Python

程式設計必備的基礎知識和技能 只要提供正確的指示和指令，電腦幾乎能解決任何問題，而程式設計在這裡就扮演很重要的角色。這本針對初學者的書籍會指導您以正確方法來設計和寫出Python程式。您將學會怎麼解開國際程式設計競賽題庫中的有趣問題，並培養出程式設計的技能。 每一章的問題都是從競賽題庫網站中取得，這些線上競賽解題系統的網站會提供答案測試和反饋。藉由練習使用Python的核心功能、函式和技巧，讀者也

本書共十二章，第1-4章重在介紹移動廣告營銷數據分析理論與案例分析，包括廣告數據分析的基本概念、內容和意義，廣告數據分析相關理論知識及常用分析方法，移動廣告營銷常見的數據分析案例剖析以及如何做一份讓領導滿意的數據分析報告；本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現移動廣告營銷中常見的機器學習算法，重點掌握常用的模型評價方法，模型原理、

本書由基礎部分和網絡部分構成。本書基礎部分從零開始, 由淺入深, 涵蓋了Python程序設計的所有基礎知識, 既適合零基礎的學生學習, 也適合有一定編程基礎的學生學習, 還可以作為從事相關行業科研工作者的入門書籍。本書網絡部分, 可以進一步提高學生的應用能力, 對於理工類各專業包括信息類專業的學生都有很強的實用性, 是從事或打算從事Python網絡開發工作的讀者的學習精品。此外, 本書針對基礎部分

從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用您已經具備Python或R語言基礎程式設計能力，卻不曉得該如何應用所學來撰寫網頁爬蟲、連結資料庫、清理資料、資料視覺化或者機器學習嗎？這是為您量身打造的一本進階應用書，您將在本書找到用Python和R語言實踐前述這些迷人資料科學應用場景的實作範例！●用語平易近人、淺顯易讀●有效提升就學、研究與求職的即戰力●適合閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用

本書涵蓋了建立機器學習系統的方方面面，相對比較基礎，其中最有價值的是，書中介紹了機器學習系統設計的整個過程，以及相關的Python庫，在各個知識環節中都給出了Python示例。無論對於機器學習系統的新兵還是老手，本書都有一定的參考價值。對於機器學習系統的初學者而言，本書較為系統地介紹了相關知識，同時也在一開始就給出了語言和環境，能夠讓大家甩開膀子，擼起袖子，伸手開幹；而對於機器學習系統的老手而言，

本書是一本內容豐實、形式活潑，同時與電腦的最新發展密切結合的電腦入門教材。電腦包含了一切可以執行程式的計算設備。本書用深入淺出的語言講解了電腦科學的基礎知識。主要內容包括電腦學什麼、神奇的0與1、程式是如何執行的、學習Python語言與資料庫知識、計算思維的核心——演算法、作業系統、平行計算、電腦網路與物聯網、資訊安全等。本書不僅讓讀者能夠清楚、完整地瞭解如何用電腦解決問題，而且通過Python程

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。

數字化轉型背景下，Python作為一門簡單、易學、速度快、免費、開源的主流編程語言，廣泛應用於大數據處理、人工智能、雲計算等各個領域，是眾多高等院校學生的必修基礎課程，也是堪與Office辦公軟件應用比肩的職場人士的必備技能。同時隨著數據存儲、數據處理等大數據技術的快速進步，機器學習的各種算法在各行各業得以廣泛應用，同樣成為高校師生、職場人士迎接數字化浪潮、與時俱進提升專業技能的必修課程。本書將“Python課程學習”與“機器學習課程學習”有機結合，推動數字化人才的培養，提升人才的實踐應用能力。 全書內容共17章。第1、2章介紹Python的入門知識和進階知識；第3章介紹機器學習的概念及各種術語及評價標準；第4～10章介紹相對簡單的監督式學習方法，包括線性回歸算法、二元Logistic回歸算法、多元Logistic回歸算法、判別分析算法、樸素貝葉斯算法、高維數據懲罰回歸算法、K近鄰算法；第11、12章介紹主成分分析算法、聚類分析算法兩種非監督式學習算法；第13～15章介紹相對複雜的監督式學習算法，包括決策樹算法和隨機森林算法、提升法兩種集成學習算法；第16、17章介紹支持向量機算法、神經網絡算法兩種高級監督式學習算法。 本書可以作為經濟學、管理學、統計學、金融學、社會學、醫學、電子商務等相關專業的學生學習Python或機器學習應用的專業教材、參考書；也可以作為企事業單位數字化人才培養的教科書、工具書，還可以作為職場人士自學掌握Python機器學習應用、提升數據挖掘分析能力進而提高工作效能和改善績效水平的工具書。

