Introducing Python

本書的目標是為Python開發人員提供堅實的NLU基礎知識。本書將深入探索自然語言理解相關實用技術，並幫助讀者創建各種新穎實用的自然語言理解應用程序。本書共分為三部分：第1部分介紹了NLU的背景以及如何開始一個NLU項目；第二部分探討了完成NLU任務所需要使用的Python工具和相關技術；第三部分討論了在管理和部署NLU應用程序時應該考慮的因素，以及對NLU未來的展望。

本書結合編者多年的數據分析與科研繪圖經驗，詳細講解Python語言及包括Matplotlib在內的多種可視化包在數據分析與科研圖表製作中的使用方法與技巧。本書分為兩部分，共11章，第1部分主要講解Python語言的基礎知識，包括基本語法結構、控制語句、函數、數據處理與清洗等，尤其對Matplotlib、Seaborn、Plotnie庫進行較為詳細的講解。第2部分結合Python及其附加包的數據可視化功能，分別講解類別比較數據、數值關係數據、層次關係數據、局部整體型數據、分散式數據、時間序列數據、多維數據、網絡關係數據的可視化實現方法。本書可幫助讀者儘快掌握利用Python及可視化庫進行科技圖表的製作與數據展示。本書注重基礎，內容翔實，突出示例講解，既適合廣大科研工作者、工程師和在校學生等不同層次的讀者自學使用，也可以作為大中專院校相關專業的教學參考書。

Python程式設計入門必修 國際認證考試必備 銜接職場應用 提高競爭力 Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有複雜的結構，程式易讀，且易於維護。 Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，輔以觀念圖解、表格歸納，以及流程圖，並提供國際認證考試模擬練習，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ ■適合無程式設計經驗或想打好Python基礎者，從中了解運算思維精神，扎根程式設計學習，培養邏輯運算能力。循序漸進的內容涵蓋：認識運算思維、程式語言與設計、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列與元組、字典、函式與模組、演算法，以及檔案與例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。 ■除了提供在本機建置開發環境的方法，更新增運用熱門Google Colab雲端開發環境的技巧，不需安裝設定即可撰寫並執行Python程式。 ■精心設計100題實作範例，輔以130題綜合演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適合讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。 ■融入精彩的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司折扣戰、數字比大小、薪資計算表、成績單與業績報表列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽獎、搜尋中獎者、彩券對獎，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、產品銷售、電費、世大運獎牌數與家庭支出查詢…等運用。 ■提供更完整的演算法運作實例搭配流程圖，有利理解運作思路與規則，讓程式開發更加得心應手。 ■收錄160分鐘的Python開發環境建置與語法入門影音教學，搭配書籍內容快速吸收，讓學習更有效率。 ■書末納入ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際認證模擬試題，由ITS Python國際認證滿分講師主筆編寫。新版內容對應最新國際認證考試題目，彙整重要觀念，並有內容章節的標示，以及提供參考解答，藉此完整了解命題方向，取得國際認證的最佳學習方式與應試能力。 ■附加「善用

Python是一種物件導向、解釋型電腦程式設計語言，其應用領域非常廣泛，包括資料分析、自然語言處理、機器學習、科學計算以及推薦系統構建等。 本書用Python語言來講解演算法的分析和設計。本書主要關注經典的演算法，但同時會為讀者理解基本演算法問題和解決問題打下很好的基礎。全書共11章。分別介紹了樹、圖、計數問題、歸納遞迴、遍歷、分解合併、貪心演算法、複雜依賴、Dijkstra演算法、匹配切割問題以

本書介紹在Python中使用PyQt5和其他模塊進行GUI和數據可視化編程的方法。第一部分介紹PyQt5設計GUI程序的基本框架，包括GUI應用程序的基本結構、窗體UI可視化設計與窗體業務邏輯的設計、信號與槽的特點和使用等。第二部分介紹GUI程序設計中一些主要功能模塊的使用，包括基本界面組件、事件處理、數據庫、繪圖、多媒體等。第三部分先介紹使用PyQtChart和PyQtDataVisualization進行二維和三維數據可視化設計的方法，再介紹將Matplotlib嵌入PyQt5 GUI應用程序窗口界面中進行數據可視化的編程方法。通過研讀本書，讀者可以掌握使用PyQt5、PyQtChart、Matplotlib等模塊進行GUI應用程序和數據可視化設計的方法。本書適合具有Python編程基礎，並想通過Python設計GUI應用程序或在GUI應用程序中實現數據可視化的讀者閱讀和參考。

