Python machine learning

本書內容翔實，以數據思維為導向，以Python為分析工具，結合DeepSeek，全面、系統地介紹商務數據分析相關知識，具有較強的實用性和可操作性。本書共10章。第1章介紹Python基礎知識，第2章介紹Python基礎模塊，第3章介紹Python常用庫，第4章介紹商務數據分析方法與指標，第5章介紹用戶行為洞察與分析，第6章介紹數字廣告投放及效果分析，第7章介紹電子商務平臺商務活動分析，第8章介紹社交平臺商務活動分析，第9章介紹直播營銷分析，第10章介紹短視頻營銷分析。本書提供電子課件、微課視頻、源數據、程序代碼、習題答案、教案、教學大綱等豐富教學資源，選用本書作為教材的教師可登錄人郵教育社區(www.ryjiaoyu.com)免費下載。本書可作為本科、高職院校電子商務、數據科學與大數據技術、市場營銷等專業相關課程的教材，以及應用統計、大數據分析、工商管理等專業的研究生課程用書，還可作為相關從業人員及愛好者的自學用書。

本書以Anaconda為主要開發工具，採用任務驅動的方式，系統全面介紹了Python在數據分析中的應用。全書共9章，首先在第1章介紹了數據分析的基本理論、開發工具的安裝方法以及基礎操作，為後續學習搭建必要的開發環境；第2～6章深入講解了Python在數據分析中的核心庫及其應用，涵蓋了NumPy和pandas在數據處理方面的技巧，以及如何利用Matplotlib、Seaborn和Pyecharts進行數據可視化；第7～8章則進一步探討了時間序列分析與機器學習的相關知識；第9章圍繞著前面所學的知識開發了一個實戰項目，完整呈現了將數據從加載、預處理、分析、展現的過程。本書配套豐富的教學資源，包括教學PPT、教學大綱、源代碼、課後習題及答案等。為幫助讀者更好地學習本書中的內容，作者還提供了在線答疑服務，希望能夠幫助到更多讀者。本書既可作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為Python數據分析愛好者的自學參考書。

本書是一部系統講解運用Python實現會計數據智能採集的實戰書籍。作者以會計人員的視角，將編程技術與財務場景深度融合，構建了“原理—技術—實例”的完整知識體系。全書以構建智能會計大數據為引領，從零基礎開始，循序漸進地講解相關的網絡知識、Python基礎語法、網頁智能解析、智能數據庫存儲等核心技術，並通過真實案例串聯全書。全書共分為7章：第1章為與會計大數據爬取相關的Python基礎，第2章為與會計大數據爬取相關的網絡知識基礎，第3章為會計大數據爬取與第三方庫的使用，第4章為會計大數據的存儲與數據庫管理系統，第5章為會計大數據爬取的關鍵事項，第6章為爬取和構建會計信息披露大數據的實例解析，第7章為基於XBRL的會計大數據爬取實例解析。

本書系統、全面地介紹了使用PyQt5進行Python GUI程序開發所涉及的各類知識。全書共13章，內容包括PyQt5開發環境，Qt Designer開發工具，PyQt5窗口開發基礎，PyQt5常用控件，PyQt5高級控件，菜單欄、工具欄和狀態欄，對話框應用，佈局管理器與MDI窗口設計，在PyQt5中操作文件和文件夾，PyQt5繪圖技術，多線程編程，PyQt5程序的打包，綜合開發實例——學生成績管理系統。全書每章內容都與實例緊密結合，力求詳略得當，可使讀者快速掌握Python PyQt5程序設計的方法。近年來，AIGC技術高速發展，正成為各行各業高質量發展和生產效率提升的重要推動力。本書將AIGC技術融入理論學習、實例編寫、複雜系統開發等環節，幫助讀者提升編程效率。本書可作為高等院校計算機專業、軟件工程專業及相關專業的教材，也可作為Python GUI愛好者及初、中級Python GUI程序開發人員的參考書。

本書依據“易理解，重實用”的指導思想，以算法設計策略為主線，沿著“問題分析—算法設計—算法描述—算法實例—算法分析—Python實踐”的路線，系統地介紹算法的設計思路、分析方法及Python語言實現。全書共9章，分別為算法概述、貪心算法、分治算法、動態規劃、回溯法、分支限界法、線性規劃問題與網絡流、隨機化算法、NP完全理論。本書內容豐富、思路清晰，實例講解詳細並提供Python實現，適合作為計算機類專業及相關專業的本科生教材，也可供工程技術人員和廣大讀者學習參考。此外，本書也適合作為ACM程序設計競賽的備考書或培訓教材。

