Python machine learning

Federated Learning for the Metaverse: Applications in Virtual Environments provides readers with insights into how federated learning, a decentralized machine learning paradigm, can be strategically applied to address critical aspects of the metaverse. The book covers a wide range of topics, including privacy-preserving personalization, security, collaboration, adaptive learning environments, real-time communication, decentralized governance, language understanding, immersive learning experiences, avatar customization, and dynamic scene rendering.

本書以Python3.10.1為開發環境，從入門者的角度出發，以簡潔、通俗易懂的語言逐步展開Python語言教學。本書共分11章，由淺入深，詳細介紹了Python基礎編程所需要掌握的基礎知識，內容包括Python語言概述、基礎語法知識、程序控制結構、序列、字符串、函數、面向對象程序設計、模塊、異常處理、文件、數據可視化、常用的標準庫和第三方庫等，第11章通過一個綜合開發案例將本書介紹的知識進行了綜合應用。本書每章都安排了入門級的編程實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握Python編程方法。本書適合作為普通高等院校“Python程序設計”課程的教材,也可作為編程人員及自學者的輔助教材或參考書。

本書基於Python 3.X 編寫，所有案例代碼均在Jupyter Notebook環境中調試運行。全書系統介紹了Python語言的基礎知識與相關技術方法，面向非計算機專業尤其是人文社科領域的讀者，深入講解了Python在文本處理、數據分析與數據可視化任務中的常用工具與應用方法，並配有注釋詳盡的示例代碼，力求滿足不同層次讀者的學習需求。

本書是“十五五”高等學校計算機教育新形態一體化系列教材之一，旨在通過系統化的知識體系與豐富的實踐案例，幫助讀者快速掌握Python項目開發的核心技能。 全書共十四章，包括初識Python編程世界、Python語法基礎、數據序列結構、控制結構、Python中使用正則表達式、函數、面向對象程序設計、模塊、異常處理及程序調試、文件及目錄操作、數據庫操作、GUI界面編程、網絡編程和多線程、綜合實踐，涵蓋從基礎語法到高級應用的完整學習路徑，結構清晰，內容豐富。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材，也可供自學者參考使用。

《Python財務大數據分析》定位為面向財經類專業學生或相關從業人員的專業教材。它以Python為工具，旨在引導學生學習大數據時代企業財務智能化轉型中的新技能，即利用Python進行財務大數據分析。在內容結構上，教材涵蓋Python基礎知識、財務數據分析相關庫(如Pandas、Matplotlib等)的介紹，以及具體的財務應用項目。具體包括Python基礎語法、網絡爬蟲、數據清洗、數據特徵分析、數據合併、數據可視化等多個方面，旨在幫助學生從零基礎開始，逐步掌握利用Python進行財務大數據分析的能力。該教材的特色在於其將Python基礎知識與財務分析知識進行了深度融合。通過真實企業財報數據、業務數據，以工作任務為導向，以財務應用場景為主線，引導學生在學習Python的同時，理解和應用財務分析的相關概念和方法。這種融合式的方式有助於培養學生的數據思維和數據管理能力，為Python在財務領域的進一步應用打下堅實基礎。

本書詳細介紹 Python的語法知識,並借助集成開發工具 PyCharm,提升讀者的編程能力,訓練讀者的程序思維,讓其快速、輕鬆地掌握一門時下非常流行的編程語言。全書共13章,分別是 Python概述、Python基礎、字符串、流程控制語句、複合數據類型、函數與模塊、異常處理、面向對象編程、文件處理、Python數據可視化、Python與 Excel表格數據處理、Python網絡爬蟲、Python與人工智能基礎,書中所有知識點均給出了示例代碼和相關案例,輔助讀者理解相關概念及其應用。本書可作為全國高等學校計算機類相關專業的教材,高等學校各專業的通識教材,以及計算機編程愛好者的自學讀物。

