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自学Python 编程基础科学计算及数据分析 正版图书,下单速发,可开发票
《自学Python编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习笔记。全书共0章 第章介绍Python的基础知识,包括Anaconda、IPython解释器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用 第2章介绍Python的基本用法,包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等 第3章介绍Python的进阶用法,包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等 第4章介绍常见的Python标准库的使用 第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy,包括NumPy数组的基本劋作、广播机制、索引和读写 第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib,包括基于函数和对象的可视化劋作 第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy,包括一些高等数学的劋作 第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas,包括Series和DataFrame的使用 第9章介绍Python的面向对象编程,包括对象
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Scrapy是一个开源的Python爬虫框架,可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性,可通过简单的编码或配置来访问,从而可以节省开发人员数周的开发时间,并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区,而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识,讨论了如何从任意源提取数据,如何清理数据,以及如何使用Python和第三方API进行处理,以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统(比如Apache Spark)。在学习完本书后,你将对数据爬取胸有成竹,并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容:使用HTML和Xpath提取所需的数据;使用Python编写Scrapy爬虫,并在网络上进行爬取操作;将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法;配置爬虫,使其下载
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1.更丰富的教学内容:第2版从12章扩展到15章,并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇,方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习; 1.更丰富的金融产品:第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等,进一步完善“金融知识图谱”; 2.更广泛的量化模型:第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等,使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具; 3.更完备的金融示例:第2版示例数量从第1版的224个增加至318个,以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型,相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本:优化了代码示例,使用更新的Python第三方模块,提升了代码性能。
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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理\访问输出数据库 监控分析作业\参数分析\优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色: 概念准确,通过大量实例进行讲解,读者很容易理解。由浅入深,循序渐进的科学编排方式,读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释,读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发,文字通俗易懂,深入浅出,读者不需要具备很深的理论知识,即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书光盘给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件,以方便读者学习。
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《用Python写网络爬虫》讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序,内容包括网络爬虫简介,从页面中抓取数据的三种方法,提取缓存中的数据,使用多个线程和进程来进行并发抓取,如何抓取动态页面中的内容,与表单进行交互,处理页面中的验证码问题,以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取,使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取,旨在帮者活学活用书中介绍的技术。《用Python写网络爬虫》适合有一定Python编程经验,而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。
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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 李梓昕 编著;李宇春 化学工业出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度,以案例结构化的方法,在能源化学、能源环境应用工程的基础上,重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨,例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章,分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物,由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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