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。 本書從具體情景切入，循序漸進地介紹了 Python 語言的對象、字典、數組、函數、模塊等內容，還詳細介紹了數據結構、命題邏輯、線性回歸、人工智能接口等拓展知識，能夠全方位地提高學生的編程能力，培養計算思維，引導學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新等層面進行學習，進一步掌握 Python 編程語言。本書內容豐富、層次清晰、圖文並茂，既可作為青少年人工智能編程水平測試 6 級(Python)的輔導用書，也可作為校內、校外編程與人工智能相關課程的參考書(適合兩學期教學)。

青少年人工智能編程水平測試涵蓋從數學邏輯到計算思維、從拖曳程序模塊到程序編寫、從數學建模到算法設計等多學科知識，能夠對學生的多學科知識綜合運用能力做出評價；能夠通過設計的具體解決方案，對學生的計算思維、創造性思維等能力做出評價；在具體的解決方案中，能夠通過設計算法模型和實現算法，對學生掌握和運用編程的能力做出評價。本書將生活中的一些案例和程序算法相結合，深入淺出地為學生講解不同進制之間的轉換、函數的作用域、字符串和列表的基本概念、排序算法等內容，引導學生對 Python 語言進行思考和實踐，幫助學生從編程意識、編程思維、編程學習與創新等層面進行學習，掌握 Python 編程語言。本書內容豐富、層次清晰、圖文並茂，適合作為青少年人工智能編程水平測試 5 級（Python）的輔導材料，也可作為校內、校外編程與人工智能興趣班的參考書（適合兩學期教學）。

《AI源碼解讀：機器學習案例（Python版）（人工智能科學與技術叢書）》以人工智能發展為時代背景，通過20個應用機器學習模型和算法的實際案例，為工程技術人員提供較為詳細的實戰方案，以便深入學習。 在編排方式上，全書側重對創新項目的過程進行介紹，分別從整體設計、系統流程和實現模組等角度論述資料處理、模型訓練和模型應用，並剖析模組的功能、使用和程式碼。為便於讀者高效學習、快速掌握人工智能開發方法，該書配套提供項目設計工程文檔、程式碼、實現過程中出現的問題及解決方法等資源，可供讀者舉一反三、二次開發。 《AI源碼解讀：機器學習案例（Python版）（人工智能科學與技術叢書）》結合系統設計、代碼實現以及運行結果展示進行講解，語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合作為對Python程序設計感興趣的科研人員、人工智能愛好者及從事智能應用創新開發專業人員的參考教材，也可作為高等院校相關專業的參考書。

本書介紹了如何使用scikit-learn、TensorFlow等關鍵庫來有效解決現實世界的機器學習問題。本書著重於實用的解決方案，提供多個案例，詳細地講解了如何使用Python生態系統中的現代庫來構建功能強大的機器學習應用程序；還介紹了分類、聚類和推薦引擎等多種機器學習算法，以及如何將監督學習和無監督學習技術應用於實際問題；最後，介紹了強化學習、深度神經網絡和自動機器學習等應用示例。本書適合數據科學家、機器學習開發人員、深度學習愛好者以及希望使用機器學習技術和算法解決實際問題的Python程序員閱讀。

