Python

本书主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化，到大型数据的分布式存储与分布式计算，贯穿了整个大数据项目开发流程。

本書解釋了scikit-learn API，它是為促進構建機器學習應用程序而創建的軟件包。通過本書的閱讀，讀者將學習如何解釋有監督和無監督模型之間的差異，以及如何將一些流行的算法應用于現實生活中的數據集。首先，本書講解了如何使用scikit-learn的語法。監督和非監督模型之間的差異，以及為每個數據集選擇適當算法的重要性。您將對實際數據集應用無監督聚類算法來發現模式和配置文件，並探索解決無監督機

Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy is the essential introduction to the statistical methods needed to analyze complex data sets from astronomical surveys such as the Panoramic

本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例（含可運行程序），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基於語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基於深度學習的汽車目標檢測、基於

Welcome Future Coder! Are You Ready To Learn And Start Programming With Any Language In 2 Hours? Learning to write computer programs can be fun if you take up the right approach and this shall be the

As telescopes, detectors, and computers grow ever more powerful, the volume of data at the disposal of astronomers and astrophysicists will enter the petabyte domain, providing accurate measurements f

《Python 編程從零基礎到項目實戰（微課視頻版）（第 2 版）》是一本系統介紹 Python 編程知識與實戰應用的基礎教程、視頻教程，內容包括 Python 編程語法、核心編程應用以及相關的庫與工具，內容涉及算法、Python 數據分析、圖形處理、Web 開發、科學計算、數據庫操作、人工智能、Python 爬蟲相關知識等。其中，第Ⅰ部分為 Python 基礎篇，介紹了 Python 的安裝、變量和數據類型、條件分支與循環、列表與元組、字典、函數、類、標準庫以及程序中的異常現象及處理方法；第Ⅱ部分為 Python 提高篇，介紹了文件處理、圖形用戶界面、數據庫操作、線程與進程、測試及打包等知識；第Ⅲ部分為 Python 拓展篇，介紹了 Python在 Web 應用、商業級別的技術框架、大數據應用、AI 應用等方面的拓展知識。全書通過“三酷貓”將案例串聯起來，由淺入深、生動有趣，在增加趣味性的同時，讓讀者對 Python 的具體使用有一個完整的認識。另外，本書配備了 79 集微視頻講解，提供了完整的源代碼及 PPT 課件下載。具體下載方法見“前言”中的相關介紹。《Python 編程從零基礎到項目實戰（微課視頻版）（第 2 版）》適合 Python 編程零基礎讀者、Python 編程從入門到精通各階段的讀者、在校學生、教師以及對 Python 編程感興趣的在職 IT 人員等使用。本書也可作為相關培訓機構的培訓教材。

本書將Python程序設計基礎和數據分析案例相結合，循序漸進地介紹Python基礎知識和數據分析及可視化的全過程。全書共2篇13章，第一部分Python程序設計基礎篇，從第1～8章，分別介紹Python開發環境、Python變量類型運算符與表達式、Python程序控制結構、列表與元組、字典與集合、函數定義使用、Python數據分析基礎、Python數據可視化等知識；第二部分數據分析綜合案例篇，包括第9～13章，共5個數據分析案例，詳細闡述了數據分析及可視化的步驟及內容並配有微視頻，全書中的每個知識點都有相應的實現代碼和實例。 本書適合作為高等學校非計算機專業學生學習Python程序設計、數據分析及可視化使用，也可作為高等教育的專任教師及研究生數據分析相關課程參考用書。

Finally! Deep Neural Networks Simplified with PythonDeep Learning Step by Step with Python takes you on a gentle, fun and unhurried journey to building your own deep neural network models in Python. U

You Will Learn Python! Zed Shaw has perfected the world's best system for learning Python. Follow it and you will succeed-just like the hundreds of thousands of beginners Zed has taught to date! Y

