Python极客项目编程（第2版） 15个趣味Python编程项目，从做中学，掌握更实用的Python编程技能（含AI语音识别）
Python以其简洁的语法、强大的功能、较低的学习门槛而受到广大编程爱好者的喜爱。但是，学习完Python的基础语法和编程知识后，如何提升Python编程技能呢？ 本书通过15个有趣且富有创造性的编程项目，教你用Python生成图像和音乐、模拟现实世界中的现象，并与树莓派等硬件进行交互。 本书项目涵盖绘画、图像处理、3D渲染、树莓派、物联网、AI机器学习等，讲解众多实用的Python库：NumPy、Matplotlib、scipy、PyAudio、Pillow、sqlite3、turtle、math、argparse、OpenGL、tensorflow ● 使用海龟绘图法绘制复杂的分形图案和繁花曲线； ● 模拟弹拨乐器的声音生成音乐； ● 设计引人入胜的元胞自动机并实现群体行为模拟； ● 实现二维和三维空间中的康威生命游戏； ● 将普通图像转换为文本图形、照片马赛克和令人惊叹的裸眼立体画； ● 探索3D图形，从基本的形状渲染到
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Python数据分析实战 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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Python数据分析实战 (意)法比奥·内利著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 PYTHON数据分析实战(第2版 第二版)
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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零基础学Python编程：从入门到实践 图文并茂的学习路线图,154个动手编码示例
★零基础学Python编程的7步指南。 ★图文并茂的学习路线图。 ★154个动手编码示例。 ★ 一本零基础初学者系统自学的新版Python编程教科书。 ★一个学后就能自己解决从易到难编程问题的机会。 ★笔者为了帮助那些立志开始学习编程的人们，特编写了本书，以供读者自主学习。 ★从书中，我们可以了解、学习陌生的术语，以便轻松自如地阅读编程书籍，并享受掌握编程知识的喜悦，从而便于我们继续进入下个阶段的学习。 ★《零基础学Python编程 从入门到实践》的读者们，在这个学习的过程中，你们可能会觉得，有时是一个人在孤独学习，有时是大家一起在共同成长，而这种相互感染的力量会促使我们共同进步。
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Python机器学习实战案例(第2版高等学校人工智能理论与应用实践系列教材)
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Python高效编程——基于Rust语言 使用Rust这一门令人兴奋的新语言实现高效的Python开发！
Rust是一门令人兴奋的新语言。它为开发人员提供了没有垃圾收集机制的内存安全，从而带来了快速的运行和低内存占用。但是，用Rust重写一切可能是昂贵和有风险的，因为Rust中可能没有对要解决的问题的包支持。这就是Python绑定和pip的用武之地。本书将使开发人员能够用Rust编写可以使用pip安装的模块，这样就能够在需要的时候注入Rust，而不需要承担重写整个系统的风险和工作量。这种方法使开发人员能够在Python项目中尝试和使用Rust。
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