Introducing Python

本書從零基礎出發，通過循序漸進、通俗易懂、豐富多樣的實例，詳細地介紹了Python常用的每一個知識點。本書共十二章，第一章到第四章是Python的基礎內容，以及第三方庫的使用；第五章到第七章以及第九章、第十章屬￿進階內容，第八章數據處理是數據分析的基礎；第十一章是對學過的知識點的綜合應用案例，抛磚引玉，幫助讀者綜合應用Python工具處理學科方向領域內的問題；第十二章是機器學習入門，給熱愛人工智能方向的讀者提供最基礎的入門知識。 本書可作為普通高等院校計算機、數據科學與大數據專業的教材，也可作為相關行業從業人員的參考用書。

本書將Python程序設計的知識按由易到難、由淺入深的規律精心設計為12個模塊，包括程序開發環境構建與數據輸入/輸出，基本數據類型與運算符應用，邏輯運算與流程控制，序列數據與正則表達式操作，函數應用與模塊化程序設計，類定義與使用，文件、文件夾操作與異常處理，數據庫訪問與使用，網絡編程與進程控制，基於GUI框架的圖形界面設計與網絡爬蟲應用，基於Flask框架的Web程序設計，基於Django框架的Web程序設計。每個模塊的學習任務都分為4個層次：知識入門、循序漸進、知識拓展和知識測驗。本書配套豐富的電子活頁，深化知識講解，提供代碼示例。本書還構建了Python程序設計的在線測試題庫，題庫中的習題覆蓋12個模塊的重要知識點和技能點。本書適合作為高等院校“Python程序設計”課程的教材，也可供對Python程序設計感興趣的讀者自學參考。

本書將Python程序設計的知識按由易到難、由淺入深的規律精心設計為12個教學單元（模塊），包括程序開發環境構建與數據輸入輸出、基本數據類型與運算符應用、邏輯運算與流程控制、序列數據與正則表達式操作、函數應用與模塊化程序設計、類定義與使用、文件操作與異常處理、數據庫訪問與使用、網絡編程與進程控制、基於GUI框架的圖形界面設計與網絡爬蟲應用、基於Flask框架的Web程序設計、基於Django框架的Web程序設計。每個單元的理論知識分為3個層次：入門知識、必修知識、拓展知識，拓展知識主要以電子活頁方式呈現。每個單元的實踐操作也分為3個層次：簡單練習、實例訓練、任務訓練，任務訓練涉及的代碼主要以電子活頁方式呈現。本書構建了Python程序設計的在線測試題庫，每個教學單元針對重要的知識點與技能點設置有多道習題。本書適合作為高職高專院校“Python程序設計”課程的教材，也可供對Python程序設計感興趣的讀者自學參考。

本書針對Python零基礎的讀者，重點講解利用Python進行數據分析的基礎知識，並通過大量的實戰案例，使讀者掌握數據處理、分析與可視化的方法。全書分為4個部分，共13章，主要內容包括：Python語法基礎、網絡爬蟲、NumPy、pandas、正則表達式與格式化輸出、數據處理與數據分析、Matplotlib、pyecharts、Altair動態可視化、NetworkX、航班數據分析、豆瓣網絡數據分析、《紅樓夢》文本數據分析等。本書內容豐富、由淺入深，案例淺顯易懂，適合作為普通高等院校數據科學與大數據技術、統計與大數據等專業相關課程的教材，也適合作為從事數據分析與可視化相關工作的從業人員的的參考書。

本書作為基於Python的日語數字人文系列研究著作之一，聚焦于文本挖掘領域中的各種數字技術，研究其Python編程實現路徑及在日語語言研究中的應用方法。具體說來，本書較為全面地梳理和研究詞雲圖繪製、關鍵詞提取、詞共現網絡分析、主題模型建構、文本向量化、文本聚類、情感分析等文本挖掘領域中適用于日語數字人文研究的數字技術，詳細演示其在日語文本數據處理中的Python編程實現，並通過一系列研究實例剖析其在日語語言研究中的具體應用方法。本書旨在助力語言學研究者，尤其是日語語言研究者較為系統地瞭解文本挖掘涉及的主要內容及範圍，較為快捷地掌握基於Python的日語文本挖掘技術編程實現，進而打通技術與應用之間的壁壘，提升開展新興日語數字人文研究的眼光和能力。

