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本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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（1）深入浅出，实操性强。每一章都是以实例为主，读者可参考源代码，修改实例，切换数据源，就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。 （2）专业专注，学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等功能都非常丰富，通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉 Python 中库的安装及使用。本书专注的是基于 Python 的人工智能算法项目分析，以及在生产环境中实际用到的技术，相比大而全的书，本书能让读者尽快上手，然后投入项目开发。 （3）每章都有配备“新手问答”与“小试牛刀”栏目。目的是让读者看完之后，尽快巩固知识，举一反三，学以致用。 （4）零基础入门，成就从小白到大神。本书内容在写作定位上，适合零基础读者学习，然后逐步掌握相关知识技能，从而达到从入门到精通的学习效果。另外，全
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