全書共13章。第1～4章為基礎篇，主要講述Python基礎知識、Python數據結構、面向對象程序設計思想，Python異常處理和讀寫文件的技巧；第5～7章為數據分析的工具篇，主要講述Numpy庫、Pandas庫和Matplotlib庫的基本功能和應用；第8章和第9章為“數據分析高級技能篇”，主要講述通過爬取技術博客案例、基於Scrapy爬蟲框架的實用技巧、數據分析的常用方法，如Python連接操

Python最強入門 ChatGPT助攻 邁向數據科學之路 王者歸來 第4版(全彩印刷) ★★★★★【內容最多、範圍最廣】【39個主題】★★★★★ ★★★★★【程式實例最多】【1265個Python實例】★★★★★ ★★★★★【7大真實數據】+【機器學習專題實戰】★★★★★ ★★★★★【420個是非題、選擇題】【295個習題實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4 : ChatGPT助攻 5：章節習題引導讀者複習與自我練習。 6 : 機器學習 - 真實數據 – 專題實戰 相較於第3版，第4版更增加Python深入解析、機器學習真實數據實戰，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ☆ 深度解析sort( )和sorted( ) ★ 徹底研究迭代器(iterator)、yield ☆ 波士頓房價專題 ★ 葡萄酒數據集專題 ☆ 鐵達尼號專題 ★ 糖尿病數據集專題 ☆ 乳癌數據集專題 ★ 手寫數字數據集專題 ☆ PCA主成份分析專題 ★ 其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎ Python語法講解不完整 ◎ 用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎ Python語法的精神與內涵未做說明 ◎ Python進階語法未做解說 ◎ 基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎ 模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁

《Python辦公自動化：基於銀河麒麟(Kylin)系統的實現方法》詳細闡述銀河麒麟系統下軟件的選擇和管理，辦公環境和開發環境的搭建，WPS的自動化處理，銀河麒麟系統下Python常用類庫、界面開發，以及軟件打包、發佈。《Python辦公自動化：基於銀河麒麟(Kylin)系統的實現方法》配套提供Python類庫學習工具，讀者借助該工具可以從代碼分析層面對辦公自動化類庫進行學習，進而掌握其包含的類、屬性和方法，提高工作效率。

想指定年份與月份就完成月曆 想找出使用了特定文字的PDF檔案 想一口氣置換所有檔案的文字 利用幾十行的程式碼讓工作變得超級輕鬆 這些工作都可利用Python快速完成！ 做成應用程式，就會變得很好用 利用簡短的程式讓工作變得超級輕鬆 利用Python讓麻煩的工作變得更有效率 許多職場都已開始利用Python完成各種業務。 只要使用Python，就能以簡短的程式讓例行公事變得更有效率。 本書介紹許多利用Python讓麻煩的例行公事自動完成的技巧。 本書適合已在工作使用Python的讀者（或是之後想要使用Python的讀者） 本書從不同種類的業務之中，挑選了一些麻煩的業務介紹，只需要幾十行的程式碼就能快速完成這些麻煩的例行公事，其中包含檔案操作、文字檔、PDF檔、Word檔、Excel檔的搜尋、取代，以及圖片的調整或是取得各種檔案資訊與網路資料，而且還會介紹將這些程式轉換成應用程式，讓使用者按一個按鈕就執行這些程式的方法。

從快速入門、主流應用到AI全面實戰 連續6年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 超過4萬名讀者見證與超過100位老師滿意的Python書籍 榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 解決初學痛點，避免開發地雷 集結熱門主題與AI技術，加值超過500分鐘影音教學 內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率再優化 從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 本書以初學者的視角規劃學習地圖，並提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 Python學習最經典 直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 體驗Python的開發無極限 ■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 ■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 ■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glob、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、pyfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 ■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 ■全面深入不同領域的