本書深入淺出地介紹資料分析的完整流程及Python實現，分為三篇共10章。第一篇為基礎篇（第1章～第5章），包括資料分析概述、Python基礎、資料處理、資料分析、資料視覺化；第二篇為應用篇（第6章～第9章），包括電影評論資料爬取、文學作品文本分析、股票行情分析、電商用戶行為分析；第三篇為綜合實踐篇（第10章），包括抖音短視頻資料分析。本書採用通俗易懂的語言，結合清晰的步驟和豐富的實例，全面闡述資料分析全流程以及Python在其中的應用。此外，本書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、實例和實訓素材、實訓答案、課後習題答案等豐富的教學資源，讀者可在人郵教育社區免費下載使用。本書可作為高等院校資料分析與應用相關課程的教材，也可作為社會各類培訓機構的參考書，還可作為對資料分析與應用感興趣的讀者的自學讀物。

本書以“任務驅動，實戰領先”為出發點，通過200多個實例詳細介紹了Python語言的基礎知識、語法操作規範和綜合解決問題的實戰流程，同時，書中還剖析了12個綜合應用案例，以培養讀者解決實際問題的能力。

本書秉承“先能力、後知識”的“軸反轉”教學理念，採用支架式教學方法，通過精選120個真實案例，將學習者置於更複雜、更貼近實際的任務情境。該教學理念和方法不僅強化了各知識領域的有機聯繫，而且通過統一任務情境促進知識點的交叉融合與協同使用，提升了學習內容的連貫性。這樣的教學設計旨在幫助學生建立一套完整的編程思維框架和問題解決方法論。本書基於Python3.12編寫，講解Python概述、對象與人機交互、常用運算、函數、程序流程控制、序列、字典與集合、文件、數據分析與可視化、面向對象程序設計。通過學習本書，讀者能夠深入理解編程的核心原理，進一步提高創新思維和數據分析能力。本書適合作為高等院校Python程序設計課程的教材，也可作為Python語言程序設計愛好者及計算機等級考試（二級）的參考資料。

本書內容分為三個部分：第一部分詳細介紹Python的語法；第二部分詳細介紹Python數據處理和數據分析方面的內容，包括NumPy數組處理、Matplotlib數據可視化、Pandas數據處理、SciPy高級數據處理（如傅裡葉變換、聚類算法、插值計算、數字信號處理、多項式和曲線擬合等）；第三部分介紹辦公自動化方面的內容，涉及Excel文檔的讀寫、Word文檔的讀寫、PowerPoint文檔的讀寫和PDF文檔的讀寫。本書內容講解詳細，給出了每個命令的語法格式，對語法中的參數進行了詳細解釋，在每個知識點中配以實例程序供讀者參考。本書適合所有喜歡用Python編程的人員、數據處理人員、辦公室工作人員和各類科技工作者等。

本書是“十四五”高等學校計算機教育新形態一體化系列教材之一，系統介紹了Python語言程序設計的基本理論、方法和過程，深入淺出地介紹實用案例。全書共11章，包括程序設計概述、Python語法基礎、基本數據類型、選擇控制結構、循環控制結構、組合數據、文件與數據格式化、函數、面向對象編程、異常處理、網絡爬蟲等內容，旨在培養讀者的計算思維，提高程序設計解決問題的能力。本書突出應用，強調思政功能；強化計算思維，培養創新意識；案例新穎，趣味性強。 本書適合作為高等學校各專業計算機程序設計教材，也可作為計算機程序設計培訓教材、計算機考試的參考教材和Python程序設計愛好者的自學用書。