這是一本介紹在Python中使用海龜繪圖工具的書。本書先帶領讀者認識Python編程語言，瞭解Python的特點，然後在此基礎上引入turtle模塊(俗稱“海龜繪圖”)的相關內容，讓讀者大致瞭解該模塊的功能。隨後，本書給出了多個示例，幫助讀者加深對for循環、變量、數據類型、布爾類型和條件語句、while循環以及自定義函數等概念的理解。最後，本書給出了兩個完整的經典程序示例，並詳細解釋了程序代碼的具體意義和作用，還運用turtle模塊繪製了一個可愛的機器貓。 本書適合小學高年級和初中各年級的讀者自學，也適合零編程基礎的讀者閱讀參考。

《Python遊戲開發快速入門到精通》是一本基礎與實踐相結合的圖書。為了保證讀者可以學以致用，循序漸進地進行3個層次的實踐：基礎知識實踐、進階應用實踐和綜合應用實踐，即基礎篇、案例篇、項目篇，全面介紹了使用pygame模塊進行Python遊戲開發的必備知識，以幫助讀者快速掌握Python+pygame開發的技能，拓寬職場的道路。本書通過各種示例將學習與應用相結合，打造輕鬆學習、零壓力學習，通過案例對所學知識進行綜合應用，通過開發實際項目將pygame遊戲開發的各項技能應用到實際項目中。本書提供豐富的資源，包括實例、案例和項目的源碼及相關講解視頻、學習計劃表、指令速查表等，全方位為讀者提供服務。本書不僅適合作為Python遊戲開發入門者的自學用書，而且適合作為高等院校相關專業的教學參考書，還適合供初入職場的開發人員查閱、參考。

本書以一個完整的學生信息管理系統項目為載體，按照項目開發流程和讀者的認知規律，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工作任務中。通過完成一個個具體任務到最終實現整個項目，讀者能夠快速掌握Python程序設計開發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、三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、文件及目錄操作、異常處理、SQLite數據庫操作等。本書既可作為應用型本科和高職院校相關專業Python程序設計課程的教材或教學參考書，也可作為考取“1+X數據采集職業技能等級證書”的輔助用書，還可供廣大計算機從業者和愛好者學習和參考。

本書是《Python 3程序設計》一書的學習指導配套教材，按照“源於主教材、高於主教材”的思路設計了本章內容概述、典型例題分析、問題與思考、習題與解答4個方面的學習內容。全書圍繞全國計算機等級考試大綱編寫，深入挖掘二級Python考綱內容，知識講解由淺入深，案例設計強調應用和擴展，通過習題與解答檢驗讀者的學習效果。本書還配有面向自我學習提升和全國計算機等級考試二級Python的模擬試卷，著力提升讀者獨立學習和分析問題的能力。

本書作為《基於 Python 的金融分析與風險管理（第2版）》一書的姊妹篇，整合了源于現實金融市場和日常實務的119個原創案例，涉及403項編程任務。本書囊括了豐富多樣的金融場景，涵蓋利率、匯率、債券、股票、基金、信託、資管、遠期、互換、期貨、期權等金融產品，還涉及商業銀行、證券公司、期貨公司、保險公司、信託公司、資產管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同業態的金融機構，盡可能覆蓋金融實戰中涉及Python編程的各種場景。本書著眼於從業者可能涉及的金融實戰案例，並結合具體的職場角色給出了基於Python的高性能解決方案。通過閱讀本書，讀者能夠全方位地瞭解金融市場的運作，深刻洞察處理各類金融工作的實戰技能。