本書從實用的角度出發，深入淺出地介紹數字信號處理的基本理論和方法，並通過大量實例詳細講解Python在數字信號處理中的應用。本書首先介紹Python的基礎知識，以及本書用到的NumPy庫、Matplotlib庫和SciPy庫；然後講述數字信號處理的基本理論和方法，包括離散時間信號與系統的時域分析、信號與系統的頻譜分析、離散傅裡葉變換及其快速算法、數字濾波器的結構、IIR數字濾波器的設計和FIR數字濾波器的設計。本書可作為高等學校數字信號處理相關課程的工具書，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

✧✦ 初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到生成式 AI 應用，打穩 Vibe Coding的關鍵能力 ✦✧身處在 vibe coding 的時代，在當前要能順利和 AI 協作，程式能力依然是不可或缺的。同時，在大數據、人工智慧相關的領域，Python 也還是那個最強的工具。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會 Python 的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、大數據分析與人工智慧等專業的領域。有了基本的程式能力以後，便能有效的監督 AI 產生的程式碼，又或是清楚地提出自己對程式的要求。如此一來，你將能透過 vibe coding 體會到前所未有的樂趣！☛ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！☛ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！☛ 無縫接軌四大套件－NumPy、matplotlib、SciPy、pandas☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn☛ Requests、Beautiful Soup－網路爬蟲☛ OpenCV、YOLO－人臉辨識、物體偵測一把罩！☛ 輕鬆建立本地端 AI 助理－Ollama、Streamlit本書特色: ✯最易學習✯沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。✯豐富範例✯本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。✯最強應用✯本書包含下列幾個與資料科學、網路爬蟲、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、大型語言模型等應用相關的最強套件。有了這些基礎，你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展：▪ NumPy → 資料運算▪ matplotlib → 資料視覺化▪ SciPy → 科學計算▪ pandas → 資料處理與分析▪ Requests、Beautiful Soup → 網路爬蟲▪ scikit-learn → 機器學習▪ OpenCV → 人臉偵測與辨識▪ YOLO → 物體偵測與圖像分割▪ Ollama、Streamlit → 本地端 LLM 與網頁版聊天機器人

《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”系列的一本，關於線性代數。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的內容；下冊(《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》)則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析機器學習內容，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者群可分為兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。

本書以“項目驅動、任務導向”為核心理念，結合 Python 語言的應用趨勢，系統構建編程教學體系。全書以學生信息管理系統的漸進式開發為主線，貫穿從基礎入門到綜合應用的完整學習路徑。全書共 9 個項目，內容可以分為 3 個模塊。其中，項目 1～3 為入門基礎模塊，該模塊聚焦 Python 開發環境配置、基礎語法與流程控制、組合數據類型與字符串應用等必備基礎知識，為項目開發奠定堅實的語法基礎；項目 4～6 為核心進階模塊，該模塊通過學生信息管理系統的版本迭代(從函數模塊版到面向對象版)，有機融入函數封裝、文件操作、異常處理、面向對象編程等核心知識，培養讀者的模塊化設計思維與項目化開發能力；項目 7 為領域拓展模塊，該模塊延伸至數據分析與可視化、Web 開發、人工智能、物聯網等前沿應用領域，配備真實行業實踐案例，強化讀者的技術遷移能力與綜合應用能力。 本書將 Python 語言的基礎知識與項目實戰深度融合，秉持“理論落地、任務導向”的原則，著重培養讀者的編程實踐能力，具有較強的實用性。本書既可以作為應用型本科院校、職業本科院校、高等職業院校計算機及相關專業的教材，也可以作為編程學習者、技術從業者的參考用書。

《Python大數據分析師的算法手冊》系統闡述大數據分析方法中的關鍵算法與實踐，重點聚焦數據特徵分析及第三方開源庫的場景化應用。通過工具整合與實例講解，為讀者提供從理論到實踐的完整學習路徑。本書配套示例源碼、PPT課件。《Python大數據分析師的算法手冊》共9章。第1章概述大數據分析；第2章講解數據特徵算法分析；第3～7章講解主流開源的分析工具的用法，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等；第8章講解分類、聚類、回歸、關聯規則學習、推薦算法、時間序列分析、異常檢測、自然語言處理、深度學習、圖算法、優化算法、流數據處理等算法及其示例；第9章給出5個典型案例，包括文本分析與情感分析、金融大數據分析、社交網絡分析、地理數據分析、城市交通數據分析。本書所有示例均在Anaconda3開發環境中調試通過，實驗數據多源自GitHub公開資源，並附有完整源代碼，便於讀者複現與拓展。《Python大數據分析師的算法手冊》內容兼顧技術深度與實用性，適合大數據分析算法初學者、大數據分析人員、大數據研究人員閱讀，也可以作為計算機科學與工程、大數據分析、人工智能、統計學和社會科學等專業的大學生或研究生的專業參考書。