網絡爬蟲是一種按照一定的規則，自動請求萬維網網站並採集網頁數據的程序或腳本。它可以代替人進行信息採集，能夠自動採集並高效利用互聯網中的數據，因此在市場的應用需求中佔據重要位置。本書以Windows為主要開發平臺，系統、全面地講解Python網絡爬蟲的相關知識。本書的主要內容包括認識網絡爬蟲、網頁請求原理、抓取靜態網頁數據、解析網頁數據、抓取動態網頁數據、提升網絡爬蟲速度、存儲數據、驗證碼識別、初識網絡爬蟲框架Scrapy、Scrapy核心組件與CrawlSpider類、分布式網絡爬蟲Scrapy-Redis。本書既可作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為Python網絡爬蟲愛好者的自學參考書。

《算法入門之西遊漫記——Python語言版》以西遊記人物為故事核心，開創性地使用故事外傳的形式，打造了悟空穿越到一個由0和1構成的奇妙世界，在這個天地中，利用學到的編程和算法知識，解救出他的西行伙伴的故事。該書使用的是Python語言，系統地介紹了各種基礎數據結構、排序算法，以及貪心法、分治、動態規劃法和回溯等經典算法思想。故事和算法實例緊密結合，循序漸進，文字風趣幽默，插圖精美，引人入勝。 該書每一章配有有趣的習題，引導孩子在做題中從另外的角度對算法進行思考，培養孩子的計算機算法思維。 該書包括配套學習視頻，更方便無基礎者自學。

《Python大數據分析師的算法手冊》系統闡述大數據分析方法中的關鍵算法與實踐，重點聚焦數據特徵分析及第三方開源庫的場景化應用。通過工具整合與實例講解，為讀者提供從理論到實踐的完整學習路徑。本書配套示例源碼、PPT課件。《Python大數據分析師的算法手冊》共9章。第1章概述大數據分析；第2章講解數據特徵算法分析；第3～7章講解主流開源的分析工具的用法，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等；第8章講解分類、聚類、回歸、關聯規則學習、推薦算法、時間序列分析、異常檢測、自然語言處理、深度學習、圖算法、優化算法、流數據處理等算法及其示例；第9章給出5個典型案例，包括文本分析與情感分析、金融大數據分析、社交網絡分析、地理數據分析、城市交通數據分析。本書所有示例均在Anaconda3開發環境中調試通過，實驗數據多源自GitHub公開資源，並附有完整源代碼，便於讀者複現與拓展。《Python大數據分析師的算法手冊》內容兼顧技術深度與實用性，適合大數據分析算法初學者、大數據分析人員、大數據研究人員閱讀，也可以作為計算機科學與工程、大數據分析、人工智能、統計學和社會科學等專業的大學生或研究生的專業參考書。

本書以Python為開發環境，以小遊戲開發為載體，對編程及人工智能技術進行講解，讓讀者同時學習編程及人工智能知識。 本書共16章，可分為4個部分。第1部分為第1～3章，分別是編程、遊戲和AI，Python環境準備及Pygame基礎知識。第2部分為第4～7章，分別講解了貪吃蛇遊戲編程、打磚塊遊戲編程、笨鳥先飛遊戲編程和五子棋遊戲編程。第3部分為第8～12章，分別介紹了神經網絡和PyTorch基礎、蒙特卡羅模擬、強化學習入門、深度強化學習DQN及遺傳算法。第4部分為第13～16章，分佈介紹了貪吃蛇AI編程、打磚塊AI編程、笨鳥先飛AI編程和五子棋AI編程。 本書內容系統性強，語言精練，適合對AI遊戲編程感興趣的讀者閱讀，也適合作為青少年遊戲編程培訓的參考用書。

本書系統地講述了基於Django框架的Python Web開發的相關基礎知識，涵蓋了開發環境配置、Django配置、URL分發、模型和數據庫、視圖、模板、表單、Django工具等內容。對每一個知識點，本書都儘量結合實例幫助讀者學習理解，並在每一章最後給出一個綜合實例說明本章知識的使用。

