![Python数据可视化编程实战 第2版 [意大利]朱塞佩·韦蒂格利（Giuseppe Vettigli） 著；伊戈尔·米](http://img3m4.ddimg.cn/48/23/11954731584-1_b_1746787497.jpg)
Python数据可视化编程实战 第2版 [意大利]朱塞佩·韦蒂格利（Giuseppe Vettigli） 著；伊戈尔·米 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python流行的库，通过70余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书共9章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和绘制图表、使用正确的图表理解数据、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。 本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。
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![Python机器学习入门 [美]安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多 著 东南大学出版社](images/model/guan/url_none.png)
Python机器学习入门 [美]安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多 著 东南大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
机器学习已经成为许多商业应用和研究项目的一个组成部分，同时拥有广泛研究团队的大型公司也投入到这个领域。如果你使用Python，即使是初学者，《Python机器学习入门（版 英文版）》也将教你如何构建自己的机器学习解决方案。有了目前可用的丰富数据，机器学习应用程序只受限于你的想象力。 你将学习使用Python和scikit-learn库所需的全部步骤来创建成功的机器学习应用程序。《Python机器学习入门（版 英文版）》作者安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多专注于使用机器学习算法的实践方面，而不会过多讨论其背后的数学原理。熟悉NumPy和matplotlib库将有助于你从《Python机器学习入门（版 英文版）》中获得*多信息。 有了《Python机器学习入门（版 英文版）》，你会学到：机器学习的基本概念和应用程序各种广泛使用的机器学习算法的优点和缺点如何呈现通
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Python网络爬虫权威指南 [美]瑞安 ? 米切尔 著；神烦小宝 译 人民邮电出版社【可开电子发票】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标 华校专、王正林 著 电子工业出版社【正版书籍】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的技能，机器学习在大数据分析中居于核心的地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1～6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7～10章），讲述经典而常用的高级机器学习算
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Python 3.5从零开始学 刘宇宙 著 清华大学出版社【可开电子发票】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python 3.5从零开始学》专门针对Python新手量身定做，涵盖了Python 3 实际开发的重要知识点，内容包括：Python语言的类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、函数、序列、多线程、正则表达式、面向对象编程、文件操作、网络编程、邮件收发、数据库操作等，提供Python爬虫、数据处理项目范例，各章还安排了调试、问题解答、温故知新、牛九小试等内容，以帮助读者学会处理程序异常、解答学习困惑、巩固知识、学以致用。 《Python 3.5从零开始学》通俗易懂、示例丰富、代码可读性及可操作性强。非常适合Python 3.x初学者、想学习和了解Python 3的程序员，也可作为Python网课、培训及大专院校教学用书。
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Scrapy是一个源的Python爬虫框架，可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性，可通过简单的编码或配置来访问，从而可以节省发人员数周的发时间，并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区，而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识，讨论了如何从任意源提取数据，如何清理数据，以及如何使用Python和第三方API行处理，以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈数据库、搜索引擎和流数据处理系统（比如Apache Spark）。在学习完本书后，你将对数据爬取胸有成竹，并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容：使用HTML和Xpath提取所需的数据；使用Python编写Scrapy爬虫，并在网络上行爬取操作；将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法；配置爬虫，使其下载文件和图形，
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Python数据分析从入门到精通 张啸宇、李静 著 电子工业出版社【售后无忧】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习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14章。第1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，同时也非常适合大、中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
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本书真正为软件测试人员考虑，在有限的篇幅内既讲解了必需的Python语言知识，也设计了很多演示案例、项目等，内容翔实，代码可以拿来即用。 本书作者具有丰富的实战经验，均具有多年测试开发经验，长期从事自动化测试框架、分布式测试平台设计与开发工作。 颠覆传统，循序渐进落地自动化测试项目，在项目中学会Selenium自动化与Python语言。 此外还介绍了平台建设相关一些实用技术，如平台搭建维护、项目部署以及运用Docker容器技术进行测试等。
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10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4
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在金融领域，如何让科技更好的服务于金融，让金融业变得更安全、高效，一直是我国金融业界在研究、探讨和实践的话题。本书就是基于当前火热的人工智能技术服务于金融领域的一次前沿尝试，里面不仅探讨了金融领域从业人员关心的基础知识，还说明了如何利用人工智能技术识别金融欺诈、客户信息的识别、金融安全和金融时间序列，以及金融舆情分析等内容，不失为该行业不可多得的一本书。 本书是作者基于正在研究的 金融科技 课题，全力整合的一本专著。该研究课题已经获得中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、*人文社会科学重点研究基地重大项目（编号：16JJD790060）等资助。
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基于Appium、Python与Pytest，系统讲述iOS测试的技术、方法和工具 在软件测试领域，Appium和Pytest都是重要的测试框架。其中Appium支持iOS平台与Android平台上的原生应用、Web应用和混合应用的测试；Pytest支持简单的单元测试和复杂的功能测试。本书基于Appium和Pytest测试框架，系统讲述iOS自动化测试的相关内容有助于读者提高测试水平，提升测试效率。 本书主要内容 ·iOS基础知识; ·测试环境部署; ·Appium基本操作; ·Appium终端操作; ·Appium中的元素定位、元素操作; ·Appium高级操作和等待机制; ·Pytest测试框架; ·项目实战和项目代码优化; ·自动化测试框架开发。
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles（鲍尔斯） 著；沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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