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Python数据结构与算法分析第2版 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用,Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验,向读者透彻讲解在Python环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书,读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用,等等。
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本书是江苏省高等学校重点教材。全书以“精讲、实用、参与”为核心理念编写而成。 本书内容安排遵循学生的认知规律,结合Python语言的特点,分为基础篇、进阶篇和实战篇三部分。前6章为基础篇,属于必学内容,包含认识Python、Python程序设计准备、开始Python程序 设计、小试牛刀——文件、设计自己的积木块——函数、使用别人的积木块——模块与包;第7章至第10章为进阶篇,包含面向对象程序设计、图形用户界面设计、数据库应用开发、错误和异常;第11章至第12章为实战篇,包含网络编程、数据处理。全书体系架构灵活,案例来源于全新的实践应用,语言精练,充分体现了Python语言既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程的特点。 为方便教学,本书配套有PPT课件、操作录屏、动画、源代码等教学资源,其中部分资源以二维码
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Python科学计算和数据科学应用使用NumPy、SciPy和matplotlib [美]罗伯特·约翰逊(Robert 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《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、插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等。
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