本書以中學數學、物理等知識為基礎, 使用 Python為計算機語言, 通過對物理、數學生物、醫學、工程學、社會學等多應用領域問題實例的求解訓練, 使學生初步掌握使用計算機在各個學科領域中解決問題的能力, 為進一步在專業學習中使用好計算工具奠定基礎。

1.Python零基礎，輕鬆學會數據分析與挖掘2.編碼、分析、挖掘，數據分析全流程一次搞定3.微課視頻，掃碼即可觀看，重點難點逐個擊破本書適於統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理工科專業的本科生、研究生使用，也能夠提高從事數據諮詢、研究或分析等人士的專業水平和技能。

本書關注的是使用R與Python預測分析建模來解決實際問題。在每一章加入一些特定應用領域和業界問題的案例，並提供有效的解決方法。通過展示建模技術和程式設計工具，我們將抽象的概念轉換為具體的例子。這些詳實的案例有助於讀者理解相關知識。

本書立足於最新的經濟學專業學習需求，採用 Python 編程語言為工具，“靶向聚焦”經濟學實證分析案例中所需要掌握的計量方法以及編程技巧。一方面以經濟學實際案例驅動編程技巧學習；另一方面以編程語言技巧學習，促進計量經濟學理論及方法的掌握。計量經濟學具有數學化程度高的特點，本科學生在初始學習階段往往感覺難度較大，本書旨在利用 Python 編程語言嚴謹化、可視化的特點，將抽象的計量知識轉化為具體運算代碼，更好地推進學生掌握計量經濟學方法，這也是當前國內外一流經濟學院系的主流教學趨勢。對經濟學專業學生來說，僅僅掌握一門編程語言對後續專業學習的幫助並不直接；單純學習編程與經濟學專業要求掌握的技能，如建模、算法、實證分析等仍有一定距離。本書從經濟學專業知識需求出發，結合實際經濟學數據，利用方法的編程實現，為學生從理論學習到實際運用轉化打下扎實基礎。本書最初依托課程為暨南大學經濟與社會研究院（Institute for Economic and Social Research, IESR）本科經濟學（創新班）大二階段的“計算機編程”課程，該課程全英文授課，內容編排與學生同步學習的計量經濟學課程有機結合，起到互補促進的作用。本書也同時適合高年級經濟學本科學生，以及已掌握本科程度計量經濟學的研究生。對經濟學數據建模感興趣的初級讀者也可將本書作為參考書目。 在寫作上，我們假設的閱讀物件未必需要日常從事大量計算機編程工作，或者較為熟悉計算機專業術語。我們以盡量通俗易懂的語言面向非計算機專業讀者詮釋Python 編程在計量經濟學當中的運用。本書以雙語編寫，英文為主，輔以中文講解。中文講解有兩種主要形式：首先，針對每一個編程知識點、難點，本書配以“Python 技巧小貼士”進行專項講解，提高讀者對編程技巧的理解深度。第二，我們採用中文旁注對編程和經濟學專 業術語進行詮釋, 使讀者能更好地熟悉專有名詞。 本書正文共九章，前三章集中介紹計量經濟學編程中需要掌握的關鍵技巧。由於 Python 語言本身含有海量編程公式，單純講解編程語言需占用大量篇幅且學習效果不佳，閱讀過程中也往往容易遺忘。

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。全書共分為7個項目，第1個項目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個項目介紹了爬取過程中涉及的網頁前端基礎知識，第3個項目介紹了在靜態網頁中爬取數據的過程，第4個項目介紹了在動態網頁中爬取數據的過程，第5個項目介紹了對登錄後才能訪問的網頁進行模擬登錄的方法，第6個項目介紹了爬取PC客戶端、App的數據的方法，第7個項目介紹了使用Scrapy爬蟲框架爬取數據的過程。本書所有章節都包含了實訓與課後習題，通過練習和操作實戰，可幫助讀者鞏固所學的內容。 本書可以作為大數據技術愛好者的自學用書，也可作為高校大數據技術類專業的教材。