《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》是“鳶尾花數學大系：從加減乘除到機器學習”叢書中編程板塊的第二冊。編程板塊第一冊《編程不難》著重介紹如何零基礎入門Python編程，《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》則在《編程不難》基礎之上深入探討如何用Python完成數學任務及板塊數據可視化。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》是本系列中的一本真正意義上的“圖冊”。內容覆蓋科技製圖、計算機圖形學、創意編程、趣味數學實驗、數學科學、機器學習等。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》“毫無節制”地展示數學之美，而且提供特別實用且容易複製的創作思路、做圖技巧、編程代碼。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》包含8個板塊共36章內容。前5個板塊（共18章）專注於各種可視化手段，是可視化中的“術”；後3個板塊（共18章）選取了18個話題來展示數學之美，是可視化中的“藝”，閱讀這18章時，請關注每個可視化方案的創意思路、作圖技巧、數學工具。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》讀者群包括程序員、科技製圖開發者、高級數據分析師、機器學習開發者、創意編程開發者、計算機圖形學研究者。

Python語言簡單易學，且有強大的AI（Artificial Intelligence，人工智能）支持庫，是人工智能第一語言。本書圍繞Python語言的這些特點，講述Python語言基礎語法、數據結構、程序結構、函數與模塊、輸入輸出和面向物件程序設計等專題，同時結合每個專題精心編排了機器學習中的統計參數計算、隨機變量分布、優化計算、矩陣分析、線性回歸、線性分類和人臉識別等人工智能案例實踐。通過這些內容的學習，讀者可以一方面掌握Python語言的語法； 另一方面又了解機器學習的基本原理，學會構建基本的機器學習系統。本書教學資源豐富，配套有視頻、源碼、課件以及習題答案，可以作為高等院校程序設計課程的教材，也可以作為Python語言愛好者以及機器學習入門的自學參考書。

本書針對Python 3.6+版本進行了全面更新，涵蓋了概率論、統計學和機器學習領域的關鍵思想，並使用Python模塊演示了這些領域的應用。作者通過多種分析方法和Python代碼來處理有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯繫起來；還提供了某些重要結果的詳細證明；使用Pandas、Sympy、Scikit―learn、TensorFlow和Keras等流行的Python模塊模擬和可視化了重要的機器學習概念(如偏差與方差之間的權衡、交叉驗證和正則化)，通過數值方法展示了許多抽象的數學思想，例如概率論中的收斂性等。

本書針對Python零基礎的用戶，主要講解大量的股票指標技術分析的範例，由淺入深地介紹了使用Python語言編程開發的應用“圖譜”。全書分為三篇：基礎篇(第1～4章)：講述Python開發環境的搭建、基本語法、數據結構、代碼的調試以及面向對象的編程思想；股票指標技術分析篇(第5～10章)：分別講述使用網絡爬蟲技術獲取股票數據，使用Matplotlib可視化組件，基於NumPy和Pandas庫進行大

Python網絡數據爬取及分析從入門到精通（爬取篇） 本書採用通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用Python語言進行網絡數據爬取的知識，主要內容包括Python語法、正則表達式、BeautifulSoup技術、Selenium技術、Scrapy框架、數據庫存儲等，同時詳細介紹了爬取網站和博客內容、電影數據信息、招聘信息、在線百科知識、微博內容、農產品信息等實例。 書中所有知識點都結合經

內容簡介 本書以實戰技能的形式，講解了Python程序設計從入門到精通可能涉及的100個關鍵技能，從最基本的語法基礎，到物件導向程序設計，再到算法與資料結構，最後是基於Python的各種應用，包括遊戲、網站、資料分析與資料採擷等。本書內容全面，力求覆蓋Python所能涉及的各方面應用。通過實戰技能的形式，讀者學習時容易上手操作，達到學以致用、舉一反三的目的。 全書分5

