语言轻松 内容从入门到精通 帮助读者掌握python
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1. Python基础知识与财务分析知识进行有机融合,在财务分析场景中学习Python。 2. 通过Python实现财务分析的自动化与智能化。 3. 行业真实财务案例。
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零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法,对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包,汇总了200—206年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据,包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页总数据,下载更新zc-dat足彩数据包,并预测分析比赛获胜球队的取胜概率,同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。
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零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析 【正版书籍】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《零起点Python足彩大数据与机器学习的实盘分析》采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习的和人工智能算法,对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包,汇总了200—206年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据,包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页总数据,下载更新zc-dat足彩数据包,并预测分析比赛获胜球队的取胜概率,同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。
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(1)内容重点突出。在保证内容科学、完整的前提下,由浅入深安排各章节的内容。全书突出Python的语法基础。 (2)精选例题,引入了大量趣味性、实用性强的应用实例,注重案例和各专业结合,注重加强程序阅读、编写和上机调试实践的能力,重点关注编程思路的培养与训练。 (3)课程资源丰富,针对每个基本知识点都提供丰富的习题,每一章都提供典型例题和实例应用,并部署在广东省考试中心云平台上(http://5y.gdoa.net:8580/),能使读者随时随地进行学习使用,使读者扎实掌握相关知识点。
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掌握Python基础知识后,你是否面临编程技能无法提升,不知后续学习该如何开展的问题?这本书给你一套解决方案。 1.20余个Python项目编程实战案例 2.兼具Python基础知识学习与创造性编程实践练习 3.多种算法谜题轻松掌握 4.配套代码 学习资源免费下载
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Python编程从入门到实践姊妹篇,零基础自学Python教程书籍。 原版图书美亚评分4.7星,被150 高校选用,初版译著豆瓣评分8.9分! 1.畅销书升级版,第1版累计销售近20w册; 2.针对Python 3.X 版本更新,更新项目代码; 3.扫码看视频,边看边学,扫描书中二维码,观看为本书量身定制的教学视频; 4.提供在线编程环境帮助读者边学边练; 5.随书赠送本书e读版电子书; 6.随书赠送全书思维导图; 7.随书赠送本书习题答案; 8.提供本书源代码; 9.随书赠送价值199元读书会(直播 社群)互动学习; 10.随书赠送2000门视频课程(非配套)、价值35000 元异步社区 VIP 会员卡(非配套); 如果你曾经花几小时来重命名文件或更新成千上万个电子表格的单元格,你就知道这样的任务有多繁琐了。如果可以让计算机替你完成呢? 在本书中,你将学习利用Python编程在几分钟内完成手动需
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Python Excel xlwings matplotlib Pandas 汇聚数据处理与分析的高效工具应用 全书85集配套视频 129个实例讲解 全面系统,覆盖了常用的Excel操作,从单元格操作到图表绘制,教你轻松实现Python数据分析和可视化 易学易懂,对比Excel,降低学习Python的难度,插图丰富,零基础入门学习 实例丰富,书中列举了100多个实例,用实例学习更高效 配套视频,每节配有视频教学,85集视频手把手教学,轻松实现办公自动化
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1.语言简炼易懂,用轻松的笔触,一步一步揭示神经网络的数学思想 2.内容清晰详细,带你逐步理解神经网络的工作机制 3.含动手实践模块,教你通过Python编程语言开发自己的神经网络,训练它识别手写数字。
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Python数据采集与分析(微课视频版) 任务驱动式教学,内容精练实用,易教易学,配套微课视频、课件、大纲和源码
本教材以Python为编程工具,以数据采集、数据分析、数据决策为主线,以任务驱动的教学方式,穿插 知识点 小贴士 等相关知识介绍,以学情分析为出发点,形成知识-任务-解决方案链条,增强学习的趣味性和体验感,通过任务驱动学习的能动性,有效训练学习者解决问题的复合能力。
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Python编程项目案例实战(微课视频版) 涵盖Python基础知识、爬虫、数据可视化,采用基础知识+实验案例相的形式,配套资源丰富。