本書由一線測試工程師結合工作實踐精心編撰。全書基於Python語言，從環境搭建、基礎知識、常用框架、項目實戰、持續集成等方面詳細介紹了Web自動化測試的必備知識。全書共三篇14章，第一篇(第1～第7章)為基礎篇，介紹Python語言基礎、Selenium和WebDriver的使用以及兩個流行的單元測試框架UnitTest和Pytest；第二篇(第8章～第10章)為實踐篇，主要以數據驅動模型和PO模型為例介紹自動化測試項目的流程和應用；第三篇(第11章～14章)為卓異篇，介紹了測試人員如何拓展自己的知識面、提高項目代碼質量的建議以及一些與自動化測試相關的面試題。 本書技術先進，通俗易懂，示例豐富，特別適合於想入行自動化測試崗位的初學者和在校學生，也適合掌握了一定的測試基礎知識希望快速提升實戰能力的讀者使用。

本套書是基於當前少兒編程市場上流行的Python編程語言進行課程設計的。第一個分冊(基礎篇)的定位是打好編程基礎，後面三個分冊的定位為基礎知識的三個應用方向(程序繪畫、遊戲設計、界面應用設計)。在知識點選取、案例選取、關注角度方法上下功夫，力求既教知識又教方法、既精簡又高效、既夯實基礎又發揮創造、既有趣又易學。

本書精心設計近60個多樣化的實用範例，提供擬真繪製的電路圖，按圖施工、保證成功。 初學者容易上手，能輕鬆建構有趣又好玩的互動作品。 本書所使用的ESP32開發板，內建雙核心晶片，最高時脈可達 240MHz，與同級晶片相比，價格相對實惠。ESP32整合Wi-Fi、低功耗藍牙BLE與傳統藍牙功能，內建UART、SPI、I2C、PWM、ADC、DAC、電容觸控等多種主流通訊介面與周邊，深受創客者喜愛。 本書以從未學習過電子、資訊相關知識的初學者角度，來設計多元化的實習單元，並且詳細解說。讀者能真正動手做，建立基礎、提升學習樂趣，並且能快速開發物聯網相關應用專題。 ■ 學習最容易： 下載MicroPython 韌體到ESP32硬體，即能支援Python / MicroPython語言 相較於C/C++，Python語法簡單、易學易懂。 ■ 資源最豐富： Python / MicroPython官網提供大量且用途廣泛的標準函式庫，網路上也提供相當豐富的第三方套件庫（Package）共享資源。 ■ 內容多樣化： 使用常用元件及模組，包含發光二極體、矩陣型LED模組、七段顯示模組、液晶顯示模組、蜂鳴器、指撥開關、按鍵開關、矩陣鍵盤、直流馬達、伺服馬達、步進馬達、RFID模組，以及各類型感測器，精心設計近60個豐富多樣化的實用範例。 ■ 應用生活化： 生活化的單元教學設計，除了提高學生學習興趣之外、也能培養學生創意設計的素養能力。專題實作涵蓋廣告燈、自行車燈、調光燈、電子輪盤、電子時鐘、電子琴、音樂盒、數位電壓表、小夜燈、測距儀、地震儀、停車場自動計數器、字幕機、觸控調光燈、自動窗簾、智慧農場、Wi-Fi智能插座、RFID防盜感應門鎖等實用的生活化應用。

