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正版书籍 Python语言程序设计 [美] 梁勇(Y.Daniel Liang) 著,李娜 译 机械工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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正版书籍 Python数字信号处理应用 [美] 艾伦·唐尼(Allen B.Downey) 著,缪文 译 人民邮电出版社 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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正版书籍 Python快乐编程:数据分析与实战 清华大学出版社 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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数据结构 Python语言描述 Kenneth,A.,Lambert,兰伯特 著,李军 译 人民邮电出版社【正版书籍】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员,本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习,本书教你通过Python理解并使用数据结构。 使用多态和继承来设计集合类; 集合接口的多个实现; 不同的集合实现的时间/空间代价分析。
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正版书籍 Python 3.8从入门到精通(视频教学版) 王英英 清华大学出版社 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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正版书籍 Python数学编程 阿米特·萨哈(AmitSaha),许杨毅,刘旭华 人民邮电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
适读人群 :本书适合广大的青少年、年轻人学习编程和利用编程学数学。 本书展示了如何应用Python探究高中和大学低年级的数学主题,比如代数、统计、几何、概率以及微积分。你会从简单的项目学起,比如因式分解、二次方程求解,当你掌握了这些基础的知识后,就可以处理更复杂的项目了。 使用本书提供的方法探索数学和编程,将让你的整个数学和计算机科学学习过程变得有趣、实用。 你将从本书学到以下内容: 用统计方法描述数据,用线图、条形图和散点图可视化数据 用程序探究掷硬币、掷骰子和其他概率游戏中的集合理论和概率问题 用Python的符号数学功能解决代数问题 绘制几何图形,探索分形,如Barnsley蕨类植物、Sierpiński三角以及Mandelbrot集 写程序求解导数与积分 本书还提供了有创意的编程挑战以及应用实例,可
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对比VBA学Python:高效实现数据处理自动化 童大谦 9787121443107 电子工业出版社
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数据结构——Python语言描述张光河9787115485779 人民邮电出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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数据结构——Python语言描述张光河人民邮电出版社9787115485779
1.每章除了相应的知识内容之外,括基础实验、综合实验和 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、案、教学大纲等丰富配套资源。;
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适读人群 :本书始终贯穿“二八定律”、封装复用和质量自测的指导思想,结构清晰,案例丰富,实用性强,适合使用Python进行测试开发的读者阅读和提升,也适合Python初学者参考学习。 1.包含丰富工具百宝箱,快速掌握Python的20%的核心知识点,依托于测试工具开发实战,轻松理解Python开发的思路,快速提高开发能力,让小白学开发像搭积木一样简单! 2.实用性强,覆盖面广,是一本测试人员或开发人员学习Python难得的实战类好书。 3.由浅入深,循序渐进,掌握Python。本书从Python基础入手,再到通用能力和通用框架的专题知识,最后是丰富的实战案例,通俗易懂、图文并茂,让读者快速掌握Python知识。 4.示例易懂,轻松易学,快速上手。本书通过丰富的示例代码,让读者轻松了解实际开发场景。书中的关键代码还提供相应的注释,便于读者
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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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