Python

數據科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面，而數學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌，但是掌握“數學 編程 機器學習”的知識絕對是王牌。這一次，學習數學不再是為了考試、分數、升學，而是投資時間、自我實現、面向未來。為了讓大家學數學、用數學，甚至愛上數學，在創作時，作者盡量克服傳統數學教材的各種弊端，讓大家學習時有興趣、看得懂、有思考、更自信、用得著。《統計至簡：概率統計全彩圖解 微課 Python編程》是“鳶尾花數學大系—從加減乘除到機器學習”叢書中數學版塊—“數學三劍客”的第三冊，也是最後一本。“數學”板塊的第一本《數學要素》是各種數學工具的“大雜燴”，可謂數學基礎；《矩陣力量》專門講解機器學習中常用的線性代數工具；本冊《統計至簡》則介紹機器學習和數據分析中常用的概率統計工具。《統計至簡：概率統計全彩圖解 微課 Python編程》的核心是“多元統計”，離不開第二冊《矩陣力量》中介紹的線性代數工具。《統計至簡：概率統計全彩圖解 微課 Python編程》內容又可以歸納為 7 大板塊——統計、概率、高斯、隨機、頻率派、貝葉斯派、橢圓。《統計至簡：概率統計全彩圖解 微課 Python編程》在講解概率統計工具時，會穿插介紹其在數據科學和機器學習領域的應用場景，讓大家學以致用。《統計至簡：概率統計全彩圖解 微課 Python編程》讀者群包括所有在工作中應用概率統計的朋友，尤其適用於初級程序員進階、大學本科數學開竅、高級數據分析師、機器學習開發者。

《Python快樂編程：機器學習從入門到實戰/21世紀高等學校計算機專業實用系列教材》特點： 通過11個實戰案例，使讀者快速理解機器學習算法及應用 免費提供教學視頻、教學大綱、教學設計、教學課件、源代碼、習題答案等 千鋒圖書定位——快樂學習，實戰就業 《Python快樂編程：機器學習從入門到實戰/21世紀高等學校計算機專業實用系列教材》采用理論與實戰相結合的形式，通過生活中的例子來講解理論知識，結合實際案例代碼，幫助讀者在掌握機器學習理論的同時，打下項目實踐的基礎，同時配有豐富的教學資源，幫助讀者自學或開展教學工作。 《Python快樂編程：機器學習從入門到實戰/21世紀高等學校計算機專業實用系列教材》共13章，涵蓋機器學習入門所需的數學知識及相關算法，包括K近鄰算法、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸與梯度下降、支持向量機、AdaBoost算法、線性回歸、K-means算法、Apriori算法、FP-growth算法、主成分分析和奇異值分解。 《Python快樂編程：機器學習從入門到實戰/21世紀高等學校計算機專業實用系列教材》將理論與實際操作相結合，通過豐富的程序實例和詳盡的步驟講解，與讀者一起跳出枯燥的理論知識，快樂學習。 《Python快樂編程：機器學習從入門到實戰/21世紀高等學校計算機專業實用系列教材》適合剛進入機器學習領域的讀者，也可以作為大專院校相關專業的教材。

本書的編寫主要圍繞Python在企業中的數據分析工作實踐，著眼於構建完整的數據分析框架、方法和技能的培養和訓練。全書共10章，其中第1章和第2章介紹了進行Python數據分析的準備工作和Python基礎知識；第3～9章介紹了數據對象的讀寫、數據清洗和預處理、數據可視化、基本數據統計分析和高級數據建模分析、自然語言理解和文本挖掘、數據分析部署和應用等完整工作技能和方法；第10章介紹了數據分析在數據化運營中的完整應用思路、維度和框架。本書內容深入淺出，均以企業真實需求引導學習，具有很強的實用性和操作性。本書可以作為普通高等院校本科、專科統計、商務分析、大數據等專業的課程教材，也可以作為從事數據分析工作的人員的參考用書。

