
PYTHON编程基础与应用 蓝永健 陈冬冬 蓝永健,陈 大中专 大中专高职计算机 大学教材 籍机械工业出版社
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适读人群 :任何懂一点Python基础的读者,以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多,但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图,在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块,它易学易用、种类丰富、绘图美观,在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍,还介绍了Plotly的各种应用场景,比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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【速发】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 97871 可开发票,正版现货,支持7天无理由退换货
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Python GUI设计:tkinter菜鸟编程 洪锦魁 清华大学出版社 9787302530640
《Python GUI设计——tkinter菜鸟编程》是首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一;为了详细讲解GUI设计,本书共使用了270个程序实例,详细讲解各种Widget的用法。
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![Python密码学编程 第2版 [美]阿尔·斯维加特(AlSweigart),郑新芳,赵怡翾 人民邮电出版社 97871](images/model/guan/url_none.png)
Python密码学编程 第2版 [美]阿尔·斯维加特(AlSweigart),郑新芳,赵怡翾 人民邮电出版社 97871
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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PYTHON程式设计:从入门到实践 杨亚、吴起凡 正版书籍 新华书店文轩 清华大学出版社 可开发票,支持7天无理由退换货
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PYTHON程序设计:从入门到数据科学(微课视频版):周蓉、周景、师瑞峰、魏军强、滕婧 著 大中专理科科技综合 大中专
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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如果你刚刚接触Python编程,而且正在寻找一本实用的教程,那么这本书为你量身打造。通过阅读本书,你不仅会学到很多实用的Python编程知识,还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章最后都会对该章的知识点进行小结,还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后,你就能熟练地运用Python了。不仅如此,你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中,你将创建出许多简单的小游戏。通过本书,你将会学到:字符串的构建、切片和索引;定义函数;读写文本文件;创建并操作sprite;面向对象编程;创建GUI;处理声音和音乐,创建动画。本书的网站上都有些什么?Python 3.1.1的Windows
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Python数据科学指南 人民邮电出版社 新华书店正版,多仓就近发货,85%城市次日达,团购优惠咨询在线客服!
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书,你将学会:■ 揭示数据科学算法的完整范畴;■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;■ 进一步有效理解集成方法的潜在含义及实施;■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;■ 熟悉优选的算法,如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色:■ 内容明确且易于跟学;■ 甄选重要的任务与问题;■ 精心组织编排内容,有效解决问题;■ 清晰易懂的讲解方式;■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问
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