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水木书荟 零基础入门学习Python 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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正版! Python数据分析 活用Pandas库, 9787115529114, 人民邮电出版社【正版图书可开发票】 正版图书]
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Python UNIX 和Linux 系统管理指南【正版图书,达额减,电子发票】 正版
《PythonUNIX和Linux系统管理指南》介绍了Python语言如何为管理uNIx和Linux服务器提供各种更加有效的任务处理方式。书中各章都提出了具体的管理问题,如并发或数据备份,然后通过Python示例提供了解决方案。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,读者可以学习如何用Python开发自己的一套命令行工具来解决诸多问题。作者建立了一个免费下载的Ubuntu虚拟机,其中包含《PythonUNIX和Linux系统管理指南》的源代码和运行实例,也包括SNMP、IPython、SQLAlchemy及其他工具。通过《PythonUNIX和Linux系统管理指南》,你可以发现Python在如下几个方面的作用 读取文本文件并提取信息。使用多线程和fork选项。使用网络设备从一个进程获取另一个进程的信息。创建可点击的、易于交互的GUl工具。通过交互式SNMP编程实现监控大型主机集裙。掌握IPythonshell,作为Bash、Korn或Z—Shell的替换或补充。将
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Python云原生 (印)马尼什·塞西(Manish Sethi) 著,宋净超 译 电子工业出版社【正版书籍】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
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Python程序开发(高级) 中慧云启科技集团有限公司 著 9787115583550 人民邮电出版社
1.内容丰富,组织合理 丛书由浅入深,以模块化的结构组织各章节,以任务驱动的方式安排具体内容,以培养院校学生能力为目的,体现了“教、学、做一体化”的思想。 2.结合实际,突出实践 丛书由企业工程师精心设计了大量案例和项目实训,案例和项目实训有详细的代码说明和步骤解释,读者在学习理论知识的同时能够进行项目实践,方便读者快速上手Python。 3.资源丰富,立体教学 丛书配备了丰富的立体化教学资源,包括教学PPT、案例代码、习题答案等。 4.融入1+X证书标准 丛书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据。
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自动化平台测试开发:Python测试开发实战【正版】 【正版图书,电子发票】
适读人群 :本书适合从事自动化测试开发技术的广大开发和测试人员使用,也可供产品测试开发管理人员参考。 自动化测试平台测试开发是指开发一个平台系统,结合相关的开源自动化框架进行集成,如Selenium等,然后在该系统 上进行接口自动化测试、App自动化测试、WebUI自动化测试、性能测试等,总体而言,开发出来的自动化平台能使自动化测试更高效、更务实、更可视化、更简洁。
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资深Python专家Doug Hellmann作序鼎力推荐,网站全五星评价,Python领域极有影响力的著作之一; 围绕Python编程的核心问题,系统而详细地讲解Python设计模式、并发和程序库等各种实用编程技术和技巧,并以3个完整的案例展示“设计-实现-优化”的全过程,带你领略Python语言之美,提升Python编程水平。
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适读人群 :适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到: l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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