《Python網絡爬蟲技術手冊：基礎·實戰·強化》是“計算機科學與技術手冊系列”圖書之一，該系列圖書內容全面，以理論聯繫實際、能學到並做到為宗旨，以技術為核心，以案例為輔助，引領讀者全面學習基礎技術、代碼編寫方法和具體應用項目，旨在為想要進入相應領域或者已經在該領域深耕多年的技術人員提供新而全的技術性內容及案例。 本書是一本側重編程基礎+實踐的Python爬蟲圖書，從基礎、實戰、強化三個層次循序漸進地介紹了網絡爬蟲入門必備知識：基礎篇主要講解網絡爬蟲的基礎內容；實戰篇主要講解目前應用最廣的各類數據庫爬蟲相關技術和案例；強化篇結合數據庫、數據分析、可視化等進行大型項目綜合實戰練習。本書內容充實，給讀者提供了較為豐富全面的技術支持和案例強化，通過各種示例將學習與應用相結合，打造輕鬆學習、零壓力學習的環境，通過案例對所學知識進行綜合應用，通過開發實際項目將網絡爬蟲的各項技能應用到實際工作中，幫助讀者實現學以致用，快速掌握網絡爬蟲的各項技能。 本書提供豐富的資源，包含109個實例、13個實戰案例、2個應用強化項目，力求為讀者打造一本基礎+實戰+強化一體化的、精彩的Python網絡爬蟲圖書。 本書不僅適合初學者、數據采集相關技術人員、對數據感興趣的人員，而且適合從事其他崗位想掌握一定的數據采集能力的職場人員閱讀參考。

本書系統地介紹了數字信號處理的理論、相應的算法及實現方法，拓展了數字信號處理領域的熱點技術。全書共分十章，包括離散時間信號和系統、時域離散系統的變換域分析、離散傅裡葉變換、快速傅裡葉變換、數字濾波器的基本結構、無限衝激響應數字濾波器的設計、有限衝激響應數字濾波器的設計、多采樣率數字信號處理、數字信號處理中的有限字長效應、數字信號處理應用實例分析等。介紹了數字信號處理中常用的Python庫文件，並給出了使用的具體實例。書中大部分例題都提供了源代碼，讀者可以下載配套的電子資源，這些用Python編寫的信號處理程序可用于分析求解並繪製圖片，可供學生在調試程序的過程中加深對知識的理解，為科學研究和工程應用提供基礎支持。同時，為便於讀者高效學習數字信號處理的基礎知識及其在工程中的典型應用，編者對重難點內容錄製了詳細的講解視頻。

本書分為6章，主要內容如下：第1章快速介紹Python開發環境搭建、Python編碼規範、常用數據類型、運算符、內置函數、程序控制結構、函數定義和類定義等基礎語法知識；第2章講解多線程編程模塊threading和多進程編程標準庫multiprocessing、subprocess在不同領域的應用，以及擴展庫psutil在進程管理方面的應用；第3章講解基於TCP/UDP等網絡協議的套接字編程；第4章講解使用標準庫urllib、re和擴展庫requests、beautifulsoup4、Scrapy、selenium、MechanicalSoup編寫網絡爬蟲程序的有關內容和實戰案例；第5章講解email、smtplib、poplib、imaplib等標準庫在構造/解析、發送、接收和處理電子郵件方面的應用；第6章介紹密碼學、嗅探器、網絡抓包、端口掃描器，以及SQL注入、XSS、CSRF、蜜罐系統。本書可以作為計算機科學與技術、網絡工程、軟件工程及相關專業研究生、本科生、專科生的教材(專科生可以根據學時情況和培養目標選講一部分內容)，也可以作為網絡應用開發工程師、網絡運維工程師和計算機愛好者的自學用書，第5章內容對於辦公文秘人員也大有益。

計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，可以實現圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤等算法。本書基於Python，從圖像基本原理說起，初步講解計算機視覺所需的OpenCV知識。 本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等相 關專業的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。

本書介紹了Python在金融數據分析中常用的基礎工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同時給出了40多個金融數據分析的經典案例，包括股票市場數據分析、債券市場數據分析、衍生品市場數據分析、投資組合案例分析、金融模型模擬、機器學習股價預測、期權定價綜合應用場景案例、層次風險平價方法應用場景案例以及深度學習在金融市場中的應用場景案例等。