本書圖文並茂、深入淺出地介紹了機器學習算法所需的數學、Python語言編程基礎知識，以及回歸模型、K 近鄰、K 均值、決策樹、弱學習器集成、人工神經網絡、深度學習等常用的機器學習算法。全書共10 章，每章習題中都配套了實驗練習環節，實驗內容包括Python 開發環境配置、機器學習算法的實際應用等，所有實驗都配有Jupyter 的Python 代碼，從而使讀者既能掌握算法理論原理，又能進行實際應用。本書適合作為普通高等院校本科或研究生階段的人工智能、機器學習、數據挖掘等課程的教材，也適合作為自學的參考書。

本書對Python在職場辦公領域的應用進行了系統梳理與介紹。全書共12章，第1～6章主要圍繞與Python辦公自動化相關的基礎知識展開；第7～12章包括走進ChatGPT，文件操作自動化，Word、PPT辦公自動化，Excel辦公自動化，PDF文檔操作自動化和郵件發送，數據分析與可視化等內容。本書提供了豐富的案例，並配有相關資源，以增強讀者的實戰能力。本書內容易學易懂，適合追求高效工作、對辦公自動化感興趣的產品經理、運營人員等職場人士閱讀。

“Python程序設計”是高校本專科的一門理論性和實踐性都很強的課程。本書針對高等職業院“Python程序設計”課程教學目標，結合全國高等學校計算機水平考試大綱內容，以培養學生編程能力為目的，以項目為載體，以任務驅動的方式講解Python程序設計的基本知識和技能。全書精心挑選和設計了8個項目32個典型任務，共36個活動，充分體現了“做中學，學中做”的思想。 本書是國家“雙高計劃”電子信息工程技術專業群建設成果，內容編排合理，通俗易懂，深入淺出，突出實用性，並提供了微課視頻、教學PPT、程序源碼、教案、習題等資源，在“5Y學習平臺”建設有數字化課程資源，適合作為高等職業院校各專業學習Python課程的教材，也可作為編程人員及自學者的輔助教材或自學參考書，還可作為備考全國高等學校計算機水平考試二級科目“Pyhton程序設計”的參考書。

本書共7章，每章都深入研究了數據處理與數據安全的不同方面，以及如何應用Python解決相關問題。從數據的採集、清洗到網絡傳輸的安全性、數據庫操作，再到Web應用的安全性，本書將為讀者提供翔實的知識和實際操作過程。

本書為新文科教育指導思想下的金融科技編程教材，通過示例講解Python編程在審計行業的具體應用。作者基於20多年的大學計算機教學經歷與行業大數據人工智能軟件開發經驗，從基本的概念開始，逐步深入地介紹清洗表格數據、採集網絡信息、手寫票據的光學字符識別、財經文本的量化、知識圖譜自動構建等熱門知識要點，並通過實例給出算法原理與實現路徑，同時詳細介紹了代碼生成的過程和結果，有助於讀者真正掌握大數據審計中的Python編程思想與技術，並將其應用於自己的生產實踐中。本書可作為高等院校審計、財經和金融科技等專業相關課程的教材，也可作為財經和金融科技等方面從業人員的培訓用書和參考書。

本書以Python及各類人工智能API為實訓環境，以實際項目為導向，介紹人工智能技術基礎、Python基本語法、基於Python的數據分析、基於Python的機器學習應用、基於Python的各類人工智能API應用、基於Python的項目開發等。本書是理論與實踐相結合的項目化教材，配有人工智能模型的理論講解和案例分析，內容實用性強，簡單易學，能夠幫助學生在訓練過程中鞏固所學的知識。本書適合作為應用型高等院校的大數據、人工智能等專業的實訓課教材，也可作為企業開展人工智能模型應用培訓的參考教材。

《Python 網絡爬蟲從入門到進階實戰》從零基礎入門學習者的角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，循序漸進地讓讀者在實踐中學習Python網絡爬蟲知識，並提升自己的實際開發能力。本書主要介紹了爬蟲基礎知識、常用網絡請求模塊的使用（urllib3 模塊、Requests 模塊、高級網絡請求模塊）、數據解析與存儲（re 模塊的正則表達式、XPath 的使用、Beautiful Soup 模塊）、爬取動態渲染的數據、多線程爬蟲、多進程爬蟲、抓取App 數據、識別驗證碼、Scrapy 爬蟲框架與Scrapy-Redis 分布式爬蟲等內容。本書知識講解詳細，側重講解知識使用場景，涉及的代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會Python 網絡爬蟲程序開發的精髓，快速提高開發技能。本書適合作為Python 網絡爬蟲程序開發入門者的自學用書，也適合作為高等院校相關專業的教學參考書，亦可供開發人員查閱、參考。

