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PyQt5是Qt 5 C++类库的Python绑定,使用PyQt5可以在Pytho中开发专业的GUI 应用程序。本书介绍PyQt5开发PythoGUI应用程序的编程方法,还介绍在GUI 程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法,特别是将Matplotlib 嵌入GUI 界面的面向对象编程方法。 本书包含大量完整示例程序,使学习过程具有可跟随性和可操作性,适合具有Python编程基础,需要使用Python设计GUI应用程序,或在GUI应用程序中嵌入数据可视化功能的读者。 本书主要内容包括: 基于PyQt5的GUI应用程序的技术框架和工具软件的使用; GUI程序设计中常用界面组件和功能模块的使用; 使用PyQtChart、PyQtDataVisualization、Matplotlib在GUI程序中嵌入二维和三维数据可视化功能的编程方法。
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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 3程序开发指南 (美)萨默菲尔德 著,王弘博,孙传庆 译 人民邮电出版社【放心购买】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
在本书中,的Python程序员Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能与特性来编写代码。与以前的版本相比。Python 3功能更强大,使用更方便,语法更一致,表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方Python 3库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。 作为一名具有多年Python使用经验的程序员,Summerfield在本书中为读者深度分析与讲解了从其他途径无法获取的Python3使用与开发技术。Summerfield从Python的“优美核心(beautiful heart)”(即编写高健壮性、高性能程序的8个关键要素)开始进行讲解,并以这些关键要素为基础,介绍了有助于增强程序开发实用技能的新主题,每个主题都包含其概念和多个操作实例。 本书既可以作为Python编程指南,也可以作为Python语言参考手册。
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PYthon 入门经典 潘曲,尹鲍德 机械工业出版社【正版书籍】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
Python是一种功能强大的脚本编程语言,简洁而优雅,且易于入门,计算机人士和非人士都能快速入门。在理论方面,《Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容,针对编程初学者的需求,对Python编程相关的知识进行了的讲解。在实例方面,本书以数据的处理和分析为主题,强调编程的基础和实践,通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书,读者不仅能掌握Python开发的相关知识,还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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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数据科学指南 算法与数据结构 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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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