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PYTHON财务大数据分析 王秀婷,李红芹,刘明吉 编著 编 程序设计（新）大中专 正版图书籍 清华大学出版社 全新正版，可开发票
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作为一门面向对象的开源编程语言，Python易于理解和扩展，并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面，通过学习《Python编程入门经典》，读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手，重点介绍了Python2．6和3．这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析，读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后，读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入／输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编程
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言，本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始，一直到执行交叉验证，快用本书开始学习之旅吧！看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作，创建函数，存储和索引数据。可视化——探索MatPlotLib，创建图表，包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索——学习类和多进程，为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理——研究降维解决方案，执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容：· Python数据分析编程基础· 有关Pyt
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本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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Python设计模式Wessel,Badenhorst清华大学出版社9787302516453 【正版原版旧图书，保证质量，电子发票，支持7天无理由退换！】
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本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏，即便你之前没有任何编程经验。 首先，本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏，然后开始学习更加高级的游戏的开发，例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中， 我们还会学习关键的编程和数学概念，这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书，你将学习： 使用组合循环、变量和流程控制语句； 选择合适的数据结构来完成任务，例如列表、字典和元组； 使用pygame模块，为游戏添加图形和动画； 处理键盘和鼠标输入； 编写简单的人工智能程序，从而能够和计算机玩游戏； 使用加密技术把文本信息转换为密码； 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏，你将打下牢固的Python编程基础，并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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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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通过各种经过实践教学检验的编程问题或案例，将Python语言与常用算法思想、创客教育结合起来，通过Python编程来实现算法思维，利用Python语言的扩展性将其与硬件连接，实现“造物”，充分强调了计算思维。
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适读人群 ：对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣，并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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