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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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（1）本书内容从零开始，力求浅显易懂，不需要额外的背景知识即可学习。 （2）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT辅助学习，大幅提升学习效率，学习效率提升100%。 （3）内容涵盖Python入门阶段所涉及的基本语法和常见用法，学完这本书便可入门Python。 （4）示例丰富，理论与实践相结合，读者通过示例代码更容易理解概念并运用到实际开发中。 （5）在基础内容之外，ChatGPT答疑解惑中会探讨一些学习和开发中的常见问题，从而让学习者少走弯路。
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Python简单易用，已经成为主流的编程语言之一。它提供了丰富的API和工具，无论是Windows、Mac还是Linux，均可轻松地跨平台运行Python。Python是面向对象的语言，可轻松实现集成封装、继承和多态的编程。Python不仅能完成基础编程，还可帮助解决如智能交通、生物信息、物理、建筑、地理信息、图像可视化、生命科学等领域复杂的数值计算问题。此外，在数字化时代，使用Python进行数据搜索与处理，将会越来越普遍。为便于读者高效学习Python编程理论与方法，本书涵盖以下读者关心的主题： ? Python编程基础知识； ? Python组合数据类型及使用； ? Python函数及调用规则； ? Python程序设计结构与算法； ? 面向对象的程序设计方法； ? 文件操作与异常处理； ? Python的GUI设计； ? Python绘图方法； ? Python网络爬虫。
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。 本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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