本書包括夯實財務大數據——Python基礎、挖掘財務大數據——爬蟲技術應用、分析財務大數據——數據清洗與處理、呈現財務大數據——財務數據可視化、玩轉財務大數據——財務大數據應用、財務大數據分析綜合實訓六個項目，以理論與實際操作相結合，以廈門科雲智慧雲平臺為依託，內容緊扣“大數據與會計”專業（群）教學實踐，基於“數據智能”時代的要求，初步打通Python學習的橋樑。本次改版在第一版的基礎上作了優化，主要修改內容包括部分圖片及代碼根據軟件升級而進行的修改；同時，對全書各項目的內容，再次進行了深入與細緻的修改，做到精益求精。

"本書以Python 3.10.7為平臺，以實際應用為背景，通過“概述+經典應用”的形式，深入淺出地介紹Python機器學習算法及應用的相關知識。全書共12章，主要內容包括在數據上的計算機學習能力、簡單的機器學習分類算法、sklearn機器學習分類器、數據預處理、降維實現數據壓縮、不同模型的集成學習、連續變量的回歸分析、數據的聚類分析、從單層到多層的人工神經網絡、使用深度卷積神經網絡實現圖像分類、使用循環神經網絡實現序列建模、使用生成對抗網絡合成新數據等。通過本書的學習，讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點，同時感受到利用Python實現機器學習的普遍性與專業性。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的學習用書，也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。 "

本書以Python+Selenium+Unittest為基礎，結合PageObject設計模式，通過測試作者自研項目逐步搭建UI自動化測試框架。Python是測試在開發過程中使用最多的語言，Selenium是當前***的Web UI自動化測試工具，這套Python+Selenium+Unittest+PageObject結合的測試框架可以直接應用到實際工作當中。本書共14章，其中第1～6章講述了Python基礎、前端基礎和Selenium的基礎。第7～12章結合分層思想對Selenium Webdriver做了多達6次的封裝和優化，目的是讓框架結構更加清晰、使用起來更加方便，同時也能讓讀者對封裝有更深一層的理解。第13～14章筆者介紹了Gitee代碼管理和Jenkins持續集成，其中Gitee實現了代碼託管、Jenkins實現了代碼的自動構建。讀者可以根據實際工作情況在每天特定的時間自動運行UI自動化腳本，確保公司系統功能的穩定性。另外，本書重點內容配有視頻講解，可以讓讀者更加容易理解和實操。本書既適合UI自動化測試的初學者，也可以給具有多年測試開發經驗的人員提供參考，還可以作為高等院校、培訓機構相關專業的教學參考。

本教材從Python基礎知識、數據類型、流程控制語句和函數等方面，對Python程序設計知識進行了詳細介紹，最後通過網絡程序設計、網站開發和大數據處理等典型項目開發案例對各方面知識進行了匯總應用。本書語言通俗易懂，實例實用性強，使讀者加深對相關知識的理解和掌握。本書以一體化教學為框架，共分為多個項目，通過基礎理論知識和實用案例，將理論和實際結合起來，使讀者能夠通過學習本書全方位掌握相關內容和基本技能。

本書先簡單介紹了搭建開發環境的相關知識，然後以一個規範的Python項目的文件佈局總攬全域，按照編碼、單元測試、代碼管理、集成測試、撰寫技術文檔、發佈安裝包的次序，逐一剖析Python開發中所涉及的規範和工具。書中介紹了基於語義的版本管理、依賴解析、構建打包、代碼風格、API文檔格式等規範。通過不同開發工具(服務)之間的對比，向讀者介紹了poetry、MkDocs、tox、Flake8、Black、Git、GitHub CI、Codecov、GitHub Pages、pre-commit hooks等符合最佳實踐的開發工具和服務。隨書附贈本書案例源碼，獲取方式見封底。 本書在講解上本著知其然，更要知其所以然的求知態度，力求講清楚技術的來龍去脈。任何Python愛好者都適合閱讀此書，且本書更是Python初學者實現向專業開發人員蝶變的推薦書籍，使用本書介紹的最佳實踐，可以構建出與優秀開源項目媲美的框架代碼，並獲得與專業開發者協同工作的能力。

《Python金融數據分析》詳細闡述了與Python金融數據分析相關的基本解決方案，主要包括獲取金融數據、數據預處理、可視化金融時間序列、探索金融時間序列數據、技術分析和構建交互式儀錶板、時間序列分析與預測、基於機器學習的時間序列預測、多因素模型、使用GARCH類模型對波動率進行建模、金融領域中的蒙特卡羅模擬、資產配置、回測交易策略、識別信用違約、機器學習項目的高級概念、金融領域的深度學習等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。

