Python

本書以Python 3.8.1為工具，借助PyCharm開發平臺和Anaconda3完成數據分析與挖掘實踐。全書分為兩個部分：第一部分為理論篇，包括第1～5章，介紹數據挖掘、Python、網絡爬蟲、數據探索與數據預處理、數據挖掘算法等基礎知識，每個知識點均有案例支持，為後續數據挖掘奠定實踐基礎；第二部分為實踐篇，包括第6～10章，介紹決策樹預測NBA獲勝球隊、航空公司客戶價值分析、商業零售行業中的購物籃分析、數據挖掘在中文文本分類中的應用和重慶市主城區二手房可視化分析，以網絡爬蟲為切入點引入數據集，以常用數據挖掘算法應用為主線進行數據挖掘實踐。本書內容翔實，案例豐富，既可作為應用型本科及高職高專大數據、計算機等相關專業的教材，亦可供Python數據挖掘愛好者自學使用。

本書以Turtle庫的圖形動畫遊戲“運動中的中國結”作為教學案例, 按照自頂向下的軟件開發過程, 在使用函數定義各個模塊後, 再將各個模塊使用控制結構、複合數據類型、文件及字符串內容進行擴展, 力圖幫助讀者實現對各部分知識點的融會貫通。除Python基礎知識外,本書還對圖像處理、數據分析、網絡爬蟲等進行了知識講解和案例分析, 以進一步將Python語言知識進行綜合運用, 從而提高讀者的實踐及應用能力。

本書共9章, 以財經類院校為背景, 以培養財經類專業學生的編程能力為目標, 通過大量實例系統講解Python語言的基本語法元素、基本數據類型、程序流程結構、函數設計、組合數據類型、文件輸人/輸出等操作, 並介紹多個Python第三方庫的基本使用方法。本書圍繞金融數據分析, 介紹從基本數據處理到文件處理、從數據分析到數據可視化的基本數據分析流程。本書每章後均給出了配套練習題, 幫助讀者鞏固所學知識。

本書共分為13章。第1-3章分別講解初識Python語言、數據類型和各種運算符的使用; 第4章講解選擇和循環兩種控制結構; 第5章講解函數的定義與使用; 第6章講解類和面向對象編程; 第7章講解字符串; 第8章講解正則表達式 ,這部分的內容難度稍大; 第9章講解異常處理與代碼調試; 第10-12章分別講解文件的讀寫和文件夾的各種操作, 數據庫應用, 圖形用戶界面設計; 第13章詳細講解Python

本書層次鮮明、結構嚴謹、內容翔實, 由淺入深介紹Python程序設計的方方面面。最後幾章將前面講述的內容應用到項目中, 並以模板的形式介紹項目的開發過程。

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。

本書以任務為導向，較為全面地介紹了不同場景下Python爬取網絡數據的方法，包括靜態網頁、動態網頁、登錄後才能訪問的網頁、PC客戶端、App等場景。全書共7章，第1章介紹了爬蟲與反爬蟲的基本概念，以及Python爬蟲環境的配置，第2章介紹了爬取過程中涉及的網頁前端基礎，第3章介紹了在靜態網頁中爬取數據的過程，第4章介紹了在動態網頁中爬取數據的過程，第5章介紹了對登錄後才能訪問的網頁進行模擬登錄的方

針對財經類院校學生的特點，在掌握Python基本知識的基礎上，介紹機器學習的原理、應用及實現，內容主要涵蓋：關聯規則發現、聚類、分類、回歸、預測、維度約簡、模型優化、模型評價等，涉及的數據結構有結構化數據、非結構化數據、半結構化數據、截面數據、面板數據等。本書使用數據領域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對於機器學習經典算法給出完整的原理推導並基於實例進行講解，實例演示如何應用機器學習算法解決實際問題。

本書較為全面地介紹Python程序設計基礎。全書共13章，主要包括Python簡介、基礎語法知識、條件、循環、字符串、文件、列表、元組、函數、字典、異常和異常處理、圖形用戶界面、面向對象程序設計、數據庫支持、程序開發進階等。每章後面都提供習題和實戰作業，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。本書可作為普通高等學校、高職高專院校相關專業計算機程序設計基礎的教材，也可以作為程序設計培訓班教材，並適合計算機編程的專業人員和廣大計算機愛好者自學使用。