Vibe Coding Python超級入門 ChatGPT x Codex (全彩印刷) 本書內容 ★★★★★【Vibe Coding】★★★★★ ★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★ ★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★ ★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。 閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用： ◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。 ◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。 ◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。 ◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。 ◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。 ◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。 ◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：

The Scholarship of Teaching and Learning (SOTL) is a systematic and evidence-based approach to examining teaching and improving learning that is openly shared. In the summer and fall of 2024, the National Academies Global Forum on Innovation in Health Professional Education held a public workshop series exploring current and future applications of SOTL to health professional education and elevating its critical value for advancing health professional workforce development across the education to practice continuum. This Proceedings of a Workshop highlights the presentations and discussions that occurred at the workshop.

本書以一個完整的學生信息管理系統項目為載體，按照項目開發流程並依據讀者的認知規律，由淺入深、循序漸進地將Python程序設計的理論知識和關鍵技術融入各個任務中。通過完成每個具體任務到最終實現整個項目，讀者能夠快速掌握Python程序設計的相關理論知識和職業技能，能夠獨立開發各種小型信息管理系統。本書涉及的主要知識點和技能點包括開發環境的搭建、各種運算符與表達式的使用方法、3種基本控制結構的使用方法、常用序列的使用方法、函數的使用方法、面向對象編程、文件及目錄操作、異常處理、SQLite數據庫操作等。本書可作為應用型本科和職業院校相關專業Python程序設計課程的教材或教學參考書，還可供廣大新一代信息技術從業者學習和參考。

《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”叢書中的一本，是關於線性代數的。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊（《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》）內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的話題；下冊則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析與機器學習話題，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者分兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。

International Law presents a student-focused approach to the subject; clearly written with non-native English-speaking students in mind, a range of learning features highlight the areas of debate and encourage students to engage critically with key disputes.

隨著大數據分析及人工智能技術在金融領域的應用越來越廣泛，培養學生在金融模型、數據分析以及計算機編程等方面的交叉學科能力也越來越重要。本教材主要講授量化投資交易相關的主要金融理論、數學模型以及其程序代碼實現，目的是讓學生不僅掌握核心的金融理論知識和金融數學模型，同時可以通過Python語言代碼對金融模型進行編程實現及實證檢驗。教材不僅涵蓋了量化金融領域主要的金融理論及金融模型，討論了理論的發展及業界的應用，同時在每一章都針對相關金融模型的Python程序代碼實現進行了詳細講解。

《人人都能學AI編程:Cursor從入門到項目實踐》系統講解如何基於Cursor這款AI輔助開發工具，從零起步學習並掌握Python編程語言，適合高校學生、編程初學者及傳統軟件工程人員閱讀。《人人都能學AI編程:Cursor從入門到項目實踐》共10章，涵蓋環境配置、基礎語法、模塊化結構、工程化實踐、智能提示指令(Prompt)、AI輔助算法實現、Web與App開發，以及完整項目案例與插件生態等內容。《人人都能學AI編程:Cursor從入門到項目實踐》首先介紹Cursor的功能與Python語言的基礎知識，從開發環境的搭建，到變量、函數、類與控制結構，並輔以標準庫模塊的高頻實戰應用。隨後將深入講解數據結構與算法、模塊組織與測試策略，展示如何在AI的協助下完成算法設計、代碼優化與工程化封裝。在後續章節中，本書面向實際開發場景，演示如何借助Cursor構建Web服務、自動化腳本、數據解析工具等典型應用，並通過完整項目的集成強化理論與實踐的結合。《人人都能學AI編程:Cursor從入門到項目實踐》突出動手訓練與實戰導向，結合Cursor的智能提示、補全、重構、文檔生成等AI能力，構建面向未來的編程學習新範式。通過《人人都能學AI編程:Cursor從入門到項目實踐》豐富的示例與分層講解，讀者不僅可以快速掌握Python的核心技能，還能夠培養適合AI時代的開發思維與工程素養。