
python核心编程:从入门到实践:学与练 从零开始,轻松学会编写高质量整洁代码
在科学计算和大数据时代, 程序设计语言已经成为很多专业学生的必修课。python程序设计语言具有简单易学、 应用范围广泛等特点,已经成为学习程序设计语言的。 市面上有许多关于python程序设计的教程, 它们各有各的侧重点,各有各的特色。 《python核心编程:从入门到实践 (学与练)》 是面向初学者的基础程序设计优秀教程。本书采用通俗易懂的方式,系统地阐述了python程序设计语言的核心基本概念。本书关注python程序设计基础的细节, 通过大量的范例和习题,帮助读者牢固地掌握python程序设计语言 的基本概念和应用示例,为读者参加各种考试或者面试打好基础
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Python密码学编程 第2版 [美]阿尔·斯维加特(AlSweigart),郑新芳,赵怡翾 人民邮电出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南 本书附带示例源代码,帮助读者学以致用 本书配有课后习题及答案,可帮助读者加深知识理解 通过阅读本书,您将学习如何通过 Python 编程制作和破解密码,以此创建和发送密文!学习 Python 编程的基础 知识之后,您将从使用反向和凯撒密码的简单程序开始,了解为公开密钥加密的方法,该加密方法用于保护在线事务的 正常运作,包括数字和电子邮件。另外,您还将学习如何使用经典密码(如置换密码和维吉尼亚密码)对文本进行加密。 每个程序都包含完整的代码和逐行说明。本书结尾,您将学习如何使用 Python 进行编码。 您还将学习以下内容: 将循环、变量和流控制语句组合到实际的工作程序中; 使用字典文件检测解密的消息是有效的英文还是乱码; 创建并测试程序以确保代码正确加密和解密; 对仿射密
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![Python物理学高效计算 [美] 安东尼·斯科普斯(Anthony Scopatz),凯瑟琳·赫夫(Kathryn D](images/model/guan/url_none.png)
Python物理学高效计算 [美] 安东尼·斯科普斯(Anthony Scopatz),凯瑟琳·赫夫(Kathryn D 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说,也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南,介绍了软件开发的许多基本技能,能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 本书由两位核工程博士编写,书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书,读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据,构建软件,发布结果等技能。 本书分为4个部分。 起步:掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 上手:学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 完善:构建流程和软件;使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 发布:为代码生成文档;发布研究结果;提高协作效率;了解软件许可证、所有
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python核心编程:从入门到实践:学与练<优选包邮好书> (印)米努·科利 著;江红,余青松,余靖 译;颉腾文化 出品
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适读人群 :任何懂一点Python基础的读者,以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多,但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图,在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块,它易学易用、种类丰富、绘图美观,在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍,还介绍了Plotly的各种应用场景,比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 全面讲解如何使用Python处理数学问题! 30多个示例源代码,手把手教你掌握Python第三方可扩展库的使用!
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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机器语言众多,为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库,与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持,增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁,容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言,更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言,高效率的高层数据结构,能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项,提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是,其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目,这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践(微课视频版)》是继《Python编程从零基础到项目实战(微课视频版)》之后的Python编程进阶图书,主要
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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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