本書結合編者對本科生和研究生的教學經驗，總結近幾年利用Python進行數據分析和人工智能項目實踐的經驗，從語言的前瞻性和實用性角度出發，以實際需求為導向而編寫。在內容設計上，打破學科體系、知識本位的束縛，以行業標準、職業標準、教學標準為引領，根據企業崗位規範與任職要求提煉核心編程技能，由淺入深地將不同知識點進行串聯，使得各知識點之間密切聯繫，讓讀者能夠逐層深入地掌握Python編程技巧。

本書全面系統地介紹數據結構的基礎理論與算法設計方法, 共分8章, 主要內容包括:線性表,棧和隊列,串、數組和廣義表, 樹和二叉樹, 圖, 查找及排序。並精選數據結構考研試題和各類競賽試題進行講解, 突出數據結構的算法實現, 採用Python語言實現了全部算法。

本書採用理論與實踐相結合的教學方式，通俗易懂、圖文並茂。本書詳細講解了Python編程基礎、搭建Python開發環境、Python語言基礎、運算符與表達式、流程控制、序列、字符串和正則表達式、函數、面向對象程序設計、模塊和包、異常處理與程序調試、操作文件與目錄、操作數據庫以及綜合實戰項目。在講解過程中，本書特別注重案例和實際操作，在案例選取上注重與實際項目相結合，在講解技術的同時，分析案例的業務邏輯，提升讀者分析問題、解決問題的能力。本書將配套完整的教學、教輔資源，包括課程標準、完整的教學課件、微課視頻、演示案例代碼、作業答案和實踐項目代碼，以方便教師教學和學生學習。 本書適合作為應用型本科或高等職業院校軟件技術、雲計算、計算機網絡、人工智能、大數據、信息管理、電子商務等專業的教學用書，同時也適合作為其他相關專業的選修課程教材。

本書分為12章，內容包括：Python概述、數據結構、運算符與表達式、流程控制結構、函數與模塊、面向對象程序設計、圖形用戶界面、圖形繪製、文件操作、網絡爬蟲、數據分析與可視化基礎、程序錯誤與異常處理。

本書共分9個項目，系統地講述了Python程序設計開發相關知識，包括環境搭建、基礎語法、組合數據類型、流程控制語句、函數與模塊、文件操作、數據庫基本應用、面向對象編程、綜合實例等內容。 本書由基礎理論入手，知識面寬，操作性強，理論難度適中，不僅適合高職高專學生學習使用，也適用于Python開發人員自學參考。 本書配有免費電子教案，讀者可以從中國水利水電出版社網站(www.waterpub.com.cn)或萬水書苑網站(www.wsbookshow.com)免費下載。

☆ ★寫出你的專屬指標★☆ 現職程式交易員帶你用python寫出本書三大核心獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？近年來程式充斥、席捲了整個市場，學習程式不僅是為了因應就業潮流，也是讓您在各個場域、各種需求下都能有更適合自己的一套作業方式！比起其他好用又方便的自動交易軟體，Python擁有更高度的自由化；比起雖然專業且支援廣泛卻要價不斐的軟體Bloomberg，Python是更容易入手的選擇。學會一套Python語言讓你可以自由地獲取你想要的資料、自由地寫出屬於你的專屬指標。☛讀完本書，您能熟悉軟體的執行方式、基本套件操作及函數：✔基本觀念：變數、print 等✔了解常用資料結構概念及常用基本資料類型✔迴圈、條件式及控制✔運算子：+ - * / 以及其他概念✔了解Python規定縮排規則及import使用套件基礎操作✔熟悉pip與def概念及語法✔熟練cmd、vscode及Github✔實際操作爬蟲，了解pandas套件、BeautifulSoup與一些常使用的資料清洗方法✔學會yfinance、ta套件及deal_holiday.py程式，並學會設置windows排程✔try / except 的基本概念及應用✔traceback 追蹤錯誤訊息✔numpy 的各種基礎統計方法：max、min、std、mean、percentile等✔熟悉pyfolio用法，熟悉backtrader框架的入門與應用☛適合讀者✪具備基本Python基礎的讀者✪對程式交易無經驗或小有經驗者✪想更輕鬆獲取股市交易資訊的讀者