本書從Flask框架的基礎知識講起，逐步深入到使用Flask進行Web應用開發實戰。其中，重點介紹了使用Flask+SQLAlchemy進行服務端開發，以及使用Jinja 2模板引擎和Bootstrap進行前端頁面開發的方法，不但可以讓讀者系統地學習用Python微型框架開發Web應用的相關知識，而且還能對Web開發中基於角色訪問權限控制的方法等相關知識有更為深入的理解。本書提供了大量的實戰案例引

本書用平實的語言深入淺出地介紹當前熱門的機器學習經典算法, 包括線性回歸、Logistic回歸與Softmax回歸、決策樹 (分類與回歸)、樸素貝葉斯、支持向量機、K近鄰學習、KMeans和人工神經網絡, 針對每一個算法首先介紹數學模型及原理, 然後根據模型和算法描述使用Python編程和Numpy庫進行算法實現, 最後通過案例讓讀者進一步體會算法的應用場景以及應用時所需注意的問題。

這是一本故事書，也是一本編程書。小男孩派森無意中闖入神秘國度―Python 王國，恰好遇到了國王的鸚鵡，於是他們開始了奇幻的冒險之旅。在這個過程中，他們曾落入“大耳朵”部落、怪獸餐廳、要“名片”的迷宮，也造訪過“呆頭”小鎮、巫師的小屋、國王的跑馬場；他們打敗過7 眼3 嘴的攔路怪獸、兩個腦袋的守護者，也結識了“哲學家”、王國裡“最頑固”的人、王宮的“守門人”等形形色色的角色；他們學習過古老咒語，指

本書以Python 3版本作為數據分析與挖掘實戰的應用工具，從Pyhton的基礎語法開始，陸續介紹有關數值計算的Numpy、數據處理的Pandas、數據可視化的Matplotlib和數據挖掘的Sklearn等內容。全書共涵蓋15種可視化圖形以及10個常用的數據挖掘算法和實戰項目，通過本書的學習，讀者可以掌握數據分析與挖掘的理論知識和實戰技能。 本書適於統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理

這是一本金融商業資料分析的實戰工具書。作者都是在金融行業有10~20年資料分析經驗的資深專家，他們將多年來的項目經驗、培訓和諮詢經驗融合成了這本書。它將指導讀者零基礎掌握金融資料分析的工具、思路、方法和技巧，快速實現從入門到進階的突破。 本書強調實戰，方法論與實踐相結合，所有案例均來自實際的金融業務，涵蓋工具使用、資料處理、統計分析等資料分析的全流程。 本書內容共14章，可分為3篇。 分析工具篇（第1~4章）：首先介紹了資料科學和數理統計的基本常識，然後講解了資料分析工具SAS EG和Python的基礎知識。 資料處理篇（第5~9章）：首先通過描述性統計分析進行資料探索，繼而講到基本的報表和統計製圖，還包括使用SAS EG進行資料處理，用Python進行資料整合、資料清洗，構建出滿足分析需求的資料集。 統計分析篇（第10~14章）：從統計學的基本概念引出假設檢驗與樣本t檢驗，三大統計檢驗、構造預測模型，並分享基於時間序列算法的建模方法。