本書內容經過多次實踐，從趣味易懂的語言講解枯燥的編程知識，能夠讓初學者輕鬆掌握Python的基本語法、計算機程序設計中的常用算法，快速具備一定的實戰開發能力。 本書共分為三個部分，第一部分是基礎篇，重點講解基本語法；第二部分是進階篇，重點講解函數和多種組合數據類型；第三部分是應用篇，重點講解程度設計、web開發及遊戲開發，讓學習者能夠快速具備Python實戰能力。本書適合學習計算機的初學者閱讀，

這是一本以Python語言入門計算機編程世界的書籍，很多沒有入門的人覺得計算機編程深不可測，但是又對編程充滿著好奇，想去探索編程的世界卻又找不到打開這個世界的鑰匙。這本書通過講解Python語言，幫助讀者打開編程世界的大門。本書面向編程入門者，只要會使用Windows操作系統即可，沒有其他硬性要求。書中最大程度避免晦澀難懂的“高深”籠統概念，給讀者最直觀清晰的教程。全書配有視頻同步教材，每步操作都

Python作為一種高級程式設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言，並成為資料科學家的必讀之一。 本書詳細介紹了Python在資料科學中的應用，包括資料探索、資料分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等主題。每一章都為讀者提供了足夠的數學知識和代碼示例來理解不同深度的演算法功能，幫助讀者更好地掌握各個知識點。 本書內容結構清晰，示例完整，無論是資料科學領域的新手，還是

《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。

設計模式是構建大型軟件系統zui強大的方法之一，優化軟件架構和設計已經逐漸成為軟件開發和維護過程中的一個重要課題。本書通過11章內容，全面揭示有關設計模式的內容，並結合Python語言進行示例化的解析。全書囊括單例設計模式、工廠模式、門面模式、代理模式、觀察者模式、命令模式、模板方法模式、複合模式、狀態設計模式以及反模式等多種設計模式。本書適合那些關注軟件設計原則，並想將you秀的設計模式應用到Python編程當中的讀者閱讀，也適合普通的軟件工程師、架構師參考。

本書從初學者的角度出發，提供了Python從入門到數據分析可視化再到Web開發所需要的知識和技能,適用對象為基礎入門者和技能爬升者。 本書按照技能的熟練程度分為篇。篇初窺門徑（第1～3章）主要包含的Python基礎語法知識。第二篇略有小成（第4～6章），讀者從這裡開始開始學習Python數據處理，並體驗如何調用Python第三方庫實現Web數據交互可視化分析。第三篇登堂入室（第6和7章），讀者自此開始接觸Django，並學習如何使用Django開發一個靜態網站。第四篇融會貫通（第8章），借由此章讀者可以將前面學習的內容融會貫通，並能根據自己的理解實現一些簡單的功能，並據此完成投票網站的開發。第五篇爐火純青（第9章），本章是對前面幾章內容的昇華，需要讀者充分掌握前兩個案例才能理解本章的內容。學會了本章，讀者將完成一個精美的、功能完善的數據分析可視化網站，並可以應用於日常生活和工作。第六篇返璞歸真（第10章），本章將講解如何將開發好的應用程序部署在服務器上實現實際應用，讀者將初步接觸服務器部署的一些基礎知識，並感受到學無止境。 本書適合Python愛好者，需要學習編程輔助提高工作效率的在職者，以及具備一定編程基礎，想要開發作品的自學者閱讀。

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8章，內容包括大數據技術概述、Spark的設計與運行原理、Spark環境搭建和使用方法、RDD編程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark MLlib等。

本書從實用的角度出發，深入淺出地介紹數字信號處理的基本理論和方法，並通過大量實例詳細講解Python在數字信號處理中的應用。本書首先介紹Python的基礎知識，以及本書用到的NumPy庫、Matplotlib庫和SciPy庫；然後講述數字信號處理的基本理論和方法，包括離散時間信號與系統的時域分析、信號與系統的頻譜分析、離散傅裡葉變換及其快速算法、數字濾波器的結構、IIR數字濾波器的設計和FIR數字濾波器的設計。本書可作為高等學校數字信號處理相關課程的工具書，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