本書分為初級篇、高級篇、專題篇三篇，內容包括：計算機基礎及Python簡介、編寫簡單的程序、程序流程控制、函數、列表與元組、字典與集合、文件與異常、中文文本分析基礎、網絡爬蟲技術的應用等。

本書介紹如何用Python開發鋼筋混凝土結構的應用程序，解決鋼筋混凝土結構各種需迭代計算、不適合手算或重複計算的內容，將Python鋼筋混凝土結構計算的理論知識與工程實際結合起來，通過大量的典型工程實例引導讀者快速入門。本書的主要內容包括：鋼筋混凝土受彎構件；鋼筋混凝土軸心受壓構件；鋼筋混凝土偏心受壓構件；鋼筋混凝土受拉構件；鋼筋混凝土受扭構件；混凝土受沖切、牛腿、預埋件及疲勞計算；鋼筋混凝土疊合梁；鋼筋混凝土剪力牆；鋼筋混凝土樓蓋設計；預應力混凝土結構；混凝土基礎設計。本書內容豐富、通俗易懂，可作為利用Python從事鋼筋混凝土結構的工程技術人員的參考書，也可供大學本科、研究生、高職高專等各層次院校師生參考。

本書共10個項目。項目1-項目7主要內容有認識人工智能、Python基礎、機器學習基礎、特徵工程及應用、經典算法的實現、神經網絡的構建和訓練、手寫數字識別；項目8-項目10主要內容是綜合案例的實施，包括人臉識別、商品情感分析、車牌識別。

本書分為前後兩部分，第一部分以Python基礎知識為主，案例貫穿始終，主要包括：基礎知識、面向對象、多線程、數據庫編程、圖形界面設計和文件操作；第二部分以小遊戲和項目開發案例為主線，在遊戲和項目設計與開發中學習知識點的應用，做、學、練於一體。

本書共18章，第1章介紹Python的產生、特點及安裝，第2章從標識符、注釋方式等幾個方面進行講解，第3章講解Python對象的內容，第4章講解數據類型和函數方面的知識，第5章至第7章講解序列、映射、集合及控制語句的概念和使用方法，第8章和第9章講解文件相關知識和異常的處理方法，第10章和第11章講解函數編程和模塊化編程的內容，第12章講解面向對象的知識，第13章和第14章講解程序的執行環境和網絡編程的重要知識，第15章至第18章是實驗的相關內容。

本書以數據預處理、分析與可視化的流程為主線，介紹了利用Python進行數據分析的相關知識和技術。全書共8章，內容包括數據分析入門、Python數據分析基礎、Pandas數據預處理、Pandas數據分析、Matplotlib數據可視化、旅遊網站精華遊記數據分析、二手房數據分析與房價預測、電商客戶價值分析。

本書系統講解了數據分析工作流程中的核心問題，涉及數據探索、數據預處理、建模分析等內容。書中使用Python作為編程語言，全面介紹了Python編程基礎及常用數據分析庫的使用，在傳統的數據統計分析方法的基礎上，增加了分類、回歸、聚類等機器學習建模分析方法，通過貼近日常生活和工作的實踐案例，幫助讀者建立數據分析思維，實現從基礎理論到實踐應用的過渡，提高綜合運用數據分析方法和技術解決實際問題的能力。本書可作為高等院校數學、計算機等專業的數據分析相關課程的教材，也可作為數據分析等領域從業人員的參考用書。