1. 認識 ChatGPT：介紹 ChatGPT 的基本原理與使用方法。幫助讀者快速理解與上手工具。2. 使用 ChatGPT 輔助編寫高質量代碼：系統講解如何利用 ChatGPT 描述需求、補全代碼、檢查語法、調試程序等。大量案例幫助讀者掌握技巧，提高編程效率與代碼質量。3. ChatGPT 與數據采集與清洗：詳細介紹 ChatGPT 如何輔助網頁爬取、解析數據、清洗數據等。案例覆蓋股票數據、人口數據等，有利於讀者的實踐應用。 4. 辦公自動化中的數據存儲與分析：介紹 MySQL 數據庫、JSON 格式等的數據存儲方法。使用 Pandas 展示數據分析與統計方法，互動案例展示 ChatGPT 的輔助作用。 5. 辦公自動化中的數據可視化：使用 Matplotlib 繪製折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等。案例說明如何利用 ChatGPT 選擇合適的可視化方法與改進圖表。6. ChatGPT 輔助自動化辦公軟件：包括 Excel、Word、PPT、PDF 等。使用相應庫實現這些軟件的自動化操作與功能擴展。大量案例與代碼將 ChatGPT 的作用帶入實際應用，提高工作效率。 本書具有以下特色：1. 首本系統介紹 ChatGPT 與 Python 辦公自動化的實用教程。內容較為全面，覆蓋 ChatGPT 的學習與多個應用場景。2. 提供大量實踐案例與代碼示例，詳細演示 ChatGPT 的強大作用。便於讀者快速掌握知識並應用出成果。 3. 案例使用真實數據，貼近工作實際，有利於讀者理解與記憶。 4. 適合不同層次讀者，新手可以快速入門，專業人士可學習新的解決方案。本書適合以下讀者：1. 對 ChatGPT 與 Python 辦公自動化感興趣的人。可作為入門學習資源。2. 軟件工程師與數據分析師。可提高工作效率與解決方案。 3. 企業培訓師。可作為課程教材，提高職場人才的自動化能力。 4. Python 程序員。可學習新的工具與技能，拓展實現範圍。綜上，本書以實用為主，全面介紹 ChatGPT 的學習與應用。案例貼近實際工作，易於理解與應用。適合各類讀者，實用性強，具

元學習是當今人工智能研究的熱門領域之一，被視為實現通用人工智能的基礎。本書介紹元學習及其原理，講解各種單樣本學習算法，例如孿生網絡、原型網絡、關係網絡和記憶增強網絡，並在基於Python的TensorFlow與Keras中實現它們。讀者能夠從本書中瞭解先進的元學習算法，如模型無關元學習、Reptile和元學習的上下文適應。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學習，以及如何使用元學習來進行

本書循序漸進、深入講解了使用Python語言實現數據可視化分析的核心知識, 並通過具體實例的實現過程演練了數據可視化分析的方法和流程。全書共10章, 內容包括數據采集、使用數據庫保存數據、繪製散點圖和折線圖、繪製柱狀圖、繪製餅狀圖、繪製其他圖形以及商業應用--電影票房數據可視化、房地產市場數據可視化、交通數據可視化、招聘信息可視化。講解簡潔而不失深度, 內容豐富、全面, 歷史資料翔實完整。

本書是《Python編程基礎及應用》(陳波、劉慧君主編)的配套實驗教材。 為方便教學過程的組織和讀者的實踐練習，本書按照理論教材的內容體系和順序提供了由淺入深的18個基礎實驗以及6個綜合實驗。其中，每個實驗又由多個獨立或相互關聯的，逐次遞進的小項目構成，全書共包含約90個實踐案例。 考慮到初學者的一般學習規律，本書中的多數案例均對問題進行了詳細分析，提供瞭解題思路，部分案例還提供了代碼框架或流程圖，以及測試用例。為了提高讀者的學習效率，本書提供了全套的實驗數據文件下載，並在一些關鍵環節，直接提供了代碼片段，以避免不必要的數據輸入和徒勞的互聯網檢索。 作為新形態教材，本書以二維碼形式為複雜的實踐環節提供詳細知道，這些指導內容將隨著相關軟件和工具的版本變化而適時更新。讀者在應用理論教材進行理論學習的同時，結合本書進行實踐練習，學習與實踐相結合，在實踐中昇華對理論知識的理解，事半而功倍。 本書既可用作相關主教材的配套實驗用書，也可作為Python編程學習者的實踐指南。

隨著大數據、人工智能技術的發展，及相關國內外信息化競賽需要，廣大學生需要一本容易理解、針對性強，符合最新算法需要的書，用於大數據、人工智能技術的學習和研究，並促進在校學生參加國內外競賽的興趣和水平；另外對於需要轉行研究大數據、人工智能技術的程序員，企業研究人員，高校老師，需要提供配套的算法技術書籍。 本書是基於Python語言提供了大量的傳統典型算法、競賽算法、大數據算法、人工智能算法、遊戲算法等