为新手准备的Python数据分析门教程！ （1）从简单的数据出发，聚焦于思考、理解和掌握数据分析逻辑。 （2）采用IPython Shell展示代码，简洁优美，清晰易懂。 （3）涵盖Python基础知识、数据导、数据分析和可视化基础知识。 （4）随学随用，实例方案可以作为模板初步应用到实际工作场景中。 （5）辅以Markdown的使用介绍，便于读者记录和分享知识。
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OReilly：Python文本分析 [美]延斯·阿尔布雷希特；[美]西达尔特·拉马钱德兰；[美]克里斯蒂安·温克勒 中 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
提取API与网页的数据。 统计分析和机器学习的文本数据预处理。 机器学习分类、主题建模与摘要。 解释AI模型与分类的结果。 利用单词嵌入，探索及可视化语义相似性。 分析产品评论中的客户情感。 根据命名实体及其关系创建知识图。
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1. 零基础入门Python网络爬虫。 2. 提供全套视频讲解爬虫技术。 3. 使用爬取链家网、豆瓣网、Q房网、拉勾网、新浪微博、我爱我家、房天下、知乎等多个实用案例。
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树莓派智能项目设计:Raspberry Pi 4 Model B上的Python实现
本书通过软硬件的结合，掌握人工智能项目发的基本方法，实现包括智能小车、机械手掌、视觉机器人等多个基于树莓派的智能实践项目。 本书适用于拥有树莓派并希望学习Python、OpenCV的读者，可作为高等院校计算机类、信息类、电子类等专业人工智能相关课程的教材，也可供从事人工智能项目发的读者参考。
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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学习何时对数据进行标准化，何时对数据清理进行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据集进行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程
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Python数据分析与机器学习(微课视频版)杨年华其他清华大学出版社有限公司新华书店正版
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Python编程自学手册史向东 ... [等] 编著其他电子工业出版社新华书店正版
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战王国平其他清华大学出版社有限公司新华书店正版
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Python Qt GUI与数据可视化编程王维波 栗宝鹃 张晓东其他人民邮电出版社新华书店正版
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Python实现教程——新工科过程计算与优化方利国、方曦 编著其他化学工业出版社新华书店正版
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编程的核心是算法，学习的算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。本书面向算法初学者，首先介绍当下流程的编程语言Python，详细讲解了Python语言的变量和顺序、分支、循环三大结构，以及列表和函数的使用，为之后学习的算法打好基础。然后以通俗生动的语言讲解了双指针、哈希、深度优先、广度优先、回溯、贪心、动态规划和*短路径等经典算法。
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Python for Secret Agents - Volume II
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正版 Python数据分析实战 思路详解与案例实践 罗博炜 数据分析初学者数据营销分析人员数据产品经理数据科学相关专业学
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以ChatGPT为代表的大模型产品对初级程序开发人员提出了挑战，要想在开发领域站稳脚跟、有发展，必须掌握更高级的技巧和能力。对于Python开发人员来说，高并发、高性能开发无疑是未来必须走的进阶之路。本书可以帮助Python初级码农向高手进阶，帮助所有Python从业者摆脱因ChatGPT等产品带来的职业危机。书中不仅对Python*备基础知识进行了解读，对所有的Python高级特性进行原理级剖析，还囊括了大量指导实践的内容，可以帮助读者真正实现高并发、高性能编程。
Python科学计算和数据科学应用 (第2版)使用NumPySciPy和matplotlib 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《Python科学计算和数据科学应用(第2版)使用NumPy、SciPy和matplotlib》全面介绍Python在数值计算和数学领域的模块、标准库以及多个开源Python库，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。在上一版的基础上，本书做了全面修订，更新了每个包的更新细节以及Jupyter项目的变化，演示了数值计算和数学建模在大数据、云计算、金融工程、商业管理等领域的应用。本书提供了Python在数据科学和统计分析中很多新的应用示例，对上一版中的示例进行了扩展，每个示例都充分展示了Python的简洁语法及其数据分析方法在快速开发和探索性计算方面的强大功能。通过阅读本书，读者将熟悉很多计算技术，包括基于数组的计算和符号计算、数据可视化和数值文件读写、方程求解、优化、搽丶值和积分以及特定领域的计算问题，如微分方程求解、数据分析、统计建模和机器学习的等。
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