自動化招式最多！讓資料彙整、轉換、報表製作、數據分析...等辦公室重複作業全方位 Auto！因應數位轉型 (DX, Digital Transformation) 的浪潮, 許多數位化工具 (尤其是如今已經向下紮根、從小就要學的程式語言) 已不再是 IT 人員的專利, 如果你已經在碰或打算學點程式設計, 一定要試試【辦公室自動化 (Office Automation)】這個對廣大上班族最有直接幫助、最有感的程式應用！原因無他, 辦公室內繁瑣、重複性高的例行工作實在太多了！只要你感覺很多動作總是日復一日一再重複地做, 就很適合用程式來幫忙一鍵完成, 這樣時間就不必被種種瑣事綁住。【用最紅的 Python 幫忙做 Excel 自動化, 快又有彈性！】Python 的語法簡潔、擴充性強, 是打造辦公室作業自動化的最佳助手；尤其 Python 可以安裝豐富的套件, 只要用對套件, 短短幾行程式就可寫好自動化程式。如果以下是你的日常：．數十個 Excel 檔等著你逐一開啟, 複製資料後貼到總表 ．逐一從多個 Excel 檔複製資料, 還得彙總成老闆要的分析報表．有上百個檔案名稱要列表整理, 逐一將檔名複製下來 ．逐一開啟文件搜尋是否有某關鍵字, 並彙整存在的頁面、位置．Excel 工作表已整理好各區報表, 逐一切換工作表轉檔成 PDF．Word 內有多個表格, 準備逐一選取並貼到 Excel．每天固定時段到網路上抓資料貼到 Excel, 日復一日天天做...諸如此類的機械性重複工作, 一兩次還沒什麼, 但只要資料量很大、或次數很多時就會成了苦差事, 本書會教你如何改用 Python 程式通通一鍵完成！讓你少做很多苦工！【515 個程式實例帶你徹底掌握辦公室作業自動化！】自動化雖然很美好, 但依小編經驗, 網路上或坊間書籍所示範的 Python ✕ Excel 自動化教學程式不見得可以套用到你手邊的情況, 尤其一開始若接觸太複雜的範例, 你可能光把時間花在搞懂層層 Python 程式碼就飽了, 到頭來變成在 K Python 程式, 沒有真正幫你省到時間。為此, 本書特色之一是精心準備 515 個程式實例, 包含 332 個自動化實例 + 183 個 Python 基本功演練。當中的自動化實例程式都是小巧實用, 十分鼓勵你都執行看看感受一下, 希望透過豐富的範例演練帶你體驗 P

適合10歲以上孩子(及其父母)閱讀把真正的程式設計變得簡單Python是一種強大且通俗易懂的程式語言，它易學又好用！但是，關於學習Python 語言的書大多很枯燥、無趣，讀起來沒什麼樂趣。本書把你帶入一個鮮活的Python程式語言世界。作者Jason R. Briggs將帶領你用獨特的（往往很好玩的）範例程式帶你學習基礎知識。每章後面都有程式設計練習來幫助訓練思維並加強理解。在本書的最後部分，你將編寫兩個完整的遊戲：一個經典的彈跳球遊戲，以及一個能在平台上跳躍、有動畫及更多效果的「火柴人逃生」遊戲。當你完成這一趟程式設計之旅後，你將學到：●使用列表、元組和字典等基本資料結構。●使用函式和模組來組織並重複使用程式碼。●使用迴圈和條件語句等控制結構。●使用Python的海龜模組來畫形狀和圖案。●使用tkinter模組來建立遊戲、動畫以及其他畫面效果。為什麼這本書也能給讀者帶來樂趣？因為本書是你進入神奇的電腦程式設計世界的門票。

