Python和PySpark数据分析 详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。源代码下载地址见书封底二维码。
《Python和PySpark数据分析》有 14 章和 3 个附录，详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。通过通俗易懂的示例，介绍了PySpark中的实用知识点和语法，使你能够轻松掌握PySpark的核心概念，并将其应用于实际工作中。在本书中，你将学习如何使用 PySpark 进行数据预处理、模型训练和评估等常见的数据科学任务。每个章节都以具体的示例和案例展示了 PySpark 在不同情景下的应用方法和技巧。通过实际操作，你将了解如何使用 PySpark 处理大规模数据集、构建复杂的数据处理流程以及应对常见的数据质量和性能挑战。
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本书读者对象：想从零开始学Python编程的所有人，想用一种轻松的方式学Python数据分析的所有人 作者、剧本、漫画设计、漫画制作人员在日本各自的行业均有较强的影响力。 本书以 漫画 文字解说 的形式展开，并设计了一定的故事情节，可以让枯燥抽象的编程学习变得生动有趣。 在漫画中先提出一个问题，后续将围绕该问题展开论述，并用Python逐步解决问题，让读者明白学Python有什么用以及怎么用。 从编程是什么开始到能够用Python进行统计、计算、数据分析等，适合所有对Python编程感兴趣的零基础读者作为入门书学习。 漫画精美、语言通俗易懂，很容易看懂学会。 本书是一本可以让没有任何编程知识的读者轻松开始学习Python的入门书。它先用漫画结合一定的故事情节将读者引入Python世界，通过漫画简单学习Python的语法要点，在解说部分详细介绍Python编程
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《Python爬虫技术：深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》从实战角度系统讲解Python爬虫的核心知识点，并通过大量的真实项目让读者熟练掌握Python爬虫技术。 《Python爬虫技术：深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》用20多个实战案例，完美演绎了使用各种技术编写Python爬虫的方式，读者可以任意组合这些技术，完成非常复杂的爬虫应用。 《Python爬虫技术：深入理解原理、技术与开发/宁哥大讲堂》共20章，分为5篇。第1篇基础知识（第1、2章），主要包括Python运行环境的搭建、HTTP基础、网页基础（HTML、CSS、JavaScript等）、爬虫的基本原理、Session与Cookie。第2篇网络库（第3～6章），主要包括网络库urllib、urllib3、requests和Twisted的核心使用方法，如发送HTTP请求、处理超时、设置HTTP请求头、搭建和使用代理、解析链接、Robots协议等。第3篇解析库（第7～10
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Python简单易用，已经成为主流的编程语言之一。它提供了丰富的API和工具，无论是Windows、Mac还是Linux，均可轻松地跨平台运行Python。Python是面向对象的语言，可轻松实现集成封装、继承和多态的编程。Python不仅能完成基础编程，还可帮助解决如智能交通、生物信息、物理、建筑、地理信息、图像可视化、生命科学等领域复杂的数值计算问题。此外，在数字化时代，使用Python进行数据搜索与处理，将会越来越普遍。为便于读者高效学习Python编程理论与方法，本书涵盖以下读者关心的主题： 1. Python编程基础知识； 2. Python组合数据类型及使用； 3. Python函数及调用规则； 4. Python程序设计结构与算法； 5. 面向对象的程序设计方法； 6. 文件操作与异常处理； 7. Python的GUI设计； 8. Python绘图方法； 9. Python网络爬虫。
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Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书，你将能够：了解在Python社区中广泛采用的约定和实践；高效打包Python代码，
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型加入结
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型
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讲解Python基础知识。 通过三个例子讲解PyQt GUI应用程序。 深入讲述窗口部件布局、事件处理、窗口部件子类化、Qt图形架构和Qt的模型/视图。 介绍国际化、网络化和多线程化。
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