本書將易懂好學的Python編程語言，與當前使用最廣泛的Office辦公軟件進行結合，旨在解決開發人員、職場人士在大批量、自動化處理表格數據、Word文檔數據、PPT數據展示、郵件的自動化處理、網頁的自動化操作等方面的問題，通過Python編程實現自動化、智能化、高效化處理辦公問題的目標，解放雙手，提升工效。本書具備三大特點：覆蓋面廣，易學易懂，可操作性強，配視頻輔導和案例演練。本書講解Python自動化辦公的知識技能覆蓋面非常廣，不僅僅融合了Excel辦公軟件，而且還融合了我們辦公常用的Word辦公軟件、PPT辦公軟件、郵件的自動化處理、網頁的自動化操作，而市面上的書籍僅對Excel辦公軟件進行了融合；書中配套了微課視頻講解，學習過程中有不懂的地方，直接掃碼觀看視頻即可，方便高效；在講解Python自動化操作Office軟件、郵箱、網頁的時候，配備了相應的案例，這些案例使得我們能迅速達到學以致用的目的。本書從編程零基礎開始學起，主要面向剛步入職場的大學生、渴望提升工作技能的普通辦公職場人士、Python自動化辦公方向程序員、Python編程愛好者。

Python網絡數據爬取及分析從入門到精通（分析篇） 本書采用通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用Python語言進行網絡數據分析的知識，主要內容包括Python數據分析常用庫、可視化分析、回歸分析、聚類分析、分類分析、關聯規則挖掘分析、數據預處理及文本聚類、詞云熱點與主題分布分析、復雜網絡與基于數據庫技術的分析等。 書中所有知識點都結合了具體的實例進行介紹，涉及的實例都給出了詳細分

主要介紹了通過Python和ExcelVBA提高審計工作效率的思路和方法。內容注重實戰，全面介紹了信息化審計所面臨的各類問題。行文輕鬆幽默，以實際工作案例為引導，以一個老朋友話家常的形式，與讀者分享。內容包括：審計工作與Python和ExcelVBA的總體聯繫，Python和ExcelVBA的基本用法，以及如何在實際工作中如何用這兩種工具處理問題。本書適合審計行業從業者、數據分析企業經營者，還可作為大數據培訓班學員作為培訓輔導教材使用。

本書系統地介紹Python應用程序設計方法，主要內容包括Python語法快速入門、類與模塊、圖形用戶界面設計、繪圖及數字圖像處理、文件與數據庫操作、多線程、異常處理及正則表達式、網絡編程與網絡爬蟲設計、算法設計與機器學習實戰等。本書每章都配有視頻教學內容，以幫助讀者學習和理解。 本書講解詳細，案例豐富，每一個知識點都配備了大量案例和圖示加以說明，並通過典型案例對Python應用程序設計方法進行詳細的分析和解釋，幫助讀者輕鬆上手。

本書系統地講解了Python程序設計基本知識與數據分析方法，同時將行業案例與實踐內容相結合，側重數據分析中的Numpy與Pandas模塊應用。本書通過豐富的實例（實例內容待細化），將Python理論與實踐有機結合，讓編程變得不再枯燥，易學有趣。 本書內容闡述清晰、循序漸進、分散難點、通俗易懂；實例豐富，同時配有上機實驗指導、練習題、源代碼、課件PPT及教學微視頻，便於教師授課及感興趣讀者自學。 本書適合Python語言的初學者，也適合大專院校作為教材使用，本書也適合於有意從事數據分析工作的讀者作為自學參考書。

《Python機器學習入門：機器學習算法的理論與實踐》全面細緻地講解了機器學習的基礎知識及其應用，具體內容包括機器學習中必要的環境搭建和Python的基礎知識、有監督學習和無監督學習的理論及其實際應用案例、有監督學習和無監督學習的機器學習模式，並以理論結合公式的方式講解了Python代碼的編寫方法，以及數據的採集、處理和實際操作中機器學習的模式。本書適合人工智能、機器學習方向的學生和技術人員學習、使用，也適合廣大人工智能愛好者閱讀。

A groundbreaking, flexible approach to computer science and data scienceThe Deitels’ Introduction to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud o