
《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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!Python语言在Abaqus中的应用 正版图书,下单速发,可开发票
倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理\访问输出数据库 监控分析作业\参数分析\优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色: 概念准确,通过大量实例进行讲解,读者很容易理解。由浅入深,循序渐进的科学编排方式,读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释,读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发,文字通俗易懂,深入浅出,读者不需要具备很深的理论知识,即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件,以方便读者学习。
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Python编程从入门到精通 python编程从入门到实践python教程自学全套数据分析深度学习爬虫书籍 官方正版 出版社直发
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Python基础教程(第3版·修订版)python教程数据分析编程语言程序设计数据可视化Python编程从入门到实践 官方正版 出版社直发
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对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力。本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈。本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍的优化主题。首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具。然后介绍了通用的性能优化方法和专门针对Python的性能优化方法,带你浏览该语言的主要结构,让你只需做一点改变,即可迅速改善代码的性能。介绍了一些专门用于数据处理的程序库,教你如何正确地使用它们以获得杰出性能。如果你是一名Python开发者,想优化Python代码的性能,或是想进一步提升编程能力,那么本书非常适合你阅读。通过阅读本书,你将能够:掌握逐步优化代码的方法,学会使用不同的性能分析工具理解性能分析器的概
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本书内容易于理解,而且读起来生动有趣,是编程和Python初学者的教程。书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 本书会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书,你将能够: 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数据 使用Python构建Web客户端、服务器、API和服务
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Python语言及其应用 [美] 卢布诺维克(Bill Lubanovic) 著,丁嘉瑞,梁杰,禹常隆 译 人民邮电出版 正版图书,下单速发,可开发票
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学习Python(第6版) 知名编程教育专家经典新版,深入浅出,通俗易懂,案例丰富。全面涵盖Python必知必会的知识点,题型丰富,帮助您完全掌握Python,行走于代码的江湖。
《学习Python(第6版)》教授编程概念和解决问题的技巧,所使用的方法独立于具体的编程语言,且不需要读者有任何编程经验。内容不仅包括数据类型、变量、输入、输出、控制结构、模块、函数、数组和文件,还有面向对象的概念、GUI开发和事件驱动编程。配套的教学资源也十分丰富,包括复习中的答案、编程练习中的解决方案、PPT和试题库。此外,在本书的相应网站上还提供了用各种语言实现的书中伪代码对应的程序。《学习Python(第6版)》适合作为学习具体语言之前的先导编程逻辑课程,也可以是入门编程课程的一部分。
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Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通 关东升 编著 北京大学出版社
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一本书讲透大数据分析知识点,全书通过8个多角度案例,深入讲解大数据分析与应用中的疑难点。通过当前非常流行的Python语言,为那些想学习和掌握大数据分析应用的读者提供一本“看了就能学会”的书。 本书通过在实际场景中对大数据的应用,以及使用合适的算法进行应用,并用浅显易懂的代码去实现相应的目的,完成数据搭建、分析、文本数据分析、数据集与决策树,以及垃圾图片分类、协同过滤和聚类算法等经典知识点的实际应用。
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