Python Qt GUI与数据可视化编程 9787115514165 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）
PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定，使用PyQt5可以在Pytho中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发PythoGUI应用程序的编程方法，还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法，特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序，使学习过程具有可跟随性和可操作性，适合具有Python编程基础，需要使用Python设计GUI应用程序，或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括： 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用； GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用； 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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Python数据分析与应用项目教程 刘瑞新 教材 9787111785958 机械工业出版社F 全新正版，可开发票
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PythOn自然语言处理9787115333681 【佳倪文化】
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图像处理，计算机视觉人脸识别图像修复，编程入门教程书籍零基础，深度学习爬虫，用流行的Python图像处理库、机器学习库和深度学习库解决图像处理问题。
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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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Python金融实战 (美)严玉星(Yuxing Yan) 著;张少军,严玉星 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！
本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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Python基础与数据分析 9787122404473 化学工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
1. 强调程序源代码和程序文档的规范性，将职业素质培养融入到教材中。 2.将程序设计思想与Python语言语法学习融会贯通，所有案例都采用先分析设计思想，体现了程序设计的灵魂是算法的思想。 3.程序代码清晰，注释清楚，测试结果直观，增加Python语言程序调试与常见错误分析等内容。 4.所有案例均有录屏操作 5.随书附赠课件
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Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图8065612
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《计算机科学丛书：Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法，帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术，强调问题求解，而非语法。通过广泛的趣味性实例（涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域）来激发学生的学习兴趣，为求解这些问题，适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。～6章使用内置的Turtle图形模块，其余部分使用Tkinter，这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例，每章末尾还有专门的GUI练习。
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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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同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术，并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解，并搭配多个实用性极强的示例代码，生动的阐述了每项技术的核心奥秘。各章节衔接紧密，且内容精炼不拖沓，读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习，相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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