本教材採用任務驅動模式編寫，以一個文創商品銷售系統開發應用案例貫穿9個單元，分別為使用Python語言來開發文創商品銷售系統、單元2 Python基礎、單元3 組合數據類型、單元4 函數和模塊化編程、單元5 面向對象編程、單元6文件的操作、單元7 異常處理、單元8 SQLite數據庫、單元9 數據分析與可視化。本教材可作為職業本科、高職院校電子信息大類等相關專業的教材，也可以作為零基礎的程序開發愛好者的自學參考書籍。

All social and policy researchers need to synthesize data into a visual representation. Producing good visualizations combines creativity and technique. This book teaches the techniques and basics to produce a variety of visualizations, allowing readers to communicate data and analyses in a creative and effective way. Visuals for tables, time series, maps, text, and networks are carefully explained and organized, showing how to choose the right plot for the type of data being analysed and displayed. Examples are drawn from public policy, public safety, education, political tweets, and public health. The presentation proceeds step by step, starting from the basics, in the programming languages R and Python so that readers learn the coding skills while simultaneously becoming familiar with the advantages and disadvantages of each visualization. No prior knowledge of either Python or R is required. Code for all the visualizations are available from the book's website.

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超有趣Python入門，從零開始編程創造超酷太空冒險遊戲！遊戲開始，空氣所剩不多了。空間站發生洩漏，因此你必須迅速採取行動。你能找到解決問題的辦法嗎？你需要探索空間站的周圍，找到門禁卡來把門打開，還要修復受損的航天服。冒險已經開始了！本書向你展示了如何使用Python在圖形化的冒險遊戲中在火星上建立空間站、探索空間站並避開危險。你能像航天員一樣找到解決問題的辦法嗎？

本書是一本全面介紹如何利用Python自動化處理各類案頭工作的實戰教程。全書共11章，第1～3章介紹自動化辦公的優勢及需要掌握的Python必備基礎知識；第4～7章介紹如何自動化操作Excel表格、Word文檔、PPT文件和PDF文件等，讀者可將所學知識直接應用於日常工作；第8～11章介紹如何實現其他軟件的自動化操作，如自動組織文件、瀏覽器自動化、郵件自動化、圖形用戶界面軟件自動化等，進一步拓寬辦

Python基礎語法，包括三種結構，函數，面向對象，海龜繪圖。案例結合中國詩詞、魔術、字謎等傳統文化，趣味性和應用性強。本書面向8到16歲青少年，可作為其編程學習的入門書，文字幽默，內容豐富多彩，案例有趣好玩，是難得的一本青少年編程學習書。本書由淺入深、循序漸進地講解Python青少年趣味編程所需要的基礎知識，力求從零開始、通俗易懂。中小學生即使對編程沒有任何概念，只要從第一章開始依次閱讀，也是可

使用Python編寫網絡爬蟲程序獲取互聯網上的大數據是當前的熱門專題。本書內容包括三部分：基礎部分、進階部分和項目實踐。基礎部分（第1～7章）主要介紹爬蟲的三個步驟――獲取網頁、解析網頁和存儲數據，並通過諸多示例的講解，讓讀者能夠從基礎內容開始系統性地學習爬蟲技術，並在實踐中提升Python爬蟲水平。進階部分（第8～13章）包括多線程的併發和並行爬蟲、分布式爬蟲、更換IP等，幫助讀者進一步提升爬蟲

內容包括Web開發基礎、Python常用的Web框架、基於Flask的在線學習筆記、基於Flask的甜橙音樂網、基於Flask的51商城、基於Flask的e起去旅行、基於Tornado的BBS問答社區和基於Django的智能校園考試系統。