💡 從觀念理解到開發實戰！ 💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型 開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆 由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。 ＊循序漸進無痛上手 內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。 ＊內容多元範例豐富 介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。 以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。 ＊實務專題打下基礎 使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

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。

本書結合具體實例由淺入深、從易到難地講解Python財務應用的精髓。本書按知識結構分為兩篇（共11章），第一篇為基礎入門篇，講解Python基礎知識、NumPy數組、財務數據采集、財務數據處理與可視化、財務報表分析；第二篇為案例實戰篇，講解企業利潤管理、企業成本管理、企業流動資產管理、企業固定資產管理、企業籌資決策分析、企業投資決策分析。隨書附贈的電子資料包括書中案例素材和源代碼、所有實例操作過程以及基礎知識的視頻教程。本書適合作為財務數據分析相關人員的學習參考書，也適合作為各學校和培訓機構相關專業教師和學生的教學和自學輔導書。

本書是面向機器學習新手的入門書，從學習環境的搭建開始，圖文並茂地介紹了學習機器學習所需的Python知識和數學知識，並在此基礎上結合數學式、示例程序、插圖等，抽絲剝繭般地對有監督學習中的回歸與分類、神經網絡與深度學習的算法與應用、手寫數字識別、無監督學習的算法等進行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細的數學式推導過程，大大降低了機器學習的學習門檻，即使沒有學過Python、數學基礎不太好，也可以看懂。

本書包括運籌優化、圖論模型、微分方程、隨機模擬和統計方法等傳統建模方法，同時還增設了智能優化算法、機器學習方法和深度方法，可以滿足廣大讀者和參賽者的學習需求。本書算法實現以Python語言為主，每章內容均有詳細的代碼，可以幫助讀者高效掌握Python編程實現算法。本書共包含19章，前兩章為基礎部分，分別為數學建模簡介和Python簡介； 第3~11章為傳統建模方法部分，其中，第3章和第4章分別介紹運籌優化中的線性規劃和非線性規劃，第5章介紹圖論，第6章介紹微分方程，第7章介紹插值與擬合，第8章介紹隨機模擬，第9~11章介紹統計方法，包括回歸分析、聚類分析和主成分分析； 第12~19章為智能優化和機器學習部分，其中，第12~14章為智能優化，分別介紹模擬退火算法、遺傳算法和粒子群優化算法，第15~19章為機器學習方法，分別介紹支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡和深度學習。本書可作為高等學校數學建模、數學實驗課程教材，也可作為數學建模競賽的培訓教材。

當前我們正處於大數據時代，不同類型的數據正以前所未有的速度累積和存儲，數據將成為未來組織運營的重要資源。大數據正改變著企業的運行邏輯和管理問題的解決方式與手段。對於管理學科的研究者和實踐者來說，具備處理動輒幾十萬條甚至更大規模的數據的能力，逐漸成為一項必備技能。《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》從這一目的出發，介紹了基於Python的數據科學理論和實踐相關內容。《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》共8章，內容包括數據科學概論、Python基礎、Python常用模塊、基於Python的最優化、基於Python的統計分析、基於Python的機器學習、基於PyTorch的神經網絡、網絡文本數據分析與實踐。《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》以適用為目標，在簡要介紹相關理論的基礎上重點介紹如何通過Python進行數據分析、建模和問題解決。同時，《數據科學理論與實踐——基於Python的實現》還包含了大量的Python源代碼，可以作為參考資料，具有很強的實用性。

本書以問題求解為主線，引入程序設計競賽的基礎知識，以Python語言編寫程序，注重實踐能力培養。本書包括緒論、程序設計基礎知識、程序控制結構、列表與字典、函數、類與物件、程序設計競賽基礎、鏈表和文件共9章內容，介紹程序設計的概念、思想和方法，培養學生的計算思維，分析、解決具體問題的能力及創新能力。其中，程序設計競賽基礎主要介紹遞推與動態規劃、簡單數學問題、貪心法與回溯法、搜索和並查集等方面的入門知識。 本書可作為高等學校零基礎學習程序設計或程序設計競賽通識課程的學生的教材，也可作為中小學信息學競賽參加者、大學生程序設計競賽參加者及Python語言自學者、開發者的入門參考書，對開設“Python語言程序設計”課程或指導程序設計競賽、信息學競賽的教師也有一定的參考作用。

