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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进一步有效理解集成方法的潜在含义及实施；■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；■ 熟悉优选的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色：■ 内容明确且易于跟学；■ 甄选重要的任务与问题；■ 精心组织编排内容，有效解决问题；■ 清晰易懂的讲解方式；■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问
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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数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 王国平 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧；第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富，通俗易懂，适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用，还
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1.适用于Pytho3.7及以上版本,提供配套源代码。 2.16个有趣的项目案例，实用性和趣味性兼备。 3.项目式的学习方法，提升分析和解决实际问题的能力。 本书每章先介绍一个明确的项目目标并讨论问题的解决方法，然后给出一个任务，例如指导海岸警卫队的搜救工作、策划并执行NASA的月球飞行、使用人脸识别保护进入安全实验室的通道等，让读者像程序员一样思考。在这个过程中，读者将学会如何： .使用matplotlib、NumPy、bokeh、pandas、requests、Beautiful Soup和turtle等库； .使用自然语言处理和计算机视觉模块，如NLTK和OpenCV； .编写程序，探测和跟踪在星域中移动的物体； .从网上抓取演讲稿，并自动进行总结； .使用火星轨道器激光测高仪（MOLA）地图选择航天器的着陆点； .使用数据绘图和可视化工具，绘制地图并实现人口密度可视化。 本书中的程序对初学者很友好，而且
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