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本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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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（原书第3版） 美亚畅销书全新升级，曾获《ACM计算评论》年度 佳奖，新增TensorFlow 2、GAN和强化学习等实用内容
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
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普通高等教育信息技术类系列教材-Python程序设计:从编程基础到案例应用
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内容全面，系统讲解爬虫知识。 详细介绍了爬虫与反爬虫的方法。 提供了多个较高应用价值的爬虫实战案例，具有较强的应用性。
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