本书围绕Python的基础知识、程序结构、组合数据类型、函数、文件、面向对象程序设计、数据库、网页爬取、数据可视化等内容设计相关实验,为后续学习《数据挖掘》《机器学习》等课程奠定基础;内容比较全面,分层次设计实验内容,适合作为市面上绝大多数教材的辅助实验教程。本书配有微课视频、源代码、数据集 、教学课件、教学大纲、安装程序。
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Python数据分析实战 零基础入门Python数据分析,两个完整的项目案例,提供源码和课件
本书从理论和实战两个角度对Python数据分析工具进行了介绍,并采用理论分析和Python实践相结合的形式,按照数据分析的基本步骤对数据分析的理论知识及相应的Python库进行了详细的介绍
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(1)该教材的编写由校内一线教师和有企业经验的教师共同完成。由于 Python程序设计 课程的重要地位和实践特点,不仅需要理论上符合本科教学要求,更需要丰富的实践应用教学,因此本教材组织了校内和具有企业经验的教师共同编写。(2)基于案例驱动的教学内容设计。以往的教材在内容上一般只有针对知识点的基础案例,缺乏应用案例,从而使学生感到高深莫测和畏难情绪。因此,我们在该教材的编写过程中精心设计使用 Python 语言的实际开发应用案例,以确保应用的完整性。 (3)理论与实践相结合,通过大量的实例,学习程序设计的基本原理,使学生不仅掌握理论知识,同时掌握大量程序设计的实用案例。选择案例时由浅入深,先针对知识点的理解给出一个基础案例,随后针对该知识点的应用给出若干应用案例,这样学生就掌握了每个知识点的应用价值,
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l 本书用三步法讲解计算机程序设计,重在培养初学者的计算思维能力和习惯,便于初学者理解程序设计的思想方法。 l 本书内容覆盖计算机程序设计基本知识,内容丰富,循序渐进,既有浅显易懂的例题习题,也有比较有趣的程序练习。 l 提供讲解视频,在线测评练习,便于自学。
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读者对象:想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习,理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此,本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识,以及基于统计模型的机器学习方法,涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等,内容比较全面,可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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本书以Python3.7为编程环境,从基本的程序设计思想入手,逐步展开Python语言教学,是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。
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深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 本书将从Python基础知识、基本数据分析技能,扩展到基础案例和综合案例,最后通过实训帮助读者强化训练,完成Python相关知识的学习。 本书提供了丰富的数据、案例及程序代码,将理论与实践相结合。
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Python网络爬虫技术 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队,全部采用企业真实项目案例,提供源代码等相关学习资源。
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,*后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python网络爬虫技术。 书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
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Python程序设计基础教程 书籍非全新,8-99成新左右(实拍图以图片为准发货)
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Python程序设计基础教程 王绍锋、李淑英著 人民邮电出版社【正版保障,实物如图】 书籍品相80-99成新,实拍图以图片为准发货,介意勿拍
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作者在高校从事计算机教学多年,有过在高校教书、留学和企业工作的经验,目前已出版的书籍有多本。相信本书无论是在内容上及渠道上都比竞争对手更具有优势。本书的目标非常明确,就是为初学编程的读者提供一套以兴趣为导向的 Python 教程,其中包含以下特点:1.非常适合初学者:针对0基础优化,涉及到编程的基本理论的时候会通过举例来让读者体会这么做的必要性,然后再讲解原理。让读者不要被自己错误的想法带偏。2.基于 Python 3.6:要学就学*的,本书会在基础 Python 3 讲解过程中加入 Python 3.6的新特性,让读者体会*版 Python 带来的便捷。3.基于实践的理论学习: 根据我们所了解,很多读者学习存在一个误区,就是书看完了就觉得看懂了,一动手就抓瞎。Talk is cheap, show me the code! 以实践开始,迫使大家去练习,可能是一种不错的解决方案。实际上,在非初
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1针对Python新手量身定做,涵盖实际开发中所有重要知识点,内容详尽,代码可读性及可操作性强,快速上手。 2 全书基于Python 3,使用通俗易懂的描述和丰富的实例代码,让复杂的问题以简单的形式展现出来,生动有趣,轻松入门。 3 包含配套教学资源、实例源代码,资源齐全;提供技术问答邮箱、QQ群,高效学习。