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。

本書以案例帶動知識點的講解，將Python爬蟲知識點分解到各個不同的案例，每個案例各有側重點。同時展示實際項目的設計思想和設計理念，使讀者可以舉一反三。

本書全面系統地講解了使用Python 語言實現數據結構和算法的基礎知識和實踐技能。全書分為14章，主要內容包括數據結構與算法概述、Python 語言基礎、線性表、棧與遞歸、隊列、串、數組與廣義表、樹和二叉樹、圖、查找、排序、回溯算法、遞歸與分治算法等。本書內容由淺入深，語言通俗易懂，理論結合實踐，採用大量豐富的案例，幫助讀者高效學習，且將知識更好地應用在實際學習和工作中。本書可作為計算機、人工智能、大數據等行業相關技術人員的參考書，也可供高等院校計算機相關專業師生學習使用。

這是一本為編程初學者編寫的可視化教程，能讓每個對編程感興趣的人輕鬆學會編寫代碼。 本書分為編程概述、可視化編程語言Scratch、Python語言與Web技術四部分，圖文並茂地講解了Scratch、Python、HTML、CSS、JavaScript等常用編程語言。書中包含若干個操作項目，旨在一步步教會初學者掌握和運用好每種語言，學會設計應用程序、製作遊戲、建設網站等編程技能。 本書的編寫人員既有資深的程序員，又有專業的編程教育人員。他們共同設計了分步驟講解的操作教程，希望能為初學者鋪就一條輕鬆有趣的“編程學習之路”。

《單片機三劍客：ESP32單片機與Python語言編程》採用大量實例和程序逐行解說的方式介紹ESP32單片機與Python語言編程,主要內容有ESP32單片機與編程軟件入門,Python語言入門,LED、數碼管和RGB全彩燈電路及編程實例,按鍵輸入與蜂鳴器、繼電器電路及編程實例,直流電動機、步進電動機與舵機驅動電路及編程實例,中斷、定時器與PWM功能的使用及編程實例,ADC與聲/光/熱/火/雨/煙傳感器的使用及編程實例,常用傳感器模塊的使用及編程實例,超聲波傳感器與紅外線遙控的使用及編程實例,串行通信(UART)與實時時鐘(RTC)的使用及編程實例,單總線通信與溫濕度傳感器的使用及編程實例,I2C通信控制OLED屏與PS2搖杆的使用及編程實例,SPI通信與SD卡/RFID卡的讀寫編程實例,單片機連接WiFi網絡與計算機進行通信,用瀏覽器網頁控制和監視單片機,基於MQTT協議的物聯網(IoT)通信。本書具有起點低、由淺入深、語言通俗易懂的特點,並且內容結構安排符合學習認知規律。本書適合作為初學者學習ESP32單片機及編程的自學圖書,也適合作為職業院校電類專業的單片機教材。

本書是關於計算機編程的科普書，它包含了計算機軟件的發展歷史、原理、數據結構，以及基本算法等內容，並進一步探討了動態規劃、概率統計和神經網絡等進階知識。作者通過輕松的筆調，由淺入深地對編程的本質進行了直觀、具體的討論。雖然書中的例子都是用Python編寫的，但是介紹的編程方法和思想卻是通用的。書中的實例都有對應的完整代碼實現，涉及初等數學、數據結構、排序與查找、數理統計、動態規劃及神經網絡等多個方面。這些實例把編程原理講解和程序代碼結合在一起，從而讓概念更加容易理解。 本書適合學習Python，以及編程的讀者閱讀。

數據科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面，而數學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所 有人生來都握有一副好牌，但是掌握“數學 + 編程 + 機器學習”絕對是**。這一次，學習數學不再是為了考試、分數、升學，而是投資時間、自我實現、面向未來。為了讓大家學數學、用數學，甚至愛上數學， 在創作這套書時，作者儘量克服傳統數學教材的各種弊端，讓大家學習時有興趣、看得懂、有思考、更自信、用得著。鳶尾花書有三大板塊――編程、數學、實踐。數據科學、機器學習的各種算法離不開數學，本冊《矩陣力量》是“數學”板塊的第 2 本，主要介紹常用線性代數工具。任何數學工具想要從一元推廣到多元，比如多元微積分、多元統計，都繞不開線性代數。《矩陣力量：線性代數全彩圖解 + 微課 + Python編程》共 25 章內容，可以歸納為 7 大板塊：向量、矩陣、向量空間、矩陣分解、微積分、空間幾何、數據。《矩陣力量：線性代數全彩圖解 + 微課 + Python編程》在講解線性代數工具時，會穿插介紹其在數據科學和機器學習領域的應用場景，讓大家學以致用。《矩陣力量：線性代數全彩圖解 + 微課 + Python編程》讀者群包括所有在工作中應用數學的朋友，尤其適用于初級程序員進階，大學本科數學開竅，高級數據分析師，人工智能開發者。