本書指導讀者使用Python和Q#語言學習量子計算，揭開量子計算的神秘面紗。本書儘量避免複雜的數學概念，試圖直接通過量子編程來幫助讀者建立對量子計算機的理解。讀者可以通過使用Python創建自己的量子模擬器來學習量子計算的基礎知識，然後使用QDK和Q#來編寫和運行與經典計算不同的算法。通過閱讀本書，讀者將能夠把量子編程技術應用於量子密鑰分發等應用程序中，並處理真實的示例，如進行化學模擬和搜索未排序的數據庫等。

《Python推薦系統實戰：基於深度學習、NLP和圖算法的應用型推薦系統》分為4部分，包含11章。首先介紹推薦系統的基本方法，接著探討當前流行的一些方法，具體包括協同過濾推薦系統、內容推薦系統以及混合推薦系統。接下來討論如何運用當前的機器學習算法來實現推薦系統。最後討論推薦系統的相關趨勢和新興技術。 《Python推薦系統實戰：基於深度學習、NLP和圖算法的應用型推薦系統》特別適合零基礎的數據科學工作者參考和使用。它可以幫助讀者從基礎知識起步，逐步學習運用Python、深度學習和自然語言處理技術來構建推薦系統，以促進業務增長和提高客戶忠誠度。

運籌學是一門重要的管理類專業基礎課程，運用數學模型等方法對管理問題進行定量分析，為管理人員提供決策的科學依據。運籌學是實現管理現代化的有力工具，在供應鏈管理、生產計劃、商品動態定價，金融工程下的組合優化，人工智能和機器學習等領域，均發揮著重要的作用。本書除了包含線性規劃及靈敏度分析、運輸問題、整數規劃、目標規劃、圖與網絡分析、非線性規劃等重要理論知識，重要的是採用Python編程語言將這些理論實現，使學生理解晦澀難懂的理論知識；因此，本書還涵蓋運籌學理論的Python實現代碼與求解優化問題的算法介紹。

本書系統介紹了使用Python語言進行數據處理、分析和科研繪圖的相關知識和技能。全書共11章，第1章講解Python基礎，第2章講解數據處理與分析，第3章講解科研繪圖與學術圖表繪製庫，第4章講解繪製單變量圖形，第5章講解繪製雙變量圖形，第6章講解繪製多變量圖形，第7章講解繪製其他2D圖形，第8章講解繪製3D圖形，第9章講解地理信息可視化，第10章講解數據學術報告、論文和出版，第11章講解實戰訓練營。本書包含大量實例，內容由淺入深，循序漸進，既可作為Python與數據科學相關技能的教材，也可作為研究人員的實用手冊，尤其適合需要繪製高質量科研圖表的研究人員和在讀研究生。

本書包含6個模塊、10個學習單元，內容主要涵蓋了Python編程的3種程序結構、6種數據類型，函數和面向對象程序設計的基礎知識，以及Web應用程序設計相關內容。本書在編寫過程中落實立德樹人的根本任務，實踐“崗課賽證”融通的育人模式，關注學生發展，著眼於行動學習，聚焦過程設計，注重學用相長、知行合一。本書可作為各類職業院校計算機類及相關專業的教材，也可供Python愛好者參考。本書配有電子課件、微課視頻、源代碼等教學資源，選用本書作為教材的教師均可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)免費註冊下載，或聯繫編輯(010-88379197)諮詢。