本書系統介紹了Python語言基礎，並結合心理學實驗設計和數據分析的實際需求，深入探討了Python在實驗設計、數據預處理、分析以及可視化方面的應用。書中不僅涵蓋了Python的基本編程知識，還詳細介紹了多個與數據分析密切相關的Python庫，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，幫助讀者理解如何通過這些工具進行高效的數據操作、統計分析以及圖形繪製。同時，本書還著重介紹了專為心理學實驗設計的工具PsychoPy，引領讀者掌握從最基礎的實驗構建到更複雜的程序控制的實踐技能；探討了如何將Python與行為實驗數據的採集和分析結合起來，尤其是對於腦電（EEG）和腦磁（MEG）數據的處理和分析；介紹了MNE-Python庫的使用，MNE-Python是一個功能強大的開源庫，專為神經科學領域，特別是腦電和腦磁數據的分析設計；提供了從數據預處理到時頻分析、源空間分析等各類高級分析方法的完整指南。

本書是Python語言基礎課程的實驗指導教材，以項目驅動為核心，設計從簡單到複雜、從單一技能到綜合應用的階梯式實驗項目，內容涵蓋Python基礎語法至綜合應用的完整知識鏈條。每個項目均遵循“知識準備—知識示例—知識鞏固”三階教學模式，助力學習者實現從代碼編寫到工程實踐的平滑過渡。 本書突破傳統編程教材局限，凸顯四大創新特色：一是思政融合，將思政元素嵌入項目代碼設計等具體教學環節，實現知識傳授與價值引領的有機統一；二是項目驅動，通過由單一到綜合的項目設計，將知識點與應用場景緊密結合並貫穿全書；三是OBE反向設計，基於企業需求與真實教學環境反向推導知識點，配套學習效果監測系統，實時追蹤學習者的知識掌握情況；四是課證融通，對接全國計算機等級考試二級Python大綱，嵌入模擬試題及參考答案，幫助學習者熟悉考試要求，提升知識掌握深度與備考規劃能力。 本書面向高等院校計算機及相關專業學生、編程自學者，同時適用於職業院校實訓課程，可滿足多元化學習場景下的Python學習需求。

本書是“十五五”高等職業教育計算機類專業系列教材之一，精選行業典型案例，設計階梯式實操任務，在講解技術知識的同時有機融入家國情懷、工匠精神與創新意識，既注重培養學生的計算思維與實踐能力，又強化價值引領，助力讀者成長為適應新時代需求的高素質技術技能人才。 全書共七個項目，構建了“基礎夯實—技能提升—實戰應用”的階梯式內容體系：從Python環境搭建與開發工具使用入門，逐步深入基礎數據類型、流程控制、函數、模塊、文件操作、異常處理等核心理論知識，最終通過文本加密、數字排列與猜數字遊戲、日期計算器、圖像字符畫製作及學生信息管理系統等真實場景實戰，幫助讀者掌握Python編程核心技能。 本書適合作為高等職業院校Python程序設計課程教材，也可供編程學習者自學及行業技術人員參考。

《Python程序設計基礎與應用》提供系統、全面的python入門指導，通過短小精悍的基礎示例呈現語法的作用和使用要點。本書減少傳統教材中晦澀的底層原理與複雜語法細節的講解比重，從Python語言簡介與環境搭建入手，逐步覆蓋語法基礎、程序控制結構、組合數據類型、函數定義與使用等核心知識，再延伸至模塊與庫、文件處理、網絡爬蟲、數據分析與可視化等應用技能，每個章節都配有清晰的示例代碼、詳細的步驟說明與針對性習題。本書由淺入深、層層遞進，不僅注重理論知識的講解，還通過實際案例和項目實踐幫助學生將理論應用於實際問題。在內容編排上遵循認知規律，從基礎概念到高級應用層層遞進，採用通俗易懂的語言，避免複雜的公式和術語，力求讓沒有技術基礎的學生也能輕鬆理解python編程思維和應用場景。本書旨在為高等院校的學生提供一本通俗易懂、內容全面的python編程入門教材，適用於非工科類專業作為公共計算機教學用書，也可作為非計算機專業學生的程序設計課程教材，還可以作為辦公自動化和數字媒體技術相關從業人員的自學用書。