《Hadoop大數據技術基礎（Python版）微課視頻版》從初學者角度出發，通過豐富的示例和實戰項目，詳細講解大數據開發環境、關鍵技術及其應用。全書共分10章，～9章的內容分別為大數據概述、Linux系統的安裝與使用、Python 3語言基礎、Hadoop開發環境、HDFS技術、MapReduce技術、Hive數據倉庫、HBase分布式數據庫、Sqoop工具，第10章詳細解析了實戰項目“貨運車分佈分析平臺”，幫助初學者快速入門。本書所有知識點都結合具體的編程示例，對於重要知識點提供視頻講解，還設計了多個實訓，使讀者通過實踐環節加強對知識點的理解和掌握。 本書適合作為高等院校計算機應用、大數據技術及相關專業的教材，也適合作為大數據技術相關培訓的教材和大數據技術初學者的自學資料。

編程已經成為21世紀人們應掌握的一項重要技能，隨著人工智能技術的發展以及STEAM教育理念的推廣和普及，青少年編程市場也越來越火熱，學習編程可以鍛煉孩子的邏輯思維能力。 Python作為時下最流行的編程語言，語法簡潔清晰，應用廣泛，特別適合初學者學習編程使用。本書通過生動有趣的例子、通俗易懂的語言，介紹了Python編程的基本方法和技巧，主要包括編程環境、變量、語法等基礎知識，選擇結構、循環結構、函數、對象、模塊、海龜繪圖等進階知識，並通過實際案例加以運用；【資料卡片】和【動手試試】等環節有助於將所學延伸拓展，舉一反三。 本書非常適合6～14歲的孩子作為編程入門讀物學習使用，家長帶著孩子一起邊學邊實踐，更能帶來一段高質量的親子陪伴時光。

本書是根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會編制的《大學計算機基礎課程教學基本要求》，按照大學計算機基礎教學中培養計算思維能力的思路，根據計算機應用發展的新趨勢和數字化項目建設的要求編寫而成。本書共13個單元實驗，分別是計算機系統基礎實驗、Windows操作系統實驗、文字處理軟件Word 2010實驗、演示文稿Power Point 2010實驗、電子表格軟件Excel 2010實驗、Python語言開發環境配置實驗、Python程序基本語法元素實驗、程序的控制結構實驗、數據類型實驗、組合數據類型實驗、函數和代碼複用實驗、文件操作實驗、科學計算及可視化實驗，內容豐富、圖文並茂、易教易學，注重在基本原理、基本概念、基本思路講解的基礎上，強調基本方法、基本技能的實際應用，注重培養學生的綜合應用能力和自學能力。

從大數據到人工智能世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫數據科學的範疇。本書就要帶領您使用最容易上手的 Python 語言搭配本土化的數據集，一一探索、實踐數據科學和人工智能的觀念與理論，從網絡爬蟲、數據清理、數據可視化、數據採礦到最熱門的機器學習，全面整合實作與理論，開啟你成為數據科學家的成功之路！

《Python快樂編程：人工智能深度學習基礎/“好程序員成長”叢書》共14章，由淺入深，涵蓋了深度學習基礎知識、數學基礎、感知機、反向傳播算法、自編碼器、玻爾茲曼機、循環神經網絡、遞歸神經網絡和卷積神經網絡的相關知識。每章均附有課後練習及解析，相應課件等配套資源。力求講解簡單易懂，努力營造相對輕鬆愉快的學習氛圍，幫助讀者快速入門深度學習領域。

