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1．内容上，处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识点覆盖了等级考试需要的核心内容，又删减了部分使用频率低的内容。 2.本书结构：本章内容概述 典型例题分析 问题与思考 习题与解答 等考试题 3.教材案例资源丰富。全书设计240个示例，覆盖Python的重要知识点。精心设计和编写课后习题，教材编写与教学资源建设同步，本书提供教学课件、微课视频、程序源码。
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从零开始学Python数据分析(视频教学版) 罗攀 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠
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问题求解与Python程序设计 鲍春波 清华大学出版社有限公司 【新华书店全新书籍】
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《Python与数据挖掘》是一本适合教学和零基础自学的Python与数据挖掘的教程，即便你完全没有Python编程基础和数据挖掘基础，根据《Python与数据挖掘》中的理论知识和上机实践，也能迅速掌握如何使用Python进行数据挖掘。《Python与数据挖掘》已经被多所高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。
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Python时间序列预测 [加]马可·佩塞罗( Python时间序列预测一站式参考，涵盖统计模型和机器学习模型，提供GitHub示例
借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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本书特色 本书在内容写作与设计上具有以下特色。 1.趣味案例引导，寓教于乐 本书摒弃了传统编程书籍枯燥乏味的理论讲解方式，通过丰富的趣味案例引导学习。从简单的 Python 快速入门到复杂的游戏编程，每个章节都配备了精心设计的案例，旨在通过实践操作加深理解，让学习过程变得生动有趣， 2.视频教程辅助，学习更高效 为了进一步提升学习体验，本书配套了详细的视频教程。这些视频由经验丰富的讲师录制覆盖了书中的所有知识点和案例解析。读者可以在阅读本书的同时扫码观看视频，加深对内容的理解和掌握。 3.由浅入深，循序渐进 本书内容安排科学合理，遵循由浅人深、循序渐进的原则。从Python的基本语法讲起，逐步深人到函数应用、数据结构、文件与异常处理、模块化编程、面向对象编程等内容。每个章节都设置了练习题，帮助读者巩固所学知
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全国计算机等级考试二级教程 Python语言程序设计 适用2023-2024年考试 高等教育出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社【正版书籍】 畅销推荐，正版保证，现货直发，物流快捷，优惠多多，欢迎选购！
作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网站；
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Python数据科学手册（第2版） 热销经典新升级，一书掌握主流数据分析与机器学习工具：NumPy + pandas + Matplotlib + scikit-learn
1.【经典】热销经典新升级，上一版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.6 星评 2.【热门】基于数据分析与数据科学超流行开源项目（ GitHub 43.9k ） 3.【全面】一书掌握Python四大库：NumPy pandas Matplotlib scikit-learn NumPy（大规模数值数据） pandas（数据处理和分析） Matplotlib（数据可视化） scikit-learn（机器学习） 4.【实操】附赠所有示例和彩图的源代码，Jupyter Notebook一键运行
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Python电商数据分析实战 零基础快速上手Pandas数据分析，8大经典数据实战案例，35万行一线数据集，数据技能和分析思维的完美融合
（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章全网阅读量破100万。（2）深谙读者痛点：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛点，本书专门为此准备了一套“思维+技能+理论+实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。（4）以实战制胜，案例牵引：书中包含大量实际案例，覆盖大部分数据分析场景，对这些案例抽丝剥茧，帮助读者在实战中获得通用方法和业务技能。（5）8个场景、8大案例、35万行数据集：针对报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大经典分析场景，用8大案例和
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趣味编程挑战:从Python入门到AI应用孙勇电子工业出版社9787121363177
本书特色(1)基于 Python新版本，适合零基础的初学者。(2)采用单元形式编排内容，由浅入深、循序渐进，通过趣味案例激发学生的学习兴趣。(3)以解决问题为导向，注重计算思维的培养，突出编程能力的重要性。同时，讲解编程知识以“够用”为原则，带领初学者避开技术陷阱。(4)教学案例丰富，涉及数学计算、绘画、游戏设计和人工智能应用等，让学生体验编程的乐趣。(5)精心设计课后练习题，让初学者巩固所学知识。本书特色(1)基于 Python新版本，适合零基础的初学者。(2)采用单元形式编排内容，由浅入深、循序渐进，通过趣味案例激发学生的学习兴趣。(3)以解决问题为导向，注重计算思维的培养，突出编程能力的重要性。同时，讲解编程知识以“够用”为原则，带领初学者避开技术陷阱。(4)教学案例丰富，涉及数学计算、绘画、游戏设计和人工智能应用等，让
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