本書是一本全方位介紹Python編程的教材，適合初學者及中級程序員。書中從Python的基礎語法開始，詳細介紹了字符串處理、流程控制、複合數據類型、函數與模塊、異常處理等核心概念，以及面向對象編程和文件處理技術。特別地，本書還探討了利用最新的AIGC技術優化Python編程的方法，使讀者能夠掌握當前最前沿的編程技能。通過豐富的示例和綜合案例分析，本書不僅幫助讀者系統地掌握Python編程知識，更能提高解決實際問題的能力，是一本理論與實踐並重的學習工具書。

本書立足傳統財務報表分析的理論與方法，在所有財務報表分析實操章節中，均增設案例研討與 Python語言的具體應用模塊。本書內容涵蓋財務報表分析原理、Python語言財務數據分析、財務數據可視化、利潤表分析、資產負債表分析、現金流量表分析、財務分析技術、財務報告質量：風險與會計危險信號、財務報告質量：現金流量表中會計舞弊識別、財務報告的預測與信用風險評價十大板塊。本書以傳統財務報表分析的核心理論與經典方法為根基，直擊“理論與實操脫節”的行業痛點，創新性融入Python工具應用，構建起“理論奠基、工具賦能、案例落地”的三維內容體系，全方位適配大數據時代財務分析的崗位需求與教學要求，凸顯大數據背景下財務分析的實踐性、開放性與操作性。本書以真實業務場景中的實際問題為導向，採用“搭建理論框架、拆解實務案例、梳理分析思路、分步實現Python代碼、解讀分析結果”的遞進式內容設計，引導讀者主動探索、動手實操。這種編排既保障了理論知識的系統性，又強化了工具應用的熟練度，助力讀者快速實現從“懂理論”到“會實操”的能力躍遷。無論是在校本科生、財務從業人員、數據分析師，還是企業管理者，都能從中習得適配自身需求的財務報表分析方法與Python應用技能，提升大數據環境下的財務決策效率與專業競爭力。

國家大數據戰略的實施推動了醫學大數據的快速發展，對醫學數據分析的醫工交叉人才的需求日益增長。利用大數據分析技術發掘醫學數據中的潛在價值對於推動醫學研究的進步，全面實施健康中國戰略，滿足人民群眾健康醫療需求都具有重要的促進作用。本書以Python語言為工具，強調醫學案例的應用，對編程語言和計算機科學理論學習穿插在案例中，以夠用為原則，全面系統地介紹醫藥大數據分析的相關知識。全書共8章，主要內容包含：醫學大數據概述、Python編程基礎、醫學大數據的獲取、醫學數據的預處理、醫學數據可視化、機器學習及臨床決策、醫學文本數據分析和醫學圖像數據分析。同時本書附有豐富的教學資源，包括教學大綱、教學PPT、微課視頻、配套習題、源代碼等。本書適合作為高等院校計算機相關專業及醫藥相關專業學生的數據分析類課程教材，也可作為數據分析愛好者和醫療健康領域的數據分析的專業人士、研究人員的參考書。

本書聚焦Python編程基礎、數據分析基礎理論和媒介數據分析技能三方面內容。Python編程基礎：從Python的安裝、開發環境搭建、變量和數據類型、控制流(條件分支與循環)、數據結構(列表、元組、字典等)開始，逐步深入講解函數、面向對象編程等核心內容。媒介數據分析技能：介紹如何使用python進行數據清洗、數據可視化、數據挖掘、數據統計分析和機器學習等進階技能，特別是針對媒介數據的特性進行案例分析。 數據分析基礎理論：闡述數據分析中的大數據基礎、算法基礎理論、數據概率與統計分析、新聞核查算法等，並通過python編程進行實戰。採用“任務驅動+知識學習+情境案例+動手實踐+課後自我測試”五位一體模式，設計貼近實際工作的情境案例，如新聞文本分類、情感分析、個性化推薦等，引導學生學習，在實踐中加深對知識的理解和記憶。