本書介紹如何用流行的Python 圖像處理庫、機器學習庫和深度學習庫解決圖像處理問題。先介紹經典的圖像處理技術，然後探索圖像處理算法的演變歷程，始終緊扣圖像處理以及計算機視覺與深度學習方面的最新進展。全書共12 章，涵蓋圖像處理入門基礎知識、應用導數方法實現圖像增強、形態學圖像處理、圖像特徵提取與描述符、圖像分割，以及圖像處理中的經典機器學習方法等內容。本書適合Python 工程師和相關研究人員閱讀，也適合對計算機視覺、圖像處理、機器學習和深度學習感興趣的軟件工程師參考。

在目前不斷變化、蓬勃發展的中國資本市場，量化投資作為新興的投資方法，引來越來越多的關注，使用量化投資技術的證券從業人員也越來越多。本書分為11章，內容包括Python環境的搭建、Python數據相關類庫的使用、掘金量化終端的使用、Talib金融庫的詳解、多因子策略的介紹、帶技術指標的多因子策略、中證紅利指數增強策略、回歸分析與TensorFlow、回歸模型的經典應用、配對交易的魔力等。本書可作為量化投資技術初學者、證券從業人員、金融投資人員的自學用書，也可作為金融機構的培訓用書，還可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。

本書深入探討了Python編程在地理信息系統(GIS)和遙感(RS)領域的應用，重點關注空間數據處理的核心技術。本書內容分為三個層次：初級篇介紹Python科學計算基礎及GDAL空間數據處理基礎；進階篇深入剖析GDAL空間數據處理細節及常見空間數據處理相關庫的使用；高級篇涵蓋QGIS二次開發、遙感定量反演、地物分類以及機器學習在遙感中的應用。通過系統學習，讀者將構建完整的空間數據處理知識體系，顯著提升科研創新能力和工程實踐水平。 本書適合地理環境、測繪遙感及相關領域的本科生、研究生及從業人員使用，特別是希望掌握Python空間數據處理技能的讀者。本書內容基於開源軟件，支持多種操作系統和平臺，便於讀者深入學習。除了理論講解，本書還通過豐富的案例幫助讀者積累解決實際問題的經驗，提升其實踐能力。在空間信息產業向智能化轉型的背景下，本書將為讀者提供關鍵的技術儲備，助力其在科研創新和行業應用中建立競爭優勢。

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。

互聯網上存在著大量值得收集的公共信息，而爬蟲技術就是獲取這些公共信息的主要工具。本書以主流的Scrapy爬蟲框架為例，介紹了Python網絡爬蟲的組成、爬蟲框架的使用以及分布式爬蟲等內容。本書運用了大量案例和實踐，融入了含金量十足的開發經驗，使得內容緊密結合實際應用。在此基礎上，本書還通過豐富的練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。本書配以多元的學習資源和支持服務，包括視頻、案例素材、學習社區等，為讀者提供全方位的學習體驗。本書適合作為計算機、大數據等相關專業的教材，也適合具有一定Linux或Python開發基礎的人員閱讀，還可以作為爬蟲工程師的學習用書。

本書介紹機器學習經典算法的原理、實現及應用，並通過綜合案例講解如何將實際問題轉換為機器學習能處理的問題進行求解。本書配套源碼、PPT課件、習題答案、開發環境與QQ群答疑。 本書共分14章。內容包括k近鄰算法、樸素貝葉斯、聚類、EM算法、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸、BP神經網絡經典算法，以及垃圾郵件分類、手寫數字識別、零售商品銷售量分析與預測、個性化推薦等綜合案例。本書算法首先給出了數學原理及公式推導過程，然後給出算法實現，最後所有算法及案例均以Python實現，方便讀者在動手編程中理解機器學習的經典算法。 本書適合Python機器學習初學者、機器學習開發人員和研究人員使用，也可作為高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的本科生、研究生學習人工智能、機器學習的教材。

本書共 5 章： 第 1 章介紹代數系統的基本概念, 內容包括集合與映射、群、環、域及線 性代數系統等; 第 2 章介紹矩陣代數, 內容包括矩陣定義、矩陣的各種運算, 如線性運算、 乘法、轉置、方陣的行列式等, 並由此討論可逆陣的概念及性質; 第 3 章介紹線性方程組的 消元法, 為後面講解向量空間的知識奠定基礎; 第 4 章基於矩陣、線性方程組等討論應用廣 泛的向量空間, 內容包括向量及其線性運算、向量組的線性相關性、線性空間的線性變換等; 在以上幾章的基礎上, 第 5 章定義向量的內積運算,在向量空間中引入“度量”, 即向量的 長度（範數），從而將二維、三維的幾何空間擴展到一般的 n 維歐幾裡得空間.本書選擇 Python 的科學計算的軟件包 NumPy 作為計算工具, 針對書中討論的線性代數 的計算問題給出詳盡的 Python 解法. 本書中的每一段程序都給出了詳盡的注釋及說明, 適合各層次讀者閱讀.

