领域,从科学计算到游戏开发。《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。《Python编程初学者指南》共2章,每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点,并通过编写好玩的小软件这种方式来学习的编程,引发读者的兴趣,降低学习的的难度。每章都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习的让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中,真正做到了寓教于乐。《Python编程初学者指南》内容浅显易懂,示例轻松活泼,是国际的Python初学者教程,适合对Python感兴趣的初级和中级读者学习的参考。
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Python数据分析从入门到精通 张啸宇、李静 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说,学习的IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。《Python数据分析从入门到精通》共3篇4章。第篇是Python数据分析语法入门,将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚,为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门,介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战,包括两个案例,分别是数据挖掘和玩转大数据,为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富,是广大数据分析工作者的参考书,同时也很适合大、中专院校师生学习的阅读,还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
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Python基础与数据分析 9787122404473 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
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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案例丰富,注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具:urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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Python网络爬虫指南 第2版【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
适读人群 :需要抓取Web 数据的相关软件开发人员和研究人员 作为一种采集和理解网络上海量信息的方式,网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序(网络爬虫),一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息,实现高效的数据采集和处理,满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言,全面介绍网页抓取技术,解答诸多常见问题,是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。部分深入讲解网页抓取的基础知识,重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题,以及各种数据抓取工具和应用程序,帮你深入互联网的每个角落,分析原始数据,获取数据背后的故事,轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新,新增网络爬虫模型、Scrapy和并行网
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1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现,辅以实例,侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
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作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验,本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解,再结合丰富的代码示例,读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理,同时参考代码示例的注释,了解每一段代码的真实含义。
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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定,使用PyQt5可以在Python 中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发Python GUI应用程序的编程方法,还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法,特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。本书包含大量完整示例程序,使学习过程具有可跟随性和可操作性,适合具有Python编程基础,需要使用Python设计GUI应用程序,或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。本书主要内容包括:● 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用;● GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用;● 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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Python全栈开发 数据分析,夏正东,清华大学出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术,并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解,并搭配多个实用性极强的示例代码,生动的阐述了每项技术的核心奥秘。各章节衔接紧密,且内容精炼不拖沓,读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习,相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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1.厘清概念,夯实技能 深入浅出揭示量化交易的本质和源起,手把手教你部署Python环境,跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。 2.立足A股,贴近实战 选择A股市场作为标的,囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等,在边学边练中摸索股票量化技巧。 3.步骤详细,模型与代码并重 统计概率理论快速入门,ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的融合。 4.大咖推荐,品质保证 书《基于Python的金融分析与风险防控》作者斯文博士作序推荐,《快乐机器学习》作者王圣元倾情推荐。
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掌握多种不同的思维方式是每个人在大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写,旨在培养读者的计算思维,为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。- 以Python 3为示例,涵盖Python大部分特性,重在介绍编程语言可以做什么- 如何系统性地组织、编写、调试中等规模的程序- 理解计算复杂度- 将模糊的问题描述转化为明确的计算方法,以此解决问题,并深刻理解整个过程- 掌握有用的算法以及问题简化技术- 使用随机性和模拟技术清晰阐述很难得到封闭解的问题- 使用计算工具(包括简单的统计、可视化以及机器学习工具)对数据进行理解与建模
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分别讲解了Tornado框架、Django框架、Flask框架、数据库存储框架、数据库驱动框架、使用ORM操作数据库、特殊文本格式处理、图像处理、图形用户界面、数据可视化、第三方多媒体库、第三方网络开发库。 1.内容全面。 本书内容涵盖了12类常用的Python第三方库,通过案例,循序渐进地讲解了这些库中函数的使用方法,帮助读者快速掌握和应用这些库。 2.通过实例驱动教学。 本书采用理论加实例的讲解方式,通过实例展示知识点的应用,达到了学以致用的目的。 3.提供更为广泛的解决方案。 通过本书的学习,读者可以构建自己的Python工具箱。借助该工具箱,读者能够使用Pytho开发各种类型的应用程序。 4.提供示例源代码下载服务,可在异步社区轻松下载。
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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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本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,第1版销售超过10万册,销售势头依然强劲,被国内100余所高等院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的新技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点,这为本书的内容和形式提供了强有力的保障,这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章,分为三个部分,从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇(第1~5章) 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论,包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程,以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇(第6~12章) 通过工程实
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