本書從實踐的角度，介紹了如何使用基於Python的Keras庫和TensorFlow框架開發機器學習模型和深度學習模型，以及如何使用Kubernetes將其部署到生產環境中。書中討論了許多流行的算法；展示了如何使用它們來構建系統；包含有大量注釋的代碼示例，以便讀者理解並重現這些示例；使用了一個深度學習模型的示例來讀取圖像，並對流行品牌的標識進行分類，然後將該模型部署在分布式集群上，以處理大量的客戶

本書分為12個單元，通過科學、合理的結構，以親切的筆調、活潑的對話介紹了Python編程的相關知識。用有趣的例子，借助可愛的漫畫生動形象地介紹了包括變量、輸入輸出語句、循環語句、列表、對象等編程的基本概念。學習本書的內容，可以幫助孩子掌握計算機的思維方式，而書中可視化和以遊戲為主的例子可以激發孩子的學習興趣，培養其專注力。本書每單元末尾均設置有“小試牛刀”和“小小總結”板塊，可以拓展讀者的思維，鞏

本書通過理論與項目實踐相結合的方式引領讀者進入人工智能技術的大門。本書共15章，涵蓋的內容有神經網絡初體驗；深度學習的微積分基礎；深度學習的線性代數基礎；神經網絡的理論基礎；用python從零實現識別手寫數字的神經網絡；神經網絡項目實踐；使用神經網絡實現機器視覺識別；用深度學習實現自然語言處理；自動編解碼網絡和生成型對抗性網絡；增強性學習網絡開發實踐；Tensorflow入門；使用Tensorfl

本書是為電腦科學專業門程式設計課程編寫的教材，選用流行且易於教學的Python語言，主要涵蓋五個方面的內容：編程基礎，包括資料類型、控制結構、演算法設計等；面向物件編程，包括基礎原則和應用方法；資料和資訊處理，包括字串、陣列、檔、列表等；軟體發展生命週期，包括大量案例研究；編程實踐，包括數位和文本處理、事件驅動編程、圖形圖像處理、網路通信等。書中的每個新概念只在解決問題時才被引入，重視培養良好的編

本書揭開了時間序列預測技術的神秘面紗，為沒有時間序列或機器學習經驗的讀者提供了創建和評估時間序列模型所需的基本工具。本書使用流行的Python工具和庫來解決複雜和重要的業務預測問題。書中介紹了如何清理和獲取數據，如何設計端到端的時間序列預測解決方案，如何理解時間序列預測的一些經典方法，如何將神經網絡結合到預測模型中，以及如何在真實世界中部署時間序列預測模型。

本書圍繞機器學習算法中涉及的概率統計知識展開介紹，沿著概率思想、變量分佈、參數估計、隨機過程和統計推斷的知識主線進行講解，結合數學的本質內涵，用淺顯易懂的語言講透深刻的數學思想，幫助讀者構建理論體系。同時，作者在講解的過程中注重應用場景的延伸，並利用Python工具無縫對接工程應用，幫助讀者學以致用。 全書共5章。第1章以條件概率和獨立性作為切入點，幫助讀者建立認知概率世界的正確視角。第2章

《圖解機器學習―算法原理與 Python 語言實現》從應用場景出發，利用大量圖解和流程圖相結合的方式講解機器學習的基本知識及其常用經典算法的應用，全書沒有大篇幅的理論介紹和複雜的數學公式推導，也沒有生澀難懂的專業術語，而是通過淺顯易懂的圖示、直觀的流程圖以及與生活息息相關的實例應用讓讀者輕鬆學習和掌握機器學習知識，從而明白機器學習是如何影響和改變人類生活的。 本書共14章，覆蓋了監督學習、半監督