全書內容劃分為基礎知識、各種黑客攻擊技術、黑客攻擊學習方法三部分。基礎知識部分主要介紹各種黑客攻擊技術、計算機基礎知識以及Python基本語法；第二部分講解各種黑客攻擊技術時，具體劃分為應用程序黑客攻擊、Web黑客攻擊、網絡黑客攻擊、系統黑客攻擊等；最後一部分給出學習建議，告訴大家如何才能成為頂尖黑客。

教材，內容包括函數與極限、一元微分學、一元積分學、微分方程、多元微分學、多元積分學、無窮級數等知識，書中融入了基於Python實現的數學實驗以及數學歷史和數學文化教育等內容。本書結構嚴謹，邏輯性強，解釋清晰，例題豐富，習題數量、難易適中，可作為“高等院校”高等數學課程的教材，亦可作為理工、經管等各專業的學生和相關領域技術人員的參考書。

在機器學習生命週期的不同階段規劃和實施 XAI 評估目前流行的各種XAI開源工具的優缺點，介紹如何處理機器學習數據中的偏見問題，介紹處理機器學習數據中的道德倫理和法律問題的工具和相關知識，介紹XAI設計和可視化方面的**實踐，將XAI集成到Python模型中，在整個機器學習生命週期中使用對應的XAI工具來解決業務問題。

本書介紹Jupyter、數據清洗、高級機器學習、網頁爬蟲、交互式可視化、神經網絡、深度學習、模型構建、模型評估與優化、產品化處理等有關深度學習應用方面的內容。本書理論與實踐並重、體系完整、內容新穎、條理清晰、組織合理、強調實踐，包括使用scikitlearn、TensorFlow和Keras創建智能系統和機器學習解決方案，並將論述的重點放在實現和實踐上，以便讓讀者更好地瞭解Python深度學習應

本書以實用為導向，從基礎概念、語法結構、應用案例、開發技巧等方面深入淺出地介紹了Python的程序設計方法以及項目實現流程。 本書以實例方式進行講解，每個實例程序都通過了驗證。本書內容圖文並茂，操作步驟完善，並附有具體腳本代碼，易於掌握和學習。本書提供開放式的課程網站(http：//www.cmu.edu.cn/computer)和相應的課件作為支持。 本書既可以作為全國普通高校各專業計算機公

《利用FastAPI構建Python微服務》詳細闡述了與分布式機器學習相關的基本解決方案，主要包括設置 FastAPI，探索核心功能，依賴注入研究，構建微服務應用程序，連接到關系數據庫，使用非關系數據庫，保護REST API的安全，創建協程、事件和消息驅動的事務，利用其他高級功能，解決數值、符號和圖形問題，添加其他微服務功能等內容。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。

本書介紹了一些適合初中學生的有趣的數學內容, 例如, 怎麼用程序圖文並茂地展示NBA球員的投籃位置和成功率, 同班同學中有人生日相同的概率是多大, 什麼樣的屋頂排水最快, 等等。書中的問題都經過精心選擇和安排, 與初中數學教學的進度同步, 同時又用Python程序動態化表示這些數學過程並生成一個個GIF動圖, 使得數學的學習過程變得好玩了, 可以激發學習興趣。

本書主要滿足網絡爬蟲從業者提升技術能力的需求。本書共9章, 涉及經典爬蟲框架Scrapy的架構、異步爬蟲的原理及其實現、異步自動化瀏覽器控制庫pyppeteer的使用、當下流行的反爬蟲原理及其處理方案、基於常用通信中間件的分布式爬蟲框架開發、Python常用的編碼和加密的應用、針對前端深入的JavaScript分析策略和安全策略、網絡搜索引擎的原理和技術實現, 並在最後一章創建了一個垂直領域的搜索引擎系統。

