树莓派Python编程入门与实战【正版】 【正版图书，电子发票】
把Raspberry Pi和Python语言相结合，符合技术市场上新的热点 本书采用直观、循序渐进的方法，每章建立在前一章的基础之上，引导读者全面学习树莓派Python编程的关键知识。 循序渐进的实例引导读者完成常见的任务。 问与答、测试和练习帮助读者检验知识的掌握情况。 “注意”、“提示”和“警告”指出捷径和解决方案。
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用Python动手学统计学（第2版） 统计学入门书籍 用Python编程挖掘数据中的隐藏价值 教你用代码解析统计原理 开启数据驱动决策的大门 打造属于自己的数据分析师进阶之路
统计学入门佳作 助力零基础跨越编程与统计门槛的指南 一本将 Python 与统计学巧妙融合的趣书 简洁明了的文字与精妙实用的代码示例 作者精心雕琢，打造多维度知识讲解体系 呈现统计学从基础到前沿模型的完整脉络
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应用回归及分类——基于R与Python的实现(第3版) 新华正版 团购优惠请咨询客服
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【Python极客项目编程 】 python编程从入门到实战第3版 计算机零基础学python编程从入门到实践从入门到精 正版书籍支持开发票 如需帮助请联系在线客服
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内容涵盖Python程序知识要点、语句讲解、例题、功能实现等，随书配套视频讲解，手把手教你学Python，快速实现从入门到进阶。为了帮助读者更好地理解程序设计的过程，本书提供与章节内容配套的视频讲解课程，读者可以通过出版社提供的途径获取视频资料。扫描本书封底的二维码，安装企业微信后，可以收看章节配套视频讲解课程。
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Python算法从入门到实践 9787302574590 清华大学出版社
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零基础玩转Python 开课吧,欧岩亮,常江,孙逊等 著 9787111660613 机械工业出版社
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数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得最佳见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。 本书将从多个角度为读者提供最佳的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。
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Python编程自学：从入门到项目实战(套装共两册) Python编程学习黄金搭档，入门+实战一步到位，图书累计销售26万册。培养开发思维，修炼开发内功，突破开发难点，直通一线就业。
Python编程自学：从入门到项目实战套装 包含两本图书，一本快速入门，一本就业实战，两本书相辅相成，帮助读者从初学Python到入职就业，一套书就够。 《Python从入门到精通（第3版）》：全面讲解Python基础和进阶知识，涵盖Python语言基础、正则表达式、函数、面向对象、模块、文件操作、数据库、游戏、爬虫、Web开发、办公自动化等知识，并配备了高清视频讲解，让你轻松掌握Python核心技术，为项目开发打下坚实基础。 《Python项目开发全程实录》：精选12个Python热点项目，涵盖Python基础开发、游戏开发、网络爬虫、大数据及可视化分析、Web开发、人工智能开发六大方向，带你体验软件开发的完整过程，积累丰富的项目经验，为求职就业点亮方向。 选择本套装，你将获得： 1、从入门到实战无缝衔接。两本书内容衔接紧密，从基础语法到项目实战，让您轻松
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本书特色： 1.本书结构合理，层次清晰，内容丰富，难易程度适中，易于被读者接受和掌握； 2.本书语言风趣活泼，图文并茂，引人入胜； 3.本书例程贴近中小学生的生活场景，使读者在学习Python编程的过程中印象更加深刻； 4.本书全彩印刷，可读性强，使读者轻松学习； 5.本书注重读者的实践与思考能力，设计了 划重点 拓展与提高 你掌握了没有 学编程 多动手 等内容环节，其中有大量的代码练习，答案以二维码的形式给出，方便查询，互动性强，可使读者独立思考归纳，迅速掌握编程技能。
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本书讲解了Python爬虫技术的高级进阶知识，帮助有一定爬虫基础的读者进一步提高爬虫技术。本书详解了突破反爬机制的常用手段以及Scrapy和Flask两大商业级框架，并囊括了30个爬虫实战案例，包含2800余行代码，涉及10个网站和App的数据爬取。
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本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的内容； 使用Plot.ly在
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