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大数据时代人们都要提升的能力
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明解Python算法与数据结构 [日]柴田望洋 著,张弥 译 人民邮电出版社 9787115606549
适读人群 ：本书适合所有Python程序员阅读，也可作为高等院校相关专业师生的参考书。 1.136段代码+213幅图表，透彻讲解算法与数据结构基础知识，比课本更生动、更易懂！ 2.原版系列累计超120万册，荣获日本工学教育协会作品奖。 3.日本编程教育界人才，书《明解C语言》作者倾力打造！算法与数据结构入门！ 4.版式优美，双色印刷，技术书也能赏心悦目。
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数据预处理从入门到实战:基于SQL、R、Python【正版书籍，可开发票，满额减】 【正版】
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普通高等教育“十三五”规划教材：Python程序设计基础 Python程序设计基础
本书特色：1.本书以程序设计零起点读者为主要对象，以培养程序设计能力为目标。2.内容简洁通俗、循序渐进，重点讲解程序设计思想和方法，力图将Python语言基础知识和程序设计能力培养完美结合。3.本书配有iStudy通用实践评价平台，可实现在线学习、练习、测评与考务管理。4.本书源于教学改革和教学实践，体现了程序设计教学改革的成果。
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1. 新颖：模块化的编程，程序分步运行与讲解。 2. 直观：300多幅图表，辅助分析，一看就懂。 3. 易用：例程代码可在浏览器中直接运行，代码注释详尽，拿来就用。 4. 实用：30多种算法，60多个实例，覆盖面广。
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人工智能概论与Python编程基础信息技术基础（理工科） 案例驱动，通识人工智能教育及Python科学计算与可视化教材
本书中的任务实例易学易懂，可操作性强，使用Python语言操作Word、Excel和PPT常用的Office办公自动化软件，来完成数据读取与写入等操作。读者可以结合自己的专业需求，通过Python语言编程实现自动化、智能化解决办公过程中所遇到的问题。
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Python机器学习原理与算法实现 致力于让掌握Python机器学习应用 更简单、更实用、更高效
清晰解释Python运行代码，深入浅出讲解机器学习原理，精选商业建模实践案例，演绎常用机器学习算法，精准解读运行结果。
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自学Python 编程基础、科学计算及数据分析 第2版 源自网上广受好评的“中文python笔记”，知乎 “如何系统地自学 Python？”千万访问量答主自学Python的经验总结。
一本言简意赅、系统讲解Python编程基础、科学计算、数据分析的自学教程。 源自网上广受好评的 中文python笔记 ，知乎 如何系统地自学 Python？ 千万访问量答主自学Python的经验总结。 特别总结了Python多版本代码差异对比，配备全套数据集、源代码，方便使用者参考。
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版） Python机器学习入门经典实践教材，近十位领域名家联合推荐。
该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn，NLTK，XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛（时下世界流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。 同时，作者力求减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖；进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及的高效方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。
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数据结构——Python语言描述 提供课件、源代码、习题答案、教学大纲等丰富配套资源，基于Python语言的数据结构基础编程语法详解
1.每章除了相应的知识内容之外，还包括基础实验、综合实验和习题。2.不但在教材中给出了基于 Python 实现的算法代码，还有与之对应并配套的、可独立运行的 Python 程序。3.提供多媒体课件、源代码、习题答案、教学大纲等丰富配套资源。
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★适合9岁以上孩子，图形化编程语言Scratch之后，进阶学习编程的不二选择 ★使用Python官网原生开发环境，一开始就让孩子接触真实的编程环境 ★有图形化编程基础，孩子就可以自学，步骤拆解详细，操作说明便于理解 ★通过创编游戏的形式学习编程，轻松有趣，充分激发孩子的探索欲 ★书后附所有作品的完整代码和编程基础词汇表，便于小读者查对、参考 ★STEAM 创新教育体系参考读物，让孩子从科技的被动享乐者变成主动创造者！ ★每个人都应该学习编程，因为它教你如何思考。 苹果公司创始人史蒂夫 乔布斯
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Python面向对象编程指南【正版图书，达额减，电子发票】 正版
