Learning Python in Deep

This fine book shows you how to build fun, cool arcade games using the Python programming language and the PyGame framework, a Python-based game application development engine. Use Python and Py

The complete beginner's guide to Python, for young people who want to start todayAdventures in Python is designed for 11-to 15-year olds who want to teach themselves Python programming, but don't know

《Python基礎及應用》完全為零基礎的初學者量身定做，配合大量實例介紹了Python的基本語法、編碼規範和一些編程思想。《Python基礎及應用》共分為兩部分，第1～6章為Python語言基礎，主要介紹Python的基本用法。第7～10章介紹一些Python的實際應用，第7章介紹了如何用Python進行GUI開發，第8章介紹了如何用Python開發網絡爬蟲，第9章介紹了如何用Python進行We

《Python 網絡爬蟲從入門到精通》的主旨是介紹如何結合Python進行網絡爬蟲程序的開發，從Python語言的基本特性入手，詳細介紹了Python網絡爬蟲開發的各個方面，涉及HTTP、HTML、JavaScript、正則表達式、自然語言處理、數據科學等不同領域的內容。全書共15章，包括Python基礎知識、網站分析、網頁解析、Python文件讀寫、Python與數據庫、AJAX技術、模擬登錄、

本書是一本全面介紹有關Python語言和Python程序開發專業知識的參考手冊。書中詳細介紹了Python開發工具的安裝和使用、Python語言的語法結構、Python內置對象、庫和模塊以及Python與其他語言的擴展和嵌入，并專門介紹了有關Python網絡和Web編程的內容和實例。本書列舉了Python對象和模塊中提供的所有類型、方法和函數，并輔以適當的示例，系統地展示了Python包含的功能及

Gain insights into image-processing methodologies and algorithms, using machine learning and neural networks in Python. This book begins with the environment setup, understanding basic image-processing terminology, and exploring Python concepts that will be useful for implementing the algorithms discussed in the book. You will then cover all the core image processing algorithms in detail before moving onto the biggest computer vision library: OpenCV. You’ll see the OpenCV algorithms and how to use them for image processing. The next section looks at advanced machine learning and deep learning methods for image processing and classification. You’ll work with concepts such as pulse coupled neural networks, AdaBoost, XG boost, and convolutional neural networks for image-specific applications. Later you’ll explore how models are made in real time and then deployed using various DevOps tools. All the concepts in Practical Machine Learning and Image Processing are explained using r

Maya Python for Games and Film is the first book to focus exclusively on how to implement Python with Maya. Written by trusted authorities in the field, this in-depth guide will help you master Maya P

全書以“計算思維”培養為目標，貫穿理解和運用計算生態的 Python 語言教學思想，系統展示了 Python 語言學習路徑。本書分為 12 章，主要內容如下：第 1 章講解 Python 基礎知識與概念，以及 Python 的交互式解釋器 IDLE；第 2 章講解 Python 語言語法基礎；第 3 章講解Python 控制語句；第 4 章講解 Python 數據結構；第 5 章講解 Python

本書圍繞Python語言的數據結構和算法設計，通過大量實例分析，比照《Python語言程序設計》教材的章節順序，從Python編程初步、Python語言基礎、Python組合數據類型、Python控制結構、Python函數與模塊、Python面向對象編程、Python文件操作、Python數據庫操作、Python數據分析初步、Python圖形界面編程、Python數據可視化11個方面，按照問題場景描述、問題算法分析、自然語言算法描述、流程圖算法描述和Python程序算法描述的邏輯順序展開每一個實踐內容，循序漸進地引導讀者建立Python編程的思路、方法和流程。 本書可作為大數據專業學生程序設計學習的教材，也可作為高等院校“Python程序設計”課程的教材，還可作為喜愛程序設計和數據分析的人員的快速入門自學參考書。

本書從實用的角度出發，採用理論與實踐相結合的方式，介紹Python程序設計的基礎知識，力求培養讀者使用Python語言解決問題的能力。全書內容包括計算機與程序、Python開發環境、Python程序設計初步、循環程序設計、函數和遞歸、Python數據結構、Python面向對象程序設計、Python多線程程序設計。

Looking for complete instructions on manipulating, processing, cleaning, and crunching structured data in Python? The second edition of this hands-on guide—updated for Python 3.5 and Pandas 1.0—is packed with practical cases studies that show you how to effectively solve a broad set of data analysis problems, using Python libraries such as NumPy, pandas, matplotlib, and IPython.Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, Python for Data Analysis also serves as a practical, modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing.

Second edition of the best selling Python book in the world. A fast-paced, no-nonsense guide to programming in Python. This book teaches beginners the basics of programming in Python with a focus on r

The Python Standard Library for Python 3.x contains hundreds of exceptionally useful modules, all extensively tested and ready to jump-start your application development. The Python Standard Library b

If you are a Python programmer or a security researcher who has basic knowledge of Python programming and want to learn about penetration testing with the help of Python, this book is ideal for you. E

本書共分為10章, 包括Python概述、Python基本語法、Python的基本流程控制、Python的4種典型序列結構、Python函數、Python文件和數據庫操作、面向對象程序設計、模塊和包、字符串操作與正則表達式應用、錯誤及異常處理等內容。

本書是編者結合多年的數學實驗課程教學實踐編寫的.本書共11章，內容包括：Python概述，Python編程入門，Python數據繪圖與分形圖，Python在高等數學中的應用，Python在線性代數中的應用，Python在概率統計中的應用，NumPy庫與Pandas庫的用法，Python網絡爬蟲，Python在插值與擬合中的應用，Python環境監測項目，Python環境質量控制項目及應用.書中配置了較多的實例，這些實例是學習Python與數學實驗必須掌握的基本技能. 本書內容由淺入深，由易到難，可作為在職教師學習Python的自學用書，也可作為數學實驗培訓班學生的培訓教材.

《Python量化金融與人工智能》內容包括：量化金融投資基礎及Python下載、安裝與啟動，Python編程基礎，Python金融數據存取，Python工具庫NumPy數組與矩陣計算，Python工具庫SciPy優化與統計分析，Python工具庫Pandas數據物件及數據分析，Python描述統計，Python參數估計及其應用，Python參數假設檢驗，Python相關分析與回歸分析，Python多重共線性處理，Python異方差處理，Python自相關處理，Python金融時間序列分析的日期處理，Python金融時間序列的自相關性與平穩性，Python金融時間序列分析的ARIMA模型，Python金融時間序列分析的ARCH與GARCH模型，Python資產組合的收益率與風險，Python-optimize工具優化資產組合均值方差模型，Python在有無風險資產的均值方差模型中的應用，Python在資本資產定價模型中的應用，貝塔對衝策略，量化選股策略分析，量化擇時策略分析，量化選股與量化擇時組合策略分析，金融大數據量化投資統計套利的協整配對交易策略，基於Python環境的配對交易策略，人工智能機器學習量化金融策略等。 《Python量化金融與人工智能》內容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應用於一體，是一部供金融學、金融工程、投資學、保險學、經濟學、財政學、統計學、應用統計、數量經濟學、管理科學與工程、計算機應用技術、應用數學、計算數學、概率統計、財務管理、會計學、工商管理等專業的本科高年級學生與研究生使用的參考書。