《Python實現Web UI自動化測試實戰：Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》主要介紹如何基於Python使用Selenium、unittest、Pytest、GitLab、Jenkins等工具實現Web UI自動化測試，以幫助讀者提升測試水平。《Python實現Web UI自動化測試實戰：Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》第1章簡要介紹自動化測試的相關概念和思路、Selenium的特點和發展歷史、WebDriver的原理，以及Selenium IDE的簡單應用。第2章和第3章介紹與Python相關的基礎知識，為後續內容的講解做準備。第4章～第15章詳細介紹使用各種框架進行自動化測試的方法和實戰案例，幫助讀者進一步掌握自動化測試技能。第16章從實際情況出發，介紹提升自動化測試用例執行效率的幾種常見方法，供讀者在實際操作中參考。本書適合計算機相關專業的學生、測試行業的從業人員和希望提升自動化測試實戰水平的技術人員閱讀。

本书系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，第1章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘

本書使用Qiskit開源框架和IBM Quantum Experience平臺搭建一個量子計算平臺，並借助Python來介紹實現量子編程的方法。本書內容由淺入深，從搭建編程環境並編寫一個簡單的量子程序開始，介紹如何使用Python編寫簡單的腳本，Qiskit和IBM Quantum Experience進行交互的方法，概率計算、疊加和糾纏等基本概念，影響量子程序輸出結果的各種物理因素，Qiskit量子門資源庫，使用Aer模擬量子計算機，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua運行Grover算法和Shor算法等重要內容。本書能夠幫助讀者學會使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同時結合Python編程實踐來實現量子比特的可視化並深入理解量子門、貝爾態、量子線路等概念，進一步掌握在實踐中使用量子算法的方法。

本書以Python數據分析的常用技術與交通行業真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹了Python數據分析與挖掘技術的重要內容。全書共10章，內容包括緒論、Python 數據分析簡介、數據獲取、數據探索、數據預處理、構建模型、運輸車輛駕駛行為分析、公交車站點設置優化分析、鐵路站點客流量預測，以及基於TipDM大數據挖掘建模平臺實現運輸車輛駕駛行為分析。本書大部分章節包含課後習題，通過練習和操作實踐，讀者可以鞏固所學的內容。本書可作為高校數據分析相關專業的教材，也可作為交通行業相關的教學、培訓教材，還可作為數據分析愛好者的自學用書。

本書從初學者的角度出發，採用單元任務教學方式，通過通俗易懂的語言、豐富實用的案例，介紹了使用Python進行程序開發所需的知識和技術。全書共10個單元，內容包括認識Python，語法基礎，流程控制，列表，元組，字典和集合，函數，面向對象，文件操作，異常，GUI編程和網絡爬蟲。能夠有效地幫助學生更好地理解和認識所學知識，做到即學即練、學以致用，鍛煉學生的工作思維和實踐技能，提高實際操作能力。

本書主要介紹如何使用Python語言進行網絡爬蟲程序的開發，從Python語言的基本特性入手，詳細介紹Python網絡爬蟲開發的多個方面，涉及HTTP、HTML、正則表達式、JavaScript、自然語言處理、數據處理與科學計算等不同領域的內容。全書共12章，包括基礎篇、進階篇、提高篇和實戰篇4個部分。基礎篇包括第1、2、3章，分別為Python基礎及網絡爬蟲、靜態網頁抓取、數據存儲。進階篇包括第4、5、6章，分別為JavaScript與動態內容、模擬登錄與驗證碼、爬蟲數據的分析與處理。提高篇包括第7、8、9章，分別為爬蟲的靈活性和多樣性、Selenium模擬瀏覽器與網站測試、爬蟲框架Scrapy與反爬蟲。實戰篇提供了3個實戰項目供讀者學習參考。本書內容覆蓋網絡數據抓取與爬蟲編程中的主要知識和前沿技術。同時，本書在重視理論基礎的前提下，從實用性和豐富度出發，結合實例演示爬蟲程序編寫的核心流程，將理論與實踐結合，力求提高讀者的網絡爬蟲實操技能。本書可作為高等院校數據科學、統計學、計算機科學、軟件工程等相關專業課程的教材，也可作為Python語言初學者、網絡爬蟲技術愛好者的參考書。

