1.适用于Pytho3.7及以上版本,提供配套源代码。 2.16个有趣的项目案例，实用性和趣味性兼备。 3.项目式的学习方法，提升分析和解决实际问题的能力。 本书每章先介绍一个明确的项目目标并讨论问题的解决方法，然后给出一个任务，例如指导海岸警卫队的搜救工作、策划并执行NASA的月球飞行、使用人脸识别保护进入安全实验室的通道等，让读者像程序员一样思考。在这个过程中，读者将学会如何： .使用matplotlib、NumPy、bokeh、pandas、requests、Beautiful Soup和turtle等库； .使用自然语言处理和计算机视觉模块，如NLTK和OpenCV； .编写程序，探测和跟踪在星域中移动的物体； .从网上抓取演讲稿，并自动进行总结； .使用火星轨道器激光测高仪（MOLA）地图选择航天器的着陆点； .使用数据绘图和可视化工具，绘制地图并实现人口密度可视化。 本书中的程序对初学者很友好，而且
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Python人脸识别(从入门到工程实践)/智能系统与技术丛书
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Python是一种功能强大的脚本编程语言，简洁而优雅，且易于入门，计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面，《Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容，针对编程初学者的需求，对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面，本书以数据的处理和分析为主题，强调编程的基础和实践，通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书，读者不仅能掌握Python开发的相关知识，还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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Python工匠：案例、技巧与工程实践 9787115584045 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
适读人群 ：本书适合以下人群阅读： 以Python为主要开发语言的工程师； 工作中需要写一些Python代码的工程师； 有其他语言编程经验、想学习如何写出地道Python代码的工程师； 任何爱好编程、喜欢Python语言的读者。 1.专业：基于GitHub人气开源文章“Python工匠”系列，基于Pytho3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融入互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
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Python 3 程序设计（第3版）（AI辅助版）（附微课视频）
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Python极客项目编程 (美)温科特卡姆(Mahesh Venkitachalam) 著;王海鹏 译 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！
Python是一种强大的编程语言，容易学习而且充满乐趣。但掌握了基本知识后，接下来做什么？ 本书包含了一组富有想象力的编程项目，它们将引导你用Python来制作图像和音乐、模拟现实世界的现象，并与 Arduino和树莓派这样的硬件进行交互。你将学习使用常见的Python工具和库，如numpy、matplotlib和pygame， 来完成以下工作： 利用参数方程和turtle模块生成万花尺图案； 通过模拟频率泛音在计算机上创作音乐； 将图形图像转换为ASCII文本图形； 编写一个三维立体画程序，生成隐藏在随机图案下的3D图像； 通过探索粒子系统、透明度和广告牌技术，利用OpenGL着色器制作逼真的动画； 利用来自CT和MRI扫描的数据实现3D可视化； 将计算机连接到Arduino编程，创建响应音乐的激光秀。 通过本书，你可以享受作为极客的真正乐趣！
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《Python源码剖析：深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C 程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言，无论是使用Python语言本身，还是将Python与C/C 交互使用，深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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掌握Python可以让计算机帮我们做各种各样的事情，而实践是掌握知识的有效方法。本书通过各大编程竞赛网站的真题来讲解Python编程知识，优势体现在： 1. 学习路线清晰，章节目标明确； 2. 由各编程网站上的真题推进章节，可自行线上评测。
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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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