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(1)理论+案例的编写风格:首先以简练的语言进行理论知识的讲解,配上丰富而实用的案例,并且书中多用“图”来讲解说明知识点,更有效地帮助读者理解。 (2)充分考虑学生学习之便利:考虑到当今大学生的实际情况,教材所选的实例都是贴近读者的理解水平,术语引入节奏合理,不会让读者产生晦涩的感觉,其个别难点,都尽量讲解详尽与清晰。
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Python网络数据挖掘 提供源码、数据集、课件、大纲、案例素材、期末试卷及答案,含课程思政案例导读
(1)理论联系实际,由浅入深。本书由浅入深、逐步地对复杂网络的重要概念及算法进行编程实践、分析探索及可视化,为读者更好地掌握相关知识,提供便利和支持。(2)突出重点,强化理解。本书结合作者近年来的教学和科研经验,突出重点、深入分析,同时在内容方面兼顾知识的系统性和完整性。(3)风格简洁,使用方便。本书风格简洁明快,对于非重点的内容不作长篇论述,以便读者在学习过程中明确内容之间的逻辑关系,更好地掌握操作系统的内容。
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Python Web数据分析可视化——基于Django框架的开发实战 以技能为主线,逐步深入学习Django Web数据分析可视化 ;以案例为载体,手把手教你掌握Django+Bootstrap基础
★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩,避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂,专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础,则可以跳过任意部分,直接学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一,用一句话概括就是 在Web端实现Python数据分析可视化 。技能树的爬升阶段为Python语法基础 算法初探 Python数据分析可视化 Django Web 数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性,因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。
¥69.00定价:¥69.00电子书:¥48.30
Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)(内容讲解专业但不晦涩,实例分析实际但不枯燥)
这是一套以实例为主、使用Python语言讲解网络数据爬虫及分析的实战指南。本套书通俗易懂,涵盖了Python基础知识、数据爬取、数据分析、数据预处理、数据可视化、数据存储、算法评估等多方面知识,每一部分知识都从安装过程、导入扩展包到算法原理、基础语法,再结合实例进行详细讲解。 本套书包括两本:《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(爬取篇)》和《Python网络数据爬取及分析从入门到精通(分析篇)》。 看完此书,真正让你做到从入门到精通。
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配有丰富的微课
¥29.90定价:¥39.00 (7.67折)
Python机器学习与应用案例 系统讲述Python机器学习的理论、方法及关键技术实现,零基础入门,理论结合实践,80多个应用实例,提供代码和课件
?全面性 内容由浅入深,既有原理介绍,又有实战操作,使读者在实践中掌握相关知识,并为解决问题提供详细的方法。 ?实用性 理论与实践相结合,实例丰富,具有实用性,帮助读者理解机器学习的概念、原理和算法。 ?通俗性 用浅显易懂的语言介绍Python机器学习的相关内容,即使没有机器学习基础的读者也可以快速上手。 ?易学性 提供程序代码、教学课件等资源,获取方式详见前言。
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Python程序设计基础教程 本书作者连续十四年获校我最喜爱老师称号,其课堂多年来一直都是学校提供给青年教师的教学示范课堂,作者教学能力强,具有丰富的教学经验,深受学生喜爱。
本书更偏向基础教学,针对性强,对于非计算机专业学生的课程学习,或计算机专业学生的自学,本教材适合度更高,用通俗易懂的文字,解释晦涩难懂的计算机语言,使学生更容易接受教材中的知识,同时通过大量示例,巩固相应的知识点
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Python爬虫开发从入门到实战(微课版)/互联网 职业技能系列
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Python数据分析(普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材)
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Python数据分析与可视化案例实战(项目实战·源码解读·微课视频版) 22个实战案例,专注于Python数据分析与可视化操作中实际用到的技术
本书以案例为驱动,由浅入深地介绍Python数据分析与可视化涉及的内容,实用性很强。
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告别烦琐的重复性工作,向工作效率低下说 不 ! 插上Python这对 翅膀 ,让你的办公效率飞起来! 一起用Python编写能自动完成各种办公任务的代码吧! 轻松上手:用通俗易懂的语言详细讲解Python自动化办公的相关技术和典型应用,即便是编程 小白 ,也能轻松上手并快速提高。 案例丰富:详解112个典型实战案例,手把手带领读者进行编程实践,从而帮助他们快速掌握并灵活运用Python自动化办公的相关技术。 经验分享:结合作者在Python编程实践中积累的丰富经验,为读者提供独特的视角和实用的建议,助力他们在工作中快速取得优势。 适用广泛:无论是刚进入职场的新手或者团队管理者,还是Python程序员或者自动化办公技术的其他爱好者,都能从本书中获得有价值的知识和启发。