Out of all the ways for young people to learn coding, You Can Code will be the most welcoming, relevant, and fun. Created and authored by best-selling educator Ben Forta, it introduces every basic concept step by step, using projects of gradually increasing complexity. Designed for anyone age 10-17 (or thereabouts), this glossy full-color guide is packed with welcoming images, and powerfully engaging brief text that's extremely easy to understand. All code listings are in full color, with shading to reveal incremental changes, and QR links to short videos with more explanation and examples. Forta teaches with Python, one of today's most powerful and intuitive languages--and every project is a game, covering multiple popular genres. You Can Code makes programming exciting and rewarding, as it prepares a new generation to take their next steps forward--in education, careers, or both.

《Python應用程序設計/21世紀高等學校計算機基礎實用規劃教材》內容包括程序設計基礎和應用程序設計兩大部分。程序設計基礎部分內容簡單，易學易用；應用程序設計部分包括圖形化使用者接口程序設計、文本分析程序設計、可視化程序設計、資料庫程序設計、大資料程序設計、人工智能程序設計、簡單遊戲程序設計和其他應用程序設計（如影像處理程序設計、視頻處理常式設計、語音合成程序設計和

本書對於機器學習的核心方法，進行了深入而詳細的介紹，並特別關注各學科最常用的算法。**特色在於力圖以生動的語言、較多的插圖與大量的實例來直觀地解釋機器學習的原理。同時，結合流行的Python語言，及時地介紹相應的軟件操作與經典案例，為讀者提供“一站式”服務。本書還提供詳盡的數學推導，盡量避免跳躍，並輔以直觀的文字解釋。對於看似復雜的機器學習原理，則刪繁就簡，娓娓道來，讓

本書是結合華南理工大學的學科特色和人才培養目標進行打造的。全書共分為10章，主要內容包括：緒論、程序控制結構、函數、組合數據類型、面向對象程序設計、文件操作、GUI 編程、數據分析科學計算與可視化、多媒體編程、網絡爬蟲。本書注重基礎，脈絡清晰，邏輯性強；案例貫穿全書，可讀性強；模塊劃分合理，便於不同層次、不同專業的讀者閱讀。可作為高等學校非計算機專業本科生的Python語言程序設計課程教材，也可供其他讀者學習參考。

本書深入淺出地介紹了機器學習的基本原理與主要方法，以及必要的數學知識與程序設計方法。全書共有7章，分別講解了機器學習的概念及應用、數學基礎(導數與極值、向量與矩陣、概率統計、凸優化)、Python程序設計、線性回歸及其程序實現、邏輯回歸及多分類、分類與聚類、基於神經網絡的機器學習。 本書可作為高等院校機器學習課程的教材，也可作為機器學習愛好者及從事相關工作的工程技術人員的參考書。

教材，全書內容包括行列式、矩陣、線性方程組、向量空間、矩陣的特徵值與特徵向量以及二次型，書中融入了基於Python實現的數學實驗以及數學歷史和數學文化教育等內容。同時為了便於教師授課和學生自主學習，本書各章節均配備有小結和習題。本書結構嚴謹，邏輯性強，解釋清晰，例題豐富，習題數量、難易適中，可作為高等院校“線性代數”課程的教材，亦可供理科、工科、經管類等各專業的學生和相關領域技術人員作為參考書使用。

本書從矩陣計算如特徵值分解和奇異值分解出發，討論了正規方程的最小二乘法模型引出欠秩線性方程組的求解方法問題；然後介紹了兩種有損的降維方法，即主成分分析(主成分回歸)和偏最小二乘回歸，包括模型、 算法和多個實例，並擴展到線性回歸的正則化方法，給出了嶺回歸和Lasso的原理算法和實例；最後通過紅外光譜的標定遷移實例將線性模型擴展到遷移學習領域。 本書每章都有基於Python語言和Sklearn機器學

內容介紹這是一本基於最新的Python和PyTorch版本的深度學習著作，旨在幫助讀者低門檻進入深度學習領域，輕鬆速掌握深度學習的理論知識和實踐方法，快速實現從入門到進階的轉變。本書是多位人工智能技術專家和大數據技術專家多年工作經驗的結晶，從工具使用、技術原理、算法設計、案例實現等多個維度對深度學習進行了系統的講解。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進