Python语言入门 Mark Lutz 中国电力出版社 9787508305806
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Python程序设计实验指导与习题 编译原理 航空工业出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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Python参考手册（第4版） 比兹利 人民邮电出版社 9787115242594
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Python 编程金典 P.J.Deitel 清华大学出版社 9787302066422
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Python Cookbook：（第2版）中文版 马特利 人民邮电出版社 9787115222664
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Python语言入门 Mark Lutz 中国电力出版社 9787508305806
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Python青少年趣味编程 汇编语言 四川科学技术出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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用Python编程和实践！数学教科书 机器学习 chatgpt聊天机器人 深度学习中必要的基础知识 人工智能 数学基础书
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Python编程三剑客：Python编程从入门到实践*2版+Python编程快速上手*2版+Pyth
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Python数据分析实战 算法与数据结构 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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Python基础与深度学习实战 梁桥康[等]编 编译原理 化学工业出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
语言轻松内容从入门到精通帮助读者掌握python
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PYTHON程序设计基础教程（第2版 微课版） 林子雨 赵江声 陶继平 书籍 人民邮电出版社
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Python统计分析 社会工作管理规划 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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PYTHON程式设计语言（第二版）（微课版） 李美珊、刘 大中等专业学校 大中等专业学校理科计算机 大学教材 图书籍清华
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Python编程：从入门到实践[美]埃里克·马瑟斯（Eric Matthes） 著；袁国忠 译人民邮电出版社978711 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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Python源码剖析：深度探索动态语言核心技术 陈儒 电子工业出版社 9787121068744
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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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PYTHON编程基础 袁连海、刘华春、姚捃 书籍 清华大学出版社
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PYTHON网路爬虫专案开发全程实录 明日科技 著 计算机软体工程（新）专业科技 图书籍 清华大学出版社
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PYTHON开发实例大全 上卷 9787115528551 人民邮电出版社 张善香 田蕴琦 张晓博
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Python编程从数据分析到机器学习实践 刘瑜 著 中国水利水电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是一本基于Python语言进行数据分析和机器学习的入门与应用类图书，也是一本兼顾实战要求的视频教程。具体内容包括：Jupyter Notebook应用，Numpy科学计算、矩阵、线性代数和高级技术，Matplotlib基础知识和高级应用，Scipy基础知识和高级应用，Pandas基础知识、数据处理和基于时间应用，Scikit-learn基础知识与应用等。本书突出了代码编写的实战要求，为每一章提供了生动有趣的实践内容，包含了文字处理、图像识别、音频编辑、数据分析及预测等实际案例。本书的编写基于Python3.7版本。另外，本书配备了608分钟的微视频讲解、提供完整的源代码及PPT课件下载。具体下载方法见“前言”中的相关介绍。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》适合具有Python编程基础的IT编程工程师、计算机相关专业
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 张骞 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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Python和Dask数据科学 Daniel 著；杰西·丹尼尔(Jesse、C.、王颖、周致成、王龙江 译 清华大学出版 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
主要内容 ● 处理大型的结构化和非结构化数据集 ● 使用Seaborn和Datashader实现可视化 ● 实现自己的算法 ● 构建分布式应用 ● 打包和部署Dask应用
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Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战 王国平 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧；第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富，通俗易懂，适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用，还
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Python编程：从入门到实践 [美]埃里克·马瑟斯（Eric Matthes） 著；袁国忠 译 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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Python机器学习技术：模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。
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Python高效开发实战――Django、Tornado、Flask、Twisted(第3版) 刘长龙 电子工业出版社
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