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1.理论和实践相结合。本书理论阐述通俗易懂,且尽可能避开计算机专业术语;同时本书突出财务实践,以便满足财经类专业学生对数据分析的需求。 2.案例丰富,讲解细致。本书案例丰富,讲解细致,案例数据来源于资本市场上市公司。 3.聚集应用,微课导学。本书内容讲解上聚焦于Python财务数据分析基础知识的应用,并在每章章首提供了微课导学,供读者学习使用。
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本书内容丰富,涵盖了Python编程的各个方面,包括Python的基本编程规范、常用内置数据类型、程序流程控制、列表和数组、函数和模块、面向对象的程序设计、输入输出与文件和数据库应用等内容。
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Python程序设计基础 以实用为导向,以实例方式进行讲解,每个实例程序都通过了验证;内容图文并茂,操作步骤完善,并附有具体脚本代码,易于掌握和学习;另外提供开放式的课程网站和相应的课件作为支持。
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OReilly Python学习手册 (第4版) 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python学习的手册(第4版)》学习的Python的主要内建对象类型 数字、列表和字典。使用Python语句创建和处理对象,并且学习的Python的通用语法模型。使用函数构造和重用代码,函数是Python的基本过程工具。学习的Python模块 封装语句、函数以及其他工具,以便构建较大的组件。学习的Python的面向对象编程工具,用于组织程序代码。学习的异常处理模型,以及用于编写较大程序的开发工具。了解Python工具,如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。
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Python程序设计案例教程 新时代新理念职业教育教材·物流类;新型活页式融媒体教材
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零基础学Python(Python3.10全彩版)编程入门 项目实践 同步视频
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基于Python的大数据分析基础及实战 书籍非全新,8-99成新左右(实拍图以图片为准发货)
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Python GUI设计tkinter 菜鸟编程(增强版) 本书的特色是 对 tkinter 最基础的知识使用了大量灵活的实例,说明其在各种环境下的应用方法。
本书主要讲解如何在窗口内使 用 Python 的内部模块 tkinter 设计图形用户接口 (GUI) 程序,让用户可以利用图形接口与计算机沟通。
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《Python与数据科学》分为基础编、分析编、挖掘编和提高编四部分。 基础编包括数据科学简介(第1章)和Python基础知识(第2章)两章。涉及数据科学的概念、数据科学的学习方法、数据科学家的概念、数据科学家的应备技能、Python与数据科学的关系、数据科学领域中常用的Python包。 分析编包括Python数据获取和数据预处理(第3章)和利用Python进行数据分析(第4章)两章。内容包括Python数据获取的各种方式:从文件中、从数据库中、从Web网页中获取数据,对获取的数据可采用Python Pandas进行数据清洗、数据集成与数据转换等数据预处理工作。 挖掘编包括利用Python进行数据挖掘(第5章)和利用Python进行文本挖掘(第6章)两章。在数据挖掘部分首先简单介绍了Python的Scikit-Learn数据挖掘库的安装与使用,然后结合实例详细介绍数据挖掘中常用的算法;在文本挖掘部分
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Python机器学习实战案例(第2版) 夯实基础知识,轻松进阶;多技术融合使用,兼顾前沿;渐进式推进,项目实战
本书基于Python语言,借助机器学习开源框架TensorFlow实现了20个典型的实践案例,其内容涵盖了机器学习的基础算法,实践性强,注重提升动手操作的能力。
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Python数据分析与挖掘实战(第2版)张良均、谭立云、刘名军、江建明 著机械工业出版社9787111640028 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,第1版销售超过10万册,销售势头依然强劲,被国内100余所高等院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的新技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点,这为本书的内容和形式提供了强有力的保障,这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章,分为三个部分,从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇(第1~5章) 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论,包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程,以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇(第6~12章) 通过工程实
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