機器學習是一門涉及高等數學、線性代數、概率論、統計學和運籌學等領域的交叉學科。機器學習的基礎就是數學，這也就要求學習者要有良好的數學基礎。為了降低機器學習的學習門檻，本書深入淺出地對機器學習算法的數學原理進行了嚴謹的推導；並利用Python 3對各種機器學習算法進行複現，還利用介紹的算法在相應數據集上進行實戰。本書主要內容包括機器學習及其數學基礎；線性回歸、局部加權線性回歸兩種回歸算法；Logis

本書由工程師撰寫，系統介紹機器學習中需要的主要數學知識，以及機器學習算法的實現和應用場景，為機器學習初學者制定了如何夯實基礎的方案。本書以機器學習的算法為主線，深入剖析算法的概念和數學原理，以通俗形象的語言進行介紹，讓讀者無需瞭解太多前置數學知識，就能看懂數學公式的表達意思，從而深度掌握機器學習的思想和原理。主要內容包括：首先介紹機器學習基本概念及工具，然後從概念、原理、Python實現、應用場景

隨著人工智能的飛速發展，特別是大語言模型的廣泛應用，結合教學實踐的反饋，本書在第1版基礎上進行全面修訂，系統介紹數據挖掘經典算法和機器學習主流算法，並為經典算法、應用案例和實驗題目均提供相關實驗數據和Python代碼實現，特別是大模型在數據挖掘中的應用。通過經典算法、大模型應用、Python實現和實際項目應用“四位一體”，強化數據挖掘和機器學習算法的理解和掌握，對經典算法做到“精”和“通”。全書共13章，大致分為3部分，第1部分(第1～6章)介紹數據挖掘的基礎知識(數據挖掘過程、數據探索和數據預處理)和經典算法(關聯規則、聚類、分類等)；第2部分(第7～9章)介紹機器學習的經典算法(集成學習、神經網絡與深度學習、強化學習)；第3部分(第10～13章)是算法應用部分，介紹4個真實案例，包括大語言模型及微調技術、阿裡百煉平臺和華為雲ModelArts平臺的大語言模型微調技術及情感識別分類應用等。本書作為高等院校信息類以及相關專業的高年級本科生和研究生教材，也可供對數據挖掘、機器學習和大語言模型感興趣的工程技術人員閱讀參考。

演算法 圖解原理 x Python實作 x 創意應用 王者歸來 (全彩印刷) 本書內容 ★★★★★【國內第1本演算法 + 創意實作】★★★★★ ★★★★★【彩色圖解演算法】【Python創意程式】★★★★★ ★★★★★【約700張彩色圖片+ 296個創意應用】★★★★★ 這是一本使用Python從零開始指導讀者的演算法入門書籍，閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用： ◎演算法基本觀念 ★ 主要內容：時間複雜度、空間複雜度 ☆ 創意應用：一個要計算8411億年的程式 ◎陣列與鏈結串列 ★主要內容：陣列、單向(雙向)鏈結串列、循環鏈結串列 ☆創意應用：客戶資料管理、庫存管理系統、瀏覽器歷史記錄管理系統、音樂播放管理、醫療排隊系統 ◎佇列(Queue) ★主要內容：插入、讀取、串列模擬佇列 ☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理 ◎堆疊(Stack) ★主要內容：堆入push、取出pop、認識堆別在函數呼叫的角色 ☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理 ◎二元樹(Binary Tree) ★主要內容：建立、讀取、前序(中序與後序)遍歷二元樹 ☆創意應用：表達式樹、家譜樹、網頁導航樹、遊戲AI決策樹 ◎堆積樹(Heap Tree) ★主要內容：建立、取出、刪除、最小(最大)堆積樹 ☆創意應用：線上遊戲得分排行榜、物流中心的貨物調度、醫院緊急情況處理系統、電商平台推薦系統設計、多任務處理最短作業優先調度 ◎雜湊表(Hash Table) ★主要內容：雜湊表與陣列、效能分析、模組 ☆創意應用：電影評分系統、電子郵件垃圾過濾器、社交媒體標籤系統、網頁瀏覽記錄、簡單的快取系統 ◎排序 ★主要內容：泡沫、雞尾酒、選擇、插入、堆積樹、快速與合併排序 ☆創意應用：社交媒體貼文按讚數排序、任務排序、KTV點播次數排序、影評排序、旅館價位排序 ◎數據搜尋 ★主要內容：順序、二分搜尋、搜尋最大值 ☆創意應用：順序搜尋商品庫存、二分搜尋法查詢書籍、順序搜尋電子郵件黑名單、書籍搜尋使用二分搜尋法 ◎回溯演算法 ★主要內容：走迷宮、迷宮設計與堆疊 ☆創意應用：排列組合、密碼生成、圖的著色、任務分配、走迷宮 ◎從遞迴看經典演算法 ★主要內容：河內塔、八皇

