Num PY 攻略 PYthon科学计算与数据分析【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
直截了当和易于学习的内容组织方式 精选的攻略内容（重要的任务和问题） 精心组织的用来高效解决问题的指导步骤 对操作过程的清晰解释 攻略小结部分将解决方案应用于更多场合的探讨
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本书读者对象：有一定Python编程基础，想通过实践提升编程水平的所有人。 中小示例 综合案例 本书针对有一定Python编程基础的读者，用 打砖块 扫雷 等常见的动作游戏和益智游戏串联知识点进行编程练习，最后一章还从零开始编写了一个综合性的 打气球 游戏，并介绍了详细的实现方法和设计思路。 代码丰富，练习较多 全书有200多段代码示例（部分代码给出了详细的代码分析），以及例题、练习题和拓展练习题等，用大量的动手实践提升编程能力。
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Python零基础项目开发快速入门（完全自学微视频版）python编程 从入门到实践 编程python python学习
本书内容包括了数据库，文件IO，数据解析，Web，API开发以及Python游戏和爬虫等开发技术，基本涉及到了Python初级应用开发的各个方面，通过学习本书可以快速的找到感兴趣的方向或者是实现项目的技术手段。这是一本面对与首次接触Python这门编程语言的开发人员编写的Python入门基础教程，以实例入手，通过实际工程的开发去介绍Python在开发中的种种使用，较少涉及到文档中的理论和基础内容。通过在书中增加知识的广度，以提高读者的工程编程能力为目标，以*少的篇幅能让读者入门Python的某一方向的开发！
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免费赠送： Python配套习题实验答案及分析手册（100页电子书）： 该学习手册不但提供了习题与实验的参考答案，重点在实验里提供了超出书本知识的内容和代码，并提供了学习重点、学习方法、学习拓展方向的分析。 Python内置函数案例演示手册（70页电子书）： 该学习手册把Python3.6.X的自带函数做了系统梳理和介绍，并给出每个函数的代码示范应用案例。（作为初学者，能熟练利用一种编程语言的自带函数，可以方便地解决很多编程问题，这是读者须掌握的基本功之一）。 以上两本电子书获取方式请见图书 前言 中的提示，读者可通过关注公众号或加入学习服务QQ群获取，建议读者购书后申请加入QQ群，不但能获取电子书、源代码、PPT课件等学习资源，更可获得作者专业在线指导，同时与群内学友相互交流学习。 1. 配套视频讲解，手机扫码看视频，手
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经典著作全面升级 Python程序员案头 涵盖Python2和Python3共有特性
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Python编程从零基础到项目实战（微课视频版第二版）python编程 从入门到实践 python学习手册基础教程 零基
考虑到从3.9版本开始，只能在Windows 8及以上版本运行，为了兼顾更多的运行环境，并考虑Python相关的第三方资源库的使用要求，这里选择稳定的、可以在Windows 7及以上操作系统运行的3.8.6版本的Python安装包，作为本书第2版本代码学习的运行环境。 关于第2版 （1）优化了配套代码。 （2）补充了新知识，如新增保留关键字async、await。 （3）在字典章中增加了集合的内容。 （4）对第10章的部分内容进行了完善和补充。 （5）对第11章图形用户界面的主要内容进行了更换。去掉了tkinter库的所有内容，更新为功能更加强大的PyQt5组件库及designer.exe界面设计工具。 （6）对第12章数据库操作的MySQL数据库连接、案例等内容进行了更新。 （7）对第13章的内容进行了补充，主要增加了异步协程内容。 （8）考虑到Web.py技术停止更新的问题，而FastAPI近两年发展迅猛，因其执行效率高、
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PYTHON3网络爬虫开发实战【正版】 【正版图书，电子发票】
案例丰富，注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具：urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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Python地球科学数据分析：从描述性统计到机器学习 9787115602589 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）
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Python地理空间数据分析 计算机-编程-Python-数据分析
编辑推荐 托布勒的地理的第d一定律告诉我们，所有事物之间都相关，但是距离近的事物比距离远的关系更密切。但是当我们再看托布勒的第二定律：特定地理区域外部的现象对内部产生影响，就会理解为什么地理学家和数据分析师在数据故事和大规模研究项目中引入位置科学。 本书注重实践，地理空间专家、数据科学家、地理学家、地质学家，以及其他致力于数据分析和可视化的专业人员都能从中学到空间数据分析的基本知识。 本书作者展示了为什么发现并量化数据模式对空间数据分析非常重要。本书面向对Python结合地理空间分析有兴趣的专业人员和业余爱好者。 专家推荐 本书涵盖了各种数据可视化的问题，每一章都很有价值。通过阅读本书，我感到提升了使用Python工具解决地理空间数据问题的能力。 Patrick Viafore Robust Python作者
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正版书籍 Python网络编程(Linux) 赵宏,包广斌,马栋林 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
《Linux网络编程(Python)》立足开源Linux系统，选用系统运维的常用语言Python阐述TCP/IP协议簇、Socket等编程原理，讲解并例示、FTP、E-、Web APP、Web框架等系统运维实例，并结合多线程和数据库技术完善与增强应用实例的功能。本书代码可在GITHUB下载。
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极速Python：高性能编码、计算与数据分析 系统性介绍Python高性能编程的各种工具和方法，重点讲解Python在大数据中的应用。示例代码扫描封底二维码下载。
《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》直击Python编程要害。对于大型数据项目，过慢的代码运行速度是毁灭性的。在机器学习和大规模数据分析中，除了使用高性能的Python代码，还要使用经过优化的库、发挥计算机硬件的多核处理能力。满足计算速度后，还要优化计算资源、控制计算成本，而《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》为读者提供了一整套高性能编程解决方案。
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Python是目前流行的脚本语言之一。《Python宝典》由浅入深、循序渐进地为读者讲解了如何使用Python进行编程开发。全书内容共分三篇，分为入门篇、篇和案例篇。入门篇包括Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。篇包括用Python劋作数据库、进行Web开发、网络编程、科学计算程多线程编程等内容。案例篇选择了3个案例演示了Python在Windows系统优化、大数据处理和游戏开发方面的应用。本书针对Python的常用扩展模块给出了详细的语法介绍，并且给出了典型案例，通过对本书的学习的，读者能够很快地使用Python进行编程开发。
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Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制：书中阐述
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Python程序设计基础(Python技术类微课版工业和信息化十三五人才培养规划教材)9787115556738 正版新 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
（1）本书采用以任务为导向的编写模式，按照解决实际任务的工作流程，逐步展开，介绍相关的理论知识点，生成可行的解决方案，后将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。 （2）配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练目按照各个单元分类，约100题，称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构（列表和字典），因此绝大部分题目仅需要3～5行Python代码即可完成。 （3）利用互联网资源来优化学，本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学，读者在网站可以通过闯关练练掌握正则表达式。
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PYTHON程序设计项目式教程 王万振,曹凤,聂成龙 主编 编 程序设计（新）大中专 新华书店正版图书籍 东南大学出版社 全新正版，可开发票
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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书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步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；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 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题
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