![少儿编程趣学指南：Scratch3.0篇+Python篇 [美]肖恩·麦克马纳斯（Sean McManus） 著；网易有](http://img3m7.ddimg.cn/85/5/12410161717-1_b_1779547837.jpg)
少儿编程趣学指南：Scratch3.0篇+Python篇 [美]肖恩·麦克马纳斯（Sean McManus） 著；网易有 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本系列书是一套面向青少年的图文并茂的编程入门书，作者用新奇又有趣的方式带你熟悉 Scratch 3.0 和 Python 等时下流行的编程语言，学习简单又有代表性的程序，熟悉编程技巧，创造属于你自己的游戏项目和APP应用。深入学习本系列书，你将成为一名编程小行家！
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Pandas入门与实战应用 ：基于Python的数据分析与处理 周峰 电子工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书首先讲解Pandas快速入门的基础知识，如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、开发环境配置、常用的数据结构等；然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导入、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理；接着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化；然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型，最后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热点问题、关键问题及种种难题。
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ROS 2机器人编程实战：基于现代C++和Python 3 徐海望 高佳丽 著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书介绍了基于ROS 2编程所需的各方面知识，并通过结合基本概念、设计思想、工程实践、编程调试和应用技巧等多面一体进行阐述，使读者可以更加快速地掌握ROS 2机器人编程的核心思想。书中包含大量的代码和实战案例，同时还会讲述开源项目及其相关规范和注意事项，结合作者实际的工程经验、与时俱进的 ROS 2设计思想和源码案例，读者可以学习到不拘泥于软件版本与软件环境的编程知识。此外，本书的*后一章还给出了ROS 2在实际项目中落地的应用策略和实用建议。书中所有源码都已按照ROS 2的相关规范进行开源，并与读者共同维护。 本书为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直接扫描二维码观看。 本书适合机械、自动化、机器人、计算机、自动驾驶和人工智能等行业的从业者、学生和研究人员，以及 DIY 爱好者和极客等阅读学习。
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现代藏文字符自动分析——Python实现 高定国 西南交通大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《现代藏文字符自动分析——Python实现》分为藏文字符处理基础、藏文字符排序、藏文字符查找和藏文字符统计4篇，首先主要介绍算法概述、藏文字符的输入输出、全藏字的生成等藏文字符处理基础知识；其次以现代藏字构件识别为基础分别用插入排序、归并排序、堆排序、快速排序实现了藏文字符的排序；再运用查找算法实现了藏文编码转换、藏文的拉丁转写、《藏文数字编码方案》和藏汉电子词典的实现；最后实现了全藏字字符构件的静态统计、藏文多文本中构件的动态统计、基于字典的藏文音节动态统计、基于哈希表的藏文音节动态统计等藏文字符的统计。 《现代藏文字符自动分析——Python实现》适用于藏文基础较好、计算机初步入门的人员，也适用于计算机基础较好、拟从事藏文信息处理的人员。 《现代藏文字符自动分析——Python实现》可作为高等院
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科研论文配图绘制指南:基于Python 宁海涛 人民邮电出版社 9787115607614
适读人群 ：本书既适合各大研究机构和高校等单位的工作者阅读，也适合各行业工作人员以及在读的研究生和准备考研的大学生阅读，还适合需要进一步掌握科研论文插图的设计思路和绘制技巧的群体学习，以及对可视化有兴趣的读者。 1.数据分析师和独立数据可视化设计师传授丰富的实践经验和杰出的绘图技能，实用的科研论文配图绘制指南。 2.系统地介绍基于Python的科研论文配图的绘制技巧，提高读者的绘图效率。 3.100多种图形的详细绘制方法，200多个绘图用的源代码文件即学即用，轻松做出精美的科研和论文配图，让论文锦上添花。 4.全彩印刷，图表案例精彩呈现，带来良好的阅读体验，方便理解和学习。 5.浙江大学计算机学院副院长陈为教授，图表大咖张杰、张敏和阿里云技术专家石璞东联名推荐。
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时间序列预测：基于机器学习和Python实现 [美]弗朗西斯卡·拉泽里（Francesca Lazzeri） 机械工业出 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书基于Python这一处理数据功能强大的高级编程语言，在实践中展示了如何将这些模型应用于真实世界的数据科学场景。Python提供了一系列用于时间序列数据分析的库，可以针对不同的预测解决方案进行通用化的代码部署。
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自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常工
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