本書是國內首先使用 Python tkinter 設計 GUI 的中文書籍之一。本書主要講解如何在窗口內使 用 Python 的內部模塊 tkinter 設計圖形用戶接口 (GUI) 程序，讓用戶可以利用圖形接口與計算機溝通。 tkinter 模塊是一個跨平臺的窗口應用程序，使用它設計的程序可以在 Windows 、macOS 、Linux 系 統上執行。2019 年《Python GUI 設計 tkinter 菜鳥編程》一經出版便受到廣大讀者的喜愛。為了使其內容 更豐富，本書在其基礎上增加了一些重要的項目實例，全書超過 312 個程序實例，一步一步講解 tkinter 控件 (Widget) 的基礎知識，同時也將應用範圍擴充至小算盤、分形 (Fractal) 設計、文書編 輯、走馬燈、模擬海龜繪圖、球類競賽、風扇設計、單個或多個反彈球設計、鐘擺、直方圖動態排 序、動畫與遊戲設計、MP3 音樂播放器。Python 是一門可以靈活使用的程序語言，本書的特色是 對 tkinter 最基礎的知識使用了大量靈活的實例，說明其在各種環境下的應用方法。讀者可以由這些 程序實例，事半功倍地學會用 tkinter 設計跨平臺的窗口程序。

本書內容包括Python基礎, 用NumPy進行數據計算, 用Pandas進行數據分析, 用SciPy進行數據分析,用Scikit-learn進行數據分析、數據預處理、數據可視化, 用Matplotlib進行可視化等內容。

人工智能的時代已經到來。中國的青少年需要學會用人工智能的語言來理解世界，用人工智能的思想來創造世界。 本書主要介紹如何使用Python 來學習和應用人工智能算法。全書知識體系完備，主要分為三大部分。第一部分講解基礎編程知識和Python 語言特性。第二部分講解如何處理數據，如何分析和觀察數據。第三部分講解若干機器學習算法，並拓展介紹深度學習和強化學習的入門知識。 本書配套了代碼倉庫，可供開設人工智能課程的中小學老師，以及對人工智能感興趣的業餘愛好者參考使用。

本書以Python軟件為基礎,結合編者多年的數學實驗課程教學實踐編寫的，內容涉及高等數學、工程數學中的相關數學實驗、數學規劃、插值與擬合、微分方程、差分方程、評價預測、圖論模型、多元分析、MonteCarlo模擬、智能算法、時間序列分析、支持向量機、圖像處理等內容，既有對算法數學原理的詳述，又有案例和配套的Python程序。本書含有Python快速入門基礎，可以幫助Python零基礎的讀者快速掌握Python語言。

Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第4版 內容簡介 ★★★★★【前一版是國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab + Python Shell環境解說】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★ ★★★★★【設計線上AI客服和Emoji機器人程式】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本講解設計Pythonic程式★★★★★ 本書特色如下： 相較於第3版，第4版新增與修訂下列內容： ☆ 增加ChatGPT處理除錯(Debug)、程式註解、重構和重寫程式的應用。 ★ 更完整的解說機器學習知識的觀念。 ☆ 用「gpt-4」語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」。 ★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 ☆ 小細節修訂約50處。 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ～ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」

《Python資料分析師成長之路》凝聚了作者在多個行業資料分析實戰中的寶貴經驗，旨在幫助讀者從零基礎入行到專家級數據分析師需掌握的全棧核心能力。書中提供了高效的成長方法和簡潔的學習路徑。《Python資料分析師成長之路》共13章。第1～5章為基礎部分，系統介紹Python學習的基本路徑以及資料分析師所需的核心程式設計技能，包括Pandas和NumPy基礎、資料預處理和SQL基礎。第6～11章側重于應用，涵蓋了資料獲取、視覺化、分析方法、自動化分析報告生成、行業分析思維和資料採擷等實用技能。第12章為創新部分，重點探討了如何利用ChatGPT進行資料採擷。第13章為答疑部分，回答了資料分析從業者常見的問題，如思維培養、突破瓶頸和轉行準備，總結了多年的經驗供讀者參考。書中每個知識點均配有詳細的實戰代碼示例，幫助讀者快速理解並應用到實際分析中。通過《Python資料分析師成長之路》的學習，讀者能夠專注于資料收集到分析結論形成的全鏈路技能，掌握最常用的技能與最簡短的學習路徑。《Python資料分析師成長之路》適合初入資料分析領域的從業者、準備轉型的各行各業人員以及對Python資料分析感興趣的讀者。