
Python计算机视觉编程 人工智能机器学习计算机视觉编程入门书籍 语言及应用 计算机视觉编程实践指南 编程
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Python程序开发(中级) 中慧云启科技集团有限公司 著 9787115585394 人民邮电出版社
1.1+X证书制度试点培训用书; 目前软件技术专业开始python程序设计基础这一门课程,此外人工智能、大数据分析其他专业也都需要本门课程的基础知识体系做支撑,且本书直接对应证书初级的python程序设计专业知识考察点。 2.丰富的案例和技术支持; 教材配套丰富的实操案例,简单易上手,切合企业开发实际技术要求。 3.附赠PPT、源代码、习题与答案等资源
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初学Python这是一本有关Python开发的指南 n 涵盖近期发布的Pyttlon版本的核心功能特性,而不仅仅是语法 学习更多的高阶内容,如正则表达式、网络、多线程、图形用户界面、Web/CGl和Python扩展等 包括几个全新的章节,关于数据库、网络客户端、Java/Jytt30n和Microsoft Office等 展示数以百计的代码片段、交互实例和大量加强您的Python技能的实用练习 “对Wesley Chun《Python核心编程》第二版的漫长等待是值得的——它的深邃、它的全面,以及它实用的练习将会帮助读者学会并掌握杰出的Pythorl技能。” ——Alex Martelli,Pythoom a Nutshell一书作者和PythoCookbook一书编辑 “终于,一本杰出的融教材和参考书于一身的Python书籍诞生了。” ——Michael Baxter,Linux Journal 学习专业的Python风格、实践和好的编程习惯; 加强对Python对象、内存模型
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Python学习从入门到实践【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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Python地球科学数据分析 毛里齐奥·彼得雷利(MaurizioPetrelli) 人民邮电出版社 978711560
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《Python语言及其应用》内容易于理解,而且读起来生动有趣,是编程和Python初学者不可多得的教程。书中首先介绍了Python的基础知识,然后逐渐深入多种主题,结合教程和攻略式风格来讲解Pytho3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。 《Python语言及其应用》会为你学习Python打下坚实的基础,包括测试、调试、代码复用的实践以及其他开发技巧。同时还会告诉你如何在商业、科学和艺术领域使用Python,并教会你使用多种Python工具和开源包。 通过阅读本书,你将能够: 学习简单的数据类型,以及基本的数学和文本操作 学习用Python内置的数据结构来处理数据 掌握Python的代码结构和函数的用法 使用模块和包编写大规模Python程序 深入理解对象、类和其他面向对象特性 学习使用普通文件、关系数据库和NoSQL数据库来存储数
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Python学习手册-(第3版) 【正版书籍,满额减,电子发票】
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Python数据分析-基于Plotly的动态可视化绘图 【正版书籍,满额减,电子发票】
随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低,当今的互联网存在海量的数据,想要快速从这些数据中获取更多有效的信息,数据可视化是重要的一环。对Python语言来说,比较传统的数据可视化模块是Matplotlib,但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点,限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题,新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性,所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用,包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习、量化投资等,方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写,同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JaScript中的应用案例。
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Python数据可视化编程实战 第2版 【正版书籍,满额减,电子发票】
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例,旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库,牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起,循序渐进,直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外,本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库,如何在不同的环境(如文字排版系统或LaTeX)中使用matplotlib,以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书,读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容: 搭建工作环境所需的工具; 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据; 绘制并定制化图表; 使用流行的Python数据可视化库; 使用mplot3d绘制3D图表; 使用图像和地图绘制图表; 使用恰当的图表描述数据; 更多matplotlib的高级内容; 使用Plot.ly在线分
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