The Oxford Handbook of Ballet Pedagogy offers a comprehensive exploration of contemporary perspectives on teaching and learning ballet, emphasizing the embodied nature of dance and its role in shaping both the student sense of expression and development as an artist. The book positions ballet pedagogy as a dynamic and cross-disciplinary field that transcends traditional separation between practice and theory. It offers a holistic approach that integrates the whole body, identity, and well-being into the learning process. Through five thematic sections-focusing on the whole-dancer, embodied pedagogy, diverse teaching sites, syllabus construction, and ballet as praxis. The volume engages with critical issues such as belonging, access, rigor, syllabus, and excellence within pedagogical practices in the ballet learning space that move beyond the limitations of constructs such as race, gender, and disability. The book challenges entrenched pedagogical hierarchies, offering a vision for the

為提高統計學和經濟學等領域學生和相關專業人才的數據應用技能，本書提供一個相對綜合的、多應用場景的大數據分析教材。包括目前主流的4種軟件：1. SAS。此部分基於給定的實驗目的和應用場景，介紹相應的SAS語言特點和使用規則，對基本統計方法如描述統計分析、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析等進行案例教學。2. R語言。此部分以R軟件為實戰基礎，以參數估計、假設檢驗、方差分析、相關回歸分析等常見的統計分析方法為主要內容，通過多個應用實例詳細介紹了不同統計分析方法的R語言實現以及結果解釋。3. MATLAB。此部分結合學科與應用中的實際需要，系統地介紹了軟件MATLAB的一些功能和應用，並基於給定的實驗內容介紹對應的MATLAB的使用規則與方法，對數理統計、數據分佈、數據檢驗、回歸分析、最優化等方面進行案例分析與教學。4.PYTHON。此部分主要基於PYTHON語言特色，介紹了其優缺點、適用性以及PYTHON內置數據結構、控制流程、文件讀寫、函數等基本使用語法，然後分別從網絡爬蟲、數據庫、機器學習庫、數據可視化等部分重點介紹PYTHON的應用教學。

本書系統介紹了Python編程在語言數據獲取、處理與分析中的應用。全書內容涵蓋Python基礎語法、數據類型與控制結構、文件操作、正則表達式、爬蟲技術、Pandas數據分析、Matplotlib可視化、自然語言處理工具及情感分析、文本分類與聚類等核心技術，強調理論與實踐結合。作者以多年本科教學經驗為基礎，將語言數據處理的步驟與細節詳盡呈現，並提供擴展閱讀和實用腳注，幫助讀者快速掌握方法與原理。全書可作為語言數據研究者和跨學科學習者的入門指南，為大數據時代語言學研究提供堅實的技術支持與方法指導。

本書是響應國家新一代人工智能發展戰略、面向高校通識教育與跨學科人才培養的迫切需求而編寫的“理論—技術—應用”一體化教材，旨在構建一個從基礎原理、核心技術到前沿應用的完整知識框架。本書巧妙地將Python語言與人工智能知識相結合，使讀者既能初步學習Python編程語言，又能系統地瞭解人工智能基本原理，並較好掌握人工智能特別是新一代人工智能的關鍵技術。本書同時配有豐富的教學案例和前沿熱點應用。本書內容包括人工智能概述、大數據與人工智能、人工智能編程語言Python、機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、AI大語言模型、機器人技術和人工智能的發展。本書適合作為普通高等院校“人工智能通識”課程的教材，也可作為對人工智能相關領域感興趣的讀者的參考書。