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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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《Python源码剖析：深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C 程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言，无论是使用Python语言本身，还是将Python与C/C 交互使用，深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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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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