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本书内容新颖、通俗易懂，读者只需懂得相关的类C语言即可阅读。
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正版书籍 Python金融编程：快速入门与项目实操 高顿财经研究院 广东经济出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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三步学Python python编程从入门到实践零基础入门学习Python3.9编程入门指南计算机编
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精通PYTHON爬虫框架SCRAPY (美)迪米特里奥斯？考奇斯-劳卡斯 【好评返5元店铺礼券】
Scrapy是一个开源的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，从而可以节省开发人员数周的开发时间，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进行处理，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入数据库、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，并在网络上进行爬取操作；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
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本书是利用Python驾驭Stable Diffusion的实用指南，从原理解析到扩展开发、高级应用全覆盖。含环境搭建、模型优化、图像生成等内容，附大量实战案例，助读者掌握AI图像生成核心技术，适合AI图像爱好者、开发者等。
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PYTHON程序设计基础与应用（微课视频版） 杨年华 著 大学大中专 书店正版籍 清华大学F 可开发票，现货速发
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发，利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用，全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导，也没有生涩难懂的专业术语，而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识，从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容，构成了机器学习从经典到现代的体系框架，每章也可独立阅读。限于篇幅，书中没有讲解Python语言的基础知识，如果读者没有Python语言的基础，建议先学习Python语言入门知识，这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***，以便对机器学
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正版书籍 Python数据分析从入门到精通 张啸宇 李静 编著 电子工业出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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数字图像处理技术——基于Python的实现 河南省"十四五"规划教材，数字图像处理技术Python版，从入门到高手！
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正版书籍 Python数据预处理技术与实践 白宁超,唐聃,文俊 著 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： 部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基
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PYTHON程序设计基础 张建宏, 邵斌主编 著 大学大中专 书店正版籍 电子工业F 可开发票，现货速发
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Python3网络爬虫开发实战 第2二版 崔庆才网络数据采集抓取处理分析书籍教程网络爬虫项目开发动态
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Python数据分析(第2版) 学习Python编程 轻松应对大数据分析任务 掌握信号处理 时间序列 文本数据分析机器学
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正版Python编程初学者指南9787115361448人民邮电出版社【正版图书可开发票】 图书价格为单本 如有需要请联系客服
如果你刚刚接触Python编程，而且正在寻找一本实用的教程，那么这本书为你量身打造。通过阅读本书，你不仅会学到很多实用的Python编程知识，还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后，你就能熟练地运用Python了。不仅如此，你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中，你将创建出许多简单的小游戏。 通过本书，你将会学到： 字符串的构建、切片和索引； 定义函数； 读写文本文件； 创建并操作sprite； 面向对象编程； 创建GUI； 处理声音和音乐，创建动画。 本书的网站上都有些什么？ Python 3.1.1
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用
自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。 在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。 在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常
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PySpark实战指南：利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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Python数据分析与挖掘 数据处理Python数据挖掘Pandas数据结构计算机数据分析书籍
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1.内容讲解深入。 本书对Python的核心知识进行了深入剖析，循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术，帮助读者快速步入Python开发高手之列。 2.提供更为广泛的解决方案。 本书深入讲解了10个不同的主题模块，每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解，还包含了更多的拓展知识，能够帮助读者使用Pytho开发各种类型的应用程序。 3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。 为了方便给读者答疑，特提供了网站论坛等支持，并且随时在线与读者互动，让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
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PYTHON数据挖掘 洪金珠，徐蔼婷，陈宜治，张子天，蒋献，汪盈，诸葛斌 著 大学教材大中专 籍 清华大学出版社
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Python基础教程（第3版·修订版） 9787115613691 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
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深入理解 Flask 掌握用Python创建强大动态Web应用的技术 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Flask是在Python用户中为流行的Web开发框架。本书从一个简单的Flask项目入手，由浅入深地探讨了一系列实战问题，包括如何使用SQLAlchemy和Jinja等工具进行Web开发 如何正确地设计扩展性强的Flask应用架构和搭建MVC环境 对于各种NoSQL数据库的特性，何时应该、何时不应该及如何使用它们 通过使用Flask扩展快速实现用户的身份系统、RESTfulAPI、NoSQL查询、后台管理等功能 如何创建自己的扩展 使用Celery编写异步任务，使用py.test进行单元测试等 *后介绍了如何部署上线，包括使用自己搭建的服务器或使用各种云服务，以及如何权衡和选择这些不同的解决方案。
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会写代码≠能做好项目！ 建立有序生产环境 迅速融入开发团队 高效处理项目问题 网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍 Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架…… 日本极客和书虫们的智慧结晶和经验总结 BeProud里不乏极客和书虫们。在这里，很多人对特定领域的了解程度能吓掉你的下巴。大家一旦发现感兴趣的事，就会拿出私人时间来学习、实践。要知道，极客和书虫们不会为这种事情吝啬时间。 正如人们印象中的那样，极客和书虫们大多有些怪癖，但BeProud 的员工都具备下列共识。 ?希望能不做不想做的事 ?希望学会好的方法并付诸实践 ?希望工作时有个好心情
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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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