區塊鏈上，日數據、分鐘數據比比皆是，數據種類也比傳統資產多元化。使用Python API 取得大規模數據，就可以真正做到計量基本分析（quantamental analysis）。錢琛為私募基金計量工程師，前作《以Python取勝―計量交易快速上手》一開售即登上暢銷榜。其實，作者自數年前已進軍加密貨幣和非同質化代幣（NFT）投資，以Python應用計量基本分析，其個人投資組合的年回報達50%。作者認為，投資比特幣、以太幣等加密貨幣，可以善用鏈上數據，發展多元化策略。本書會分享選幣及交易策略的Python程式碼，包括使用第三方API下載多款加密貨幣的價格和成交量等歷史數據，再以視像化（visualisation）圖表方式快測策略的可行性，最後做完整回測，評核策略表現。至於NFT市場，作者建議以風險投資式的基本策略分析新上市的項目，他也會透露如何利用此方法在1個月獲利10倍；至於發展歷史較長的NFT項目，就可以透過Python 挖掘歷史數據及分析出最佳參數。「學一個策略，你只得一個策略。學一套方法，你就有好多個策略。」希望讀者懂得構建投資策略，以自己的能力在風高浪急的數碼資產市場中取勝！

內容介紹: 身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。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、機器學習與大數據分析的領域，你會發現原來自己也能成為程式高手！★ 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，資料處理、分析、運算，快人一等！★ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn本書特色: 初學Python的最佳教材，第一次寫程式就上手！★最易學習★沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎的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★本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有了這些基礎，日後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◇scikit-learn → 機器學習

本書介紹了基於Python的資料分析與智慧建模領域的若干案例。全書共6章，其中，第1章介紹Python科學計算模組Numpy和資料分析模組Pandas；第2章介紹20個資料視覺化的經典案例；第3章介紹插值和擬合；第4章介紹線性規劃和非線性規劃；第5章介紹回歸分析；第6章介紹聚類分析。

本教材共10章：包括數學建模概述、Python使用入門、插值與擬合、微分方程、差分方程、線性規劃、非線性規劃、多目標規劃、圖論與網絡優化、數據統計分析。本教材共10章：包括數學建模概述、Python使用入門、插值與擬合、微分方程、差分方程、線性規劃、非線性規劃、多目標規劃、圖論與網絡優化、數據統計分析。

本書面向全國計算機等級考試二級Python語言程序設計科目，嚴格依據新版考試大綱整理試卷，並配有視頻解析和詳細的文字解析，以幫助考生在較短的時間內順利通過考試。本書共4部分。部分為考試大綱、考試環境、考試流程以及Python的安裝和使用方法的介紹。第2部分為二級公共基礎知識和二級Python語言程序設計的高頻考點講解。第3部分為精選的10套無紙化考試題庫試題及答案解析。第4部分為兩套新增無紙化考試套卷及答案解析。本書配有智能考試軟件，該軟件主要有考試題庫、模擬考場等功能模塊。其中，“考試題庫”模塊包含20套歷年試卷，考生可指定用某一套試卷進行練習，並可以隨時查看答案解析。“模擬考場”模塊則是模擬真實考試環境，隨機組卷，限時做題；若考生未能在規定的考試時間內交卷，則軟件系統會強制交卷。交卷後軟件系統自動評分，考生可據此自測，提高複習效率。本書可作為全國計算機等級考試二級Python語言程序設計科目的練習冊，也可以作為學習Python語言的輔導書。

本書以類似課堂學習的方式，通過預習、體驗、理解三個步驟講解Python的基礎知識。在“預習”環節概述該節內容，在“體驗”環節實際帶領大家創建Python程序並運行，在“理解”環節結合插圖詳細講解該節的重點知識和代碼內容。從運行環境的搭建開始，本書循序漸進地介紹了命令和文件的執行方法、變量與運算、數據結構、條件測試、循環、基本庫等基礎知識，以及用戶自定義函數、類等實踐性的內容。各章末尾設置有練習題，可以幫助讀者檢驗學習效果。

本書從算法和Python語言實現的角度，幫助讀者認識人工智能，以人工智能應用為目的，由淺入深、循序漸進地介紹人工智能的相關概念、實現流程以及具體應用。

本書介紹了使用Python語言進行程式開發需要掌握的知識點和技術，由問題導入知識，由分析引導求解問題的實踐能力。全書分為11章，從環境配置開始，到語法基礎、資料類型、程式控制結構，逐步深入模組化程式設計，進行項目實踐。