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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类； 集合接口的多个实现； 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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写给程序员的Python教程,[挪威]罗伯特·斯莫尔希雷,人民邮电出版社【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
1.Python是一种优秀的动态语言，其应用领域非常广泛。Python语言具有免费开源、简单易学、可移植性和解释性强、可扩展可嵌入等优点。2.本书深入地介绍了Python语言，通过阅读本书，你可以了解Python高手常用的工具和技巧。3.本书并不会讲解所有的Python知识，只是教你快速掌握作为一名Python开发人员应该掌握的基本工具、基本术语和函数、标准库以及其他模块。本书包含如下内容：Python语法的核心元素 PDB调试器字符串与集合类型 unittest软件包函数和模块 面向对象编程异常 文件和资源管理生成器函数
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正版书籍 笨办法 学Python 3 进阶篇 泽德·A.,肖（Zed,A.,Shaw）著,王巍巍 译 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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本书为开课吧小课专用教辅材料，在每一课开始的部分都加入了思维导图，每张思维导图都与当前章的教学内容对应，帮助学员掌握结构知识，构建知识体系，回顾本章知识内容，充当教学笔记。同时扫描章节下方的二维码，即可弹出本章练在手机上书写代码。通过识别题干中的符号，来匹配手机端练
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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编程（第四版） Python高手进阶宝典，包含大量实用Python编程技巧，涵盖Python编程的方方面面，完全更新到Python 3.x，是Python领域经典的开发指南
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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Python核心编程:从入门到实践(学与练) [印]米努·科利 著,江红,余青松,余靖 译 北京理工大学出版社 9787
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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Python项目入门与练习（套装全2册） 谁说学习编程一定很枯燥?本书用21个谜题和游戏的方式讲解Python的基础知识。
趣味微项目，轻松学Python 谁说学习编程一定很枯燥？本书用21个谜题和游戏的方式讲解Python的基础知识，使读者做每个练习时一边获得娱乐，一边学会文本处理、基本算法，以及列表和字典的用法。本书是Python菜鸟获得自信和经验的理想教科书。 项目虽小，收获却大。本书每章帮助读者完成一个新的Python程序挑战，包括密码生成器、押韵器、扰码器等。完成这些有趣的练习后，读者将从一个Python初学者成长为一个自信的程序员，并在此过程中度过一段美好的时光。 Python编程练习与解答 《Python编程练习与解答》通俗易懂，精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题，帮助程序员扎实掌握基础知识，提高编程技能。还提供一部分练习的答案，其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新，呈现更多基础知识，简明扼要地
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《Python机器学习技术：模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术：模型关系管理》的核心框架： ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习：决策树集成 ?强集成学习：“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家：“神经网络+神经网络”集成 特色卖点： ?以小数据为启程，重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包，编写简洁代码，实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点，展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置，借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解，对数理知
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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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