本書為《Python數學建模算法與應用》的配套書，通過物理、化學、生物、醫學、交通、人口、生態、經濟管理和工程技術中眾多數學模型的實例，闡明建立各種現實問題數學模型的主要方法和基本規律。書中每章內容後面還設置了“習題”和“實踐與思考”，前者是幫助讀者加深對本章內容理解的練習；後者實際上是為建立與本章內容有關的實際問題的數學模型的實踐活動提供課題，其中有些還是國內外數學建模競賽的賽題。閱讀該書有助於讀者提高分析問題和解決問題的能力。

本書首先簡要介紹Python語言的基礎知識，為後續內容的學習提供基礎，接著介紹NumPy、Matplotlib和Pandas三個數據分析基礎模塊的用法，同時也為後面基於scikitlearn的機器學習提供基礎，最後介紹基於scikitlearn機器學習及其模型的評價方法、超參數調優方法。全書通過大量案例，希望能讓讀者快速提高實踐能力。 本書適合作為高校本科生或研究生數據分析、機器學習等相關課程的教材或參考書，也可作為數據分析和機器學習愛好者的自學教程，還可以作為相關科研工作者與工程實踐者的參考書。

本書詳細介紹了PySide6提供的各種可視化類進行可視化界面編程。本書對各種類做了細緻的介紹，對類的方法、槽函數和信號都了詳細的說明，並配以實例。可視化編程方面主要內容包括PySide6的框架、基礎類、常用控件、高級控件、主窗口、對話框、窗口美化、事件、繪圖、文件操作、數據庫、數據可視化、打印支持、多媒體等。本書講解更全面細緻，實例也很有針對性，非常適合用Python進行可視化編程的初學者，由於本書對類的各種方法介紹比較詳細，也可以作為有一定基礎的人作為參考手冊，在忘記類的方法的時候查閱。

本書以Python作為開發Spark應用程序的編程語言，系統介紹了Spark編程的基礎知識。全書共9章，內容包括大數據技術概述、Spark的設計與運行原理、大數據實驗環境搭建、Spark環境搭建和使用方法、RDD編程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib等。本書安排了入門級的編程實踐內容，以助讀者更好地學習和掌握Spark編程方法。本書免費提供全套在線教學資源，包括PPT課件、習題答案、源代碼、數據集、微課視頻、上機實驗指南等。本書可以作為高等院校計算機、軟件工程、數據科學與大數據技術等專業的進階級大數據課程教材，用於Spark編程實踐教學，也可以供相關技術人員參考。

本書系統介紹數據科學的核心概念、基本方法和關鍵技術，內容涵蓋數據科學的導向目標，涉及科學計算、數據處理和分析、數據可視化等關鍵知識環節。本書基於 Python 技術框架實現，內容注重理論和實踐的有機融合，克服單調、晦澀的知識累積之苦，以問題為導向，學以致用，提供了大量的案例代碼和樣本數據集，可以為學習者平添幾分學習的樂趣。本書既適用於高等院校“數據科學與大數據技術”專業人才的基礎培養，也適用於信息處理相關專業人才的能力提升，能夠為數據科學從業者和相關學科的科研工作者提供必要的技術支撐。