本书致力于深入讲解Python语言的高级特性，通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐进地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念进行介绍。针对所有可用于和Python内置功能进行无缝结合的特殊方法，本书都提供了详细示例，并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在进程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分：用特殊方法实现Python风格的类；持久化和序列化；测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为：初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值，以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富，通过诸多实际的例子对Python中面向对
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分别讲解了Tornado框架、Django框架、Flask框架、数据库存储框架、数据库驱动框架、使用ORM操作数据库、特殊文本格式处理、图像处理、图形用户界面、数据可视化、第三方多媒体库、第三方网络开发库。 1.内容全面。 本书内容涵盖了12类常用的Python第三方库，通过案例，循序渐进地讲解了这些库中函数的使用方法，帮助读者快速掌握和应用这些库。 2.通过实例驱动教学。 本书采用理论加实例的讲解方式，通过实例展示知识点的应用，达到了学以致用的目的。 3.提供更为广泛的解决方案。 通过本书的学习，读者可以构建自己的Python工具箱。借助该工具箱，读者能够使用Pytho开发各种类型的应用程序。 4.提供示例源代码下载服务，可在异步社区轻松下载。
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Python核心编程 第3版 畅销经典的Python基础教程学习手册进阶图书 兼顾Python2和Python3 机器学习 数据处理 网络爬虫热门编程语言 Python开发人员的案头常备
全面涵盖当今应用开发中的众多领域为中级Python开发人员提供杰出实践方法涵盖大量实用的代码案例每章末尾的习题有助于巩固所学知识 想进一步提升Python编程水平？请深入分析真实应用程序中使用的大量相关主题涵盖了正则表达式、Internet/网络编程、GUI、SQL/数据库/ORM、多线程、Web开发了解当前的开发区域，比如Google 、Twitter、MongoDB、OAuth、Python 3迁移、Java/Jython囊括有关Django、Google App Engine、CSV/JSON/XML和Microsoft Office的全新内容。包含Python 2和Python 3代码，以便立即可以使用提供了代码片段、互动案例和实用练习，旨在巩固Python技能 Python是一种灵活、可靠且具有表现力的编程语言，它将编译语言的强大与脚本语言的简洁性、快速开发特性整合起来。在《 Python核心编程 第3版 》中，杰出Python开发人员兼企业培训师Wesley Chun会帮助您将Python技能提升到更高的水平。《Py
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编辑推荐 无服务器计算使开发人员可以专注于他们的应用程序，而不必担心它们部署在哪里。使用Python中的Ray通用无服务器实现，程序员和数据科学家可以隐藏服务器，实现有状态应用程序，支持任务之间的直接通信，并访问硬件加速器。 在这本书中，经验丰富的软件架构实践者Holden Karau和Boris Lublinsky展示了如何扩展现有的Python应用程序和管道，让你能够留在Python生态系统中，同时减少单点故障和手动调度的情况。对于那些渴望探索成功案例并了解决策和测量效果的软件架构师和开发人员来说，使用Ray扩展Python是理想的选择。 专家推荐 本书是一份简明实用的指南，帮助你采用并有效使用Ray。凭借多年在数据系统和分布式计算领域的行业经验，Holden和Boris提供了Ray用户所需的必b备指南。 Dean Wampler, PhD， 工程总监，加速研究平台，IBM研究院
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Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，让读者可以像学Excel数据分析一样，轻松学习Python数据分析。
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交互的Python 数据分析入门 详解NumPy,pandas,matplotlib库3大模块，辅以Markdown的使用介绍，丰富案例带你Python数据分析从入门到精通
为新手准备的Python数据分析入门教程！ （1）从简单的数据出发，聚焦于思考、理解和掌握数据分析逻辑。 （2）采用IPython Shell展示代码，简洁优美，清晰易懂。 （3）涵盖Python基础知识、数据导入、数据分析和可视化基础知识。 （4）随学随用，实例方案可以作为模板初步应用到实际工作场景中。 （5）辅以Markdown的使用介绍，便于读者记录和分享知识。
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全书共有78个数据结构实验，包括基础实验与综合实验。 书中给出了主教材所有习题的答案及解题思路。 本书给出了基于Python实现的算法代码，还有与之对应并配套的、可独立运行的Python程序。 通过动手编写程序实现相关算法来加深对理论教学环节中讲授的基础知识、基本原理和基本概念的理解。
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