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 可开发票，支持7天无理由退换货
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本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。 本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。 本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的内容； 使用Plot.ly在
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Python程序设计 原书第2版 (美)凯·S.霍斯特曼(Cay Horstmann),(美)兰斯·尼塞斯(Rance 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
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毫无障碍学Python 中国水利水电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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Python文本分析【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型
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PySpark实战指南:利用Python和Spark构建数据密集型应用并规模化部署 [美] 托马兹·卓巴斯（Tomasz 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
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Python程序设计(第3版)【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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Python程序设计基础9787563745715其他教材彭晖邓巧主编旅游教育出版社 彭晖,邓巧 可开发票
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python 程序设计 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书共8章，主要内容包括 计算机与问题求解简介，核心对象、变量、输入和输出，流结构，函数，数据处理，异常处理、随机数、递归等其他主题，面向对象编程，图形用户界面。此外，各节后都给出了大量的习题、编程项目、实践问题等，帮者进一步巩固学习的。
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正版！Python预测之美：数据分析与算法实战 9787121390418 电子工业出版社【可开发票】 正版图书下单即可
适读人群 ：1、对预测专题感兴趣的朋友 2、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能方向的从业者 3、大学相关专业的老师和学生 预测基础：预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价 预测算法：多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法 预测案例：短期日负荷曲线预测、股票价格预测
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Python数据科学指南 (印)Gopi Subramanian著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 Python 数据科学指南
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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毫无障碍学Python 邓文渊 著 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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PYTHON编程案例教程 第2版 9787516527863 航空工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python编程入门经典 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
作为一门面向对象的开源编程语言，Python易于理解和扩展，并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面，通过学习的《Python编程入门经典》，读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手，重点介绍了Python2．6和3．这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析，读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后，读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入／输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编
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Python语言程序设计 Y.Daniel Liang 计算机科学丛书 官方正版
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适读人群 ：如果您想入门Python，则无论您是想学习编程的小学生，还是想参加计算机竞赛的中学生，抑或是计算机相关专业的大学生，甚至是正在从事软件开发的职场人，本书都适合您阅读和学习。 看漫画学Python，有趣、简单！ 提供配套视频、定期答疑 小灰、大胡子、臧秀涛等力赞！ 关东升、赵大羽新作
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像计算机科学家一样思考Python:第2版(第2版) 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
如果想要学习如何编程，从Python语言入手是一个很好的开端。本书从基本的编程概念开始，一步步引导读者了解Python语言，再逐渐掌握函数、递归、数据结构和面向对象设计等高阶概念。本书第2版及其辅助代码均已升级，支持Python 3。每章后的练习可以帮助读者加深对刚学的编程概念的理解。本书是高中和大学阶段的学生、自学者，以及需要了解编程基础的专业人士的理想读物。初学者可以在浏览器中学习如何开始Python编程。?从基础开始，包括语言的语法和语义。?掌握每一个编程概念的清晰定义。?循序渐进地学习值、变量、语句、函数和数据结构。?了解如何操作文件和数据库。?理解对象、方法和面向对象编程。?使用各种调试技巧来修复语法错误、运行时错误和语义错误。?通过一系列案例研究来探索函数、数据结构和算法。本书的示例代码均在GitHub仓库中维护，
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初学Python这是一本有关Python开发的指南 n 涵盖近期发布的Pyttlon版本的核心功能特性，而不仅仅是语法 学习更多的高阶内容，如正则表达式、网络、多线程、图形用户界面、Web／CGl和Python扩展等 包括几个全新的章节，关于数据库、网络客户端、Java／Jytt30n和Microsoft Office等 展示数以百计的代码片段、交互实例和大量加强您的Python技能的实用练习 “对Wesley Chun《Python核心编程》第二版的漫长等待是值得的——它的深邃、它的全面，以及它实用的练习将会帮助读者学会并掌握杰出的Pythorl技能。” ——Alex Martelli，Pythoom a Nutshell一书作者和PythoCookbook一书编辑 “终于，一本杰出的融教材和参考书于一身的Python书籍诞生了。” ——Michael Baxter，Linux Journal 学习专业的Python风格、实践和好的编程习惯； 加强对Python对象、内存模型
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Python程序设计（本科教材） 9787115599278 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）
1、适合无任何编程基础的读者使用。 2、作者具有丰富的一线教学经验，深知学生需求和认知规律。 3、配有完备的案例代码，读者无须深厚的英文功底，即可掌握编程技巧和思路。 4、结构合理，由浅入深，从Python软件的设置讲起，逐步深入语法结构、函数模块、案例分析，通过大实验将知识点和编程技术串联起来，让读者系统化地掌握Python程序设计思路和技术。
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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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