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适读人群 ：本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。 针对零编程基础人士量身打造，适合办公室人群阅读 无须丰富的编程经验即可开始使用Python，借助编程的力量，轻松突破Excel的瓶颈，避免人为错误，将Excel和数据库连接并获取数据，让烦琐的Excel任务自动化，让您能将更多宝贵的时间花在更有价值的任务上。 xlwings创始人倾力打造，手把手教学 “将Python作为Excel的脚本语言”开源Python库xlwings的诞生很好地回答了这些问题，它让Excel和Python珠联璧合。而作为xlwings的创始人，本书作者将展示如何借用Python的力量，让Excel快得飞起来！ 更多设备，更简化的编程语言，一切只为更好的办公 使用Visual Studio Code和Jupyter笔记本等便捷工具，用Python替代VBA、Power Query和Power Pivot，支持更多设备，让您学习起来更加简单。
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《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。《像计算机科学家一样思考Python》并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习的来引导读者渐入佳境。作者从最基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习的变量、表达式、语句、函数和数据结构。此外，书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法、运行时和语义错误。每一章都配有术语表和
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本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点： · 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将“模型拟合”融入线性回归，将“模型评估”融入逻辑回归，将“核函数”融入支持向量机，将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。 · 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。 · 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，
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