Python

《案例學Python（基礎篇）》循序漸進地講解Python語言的基本語法知識，並通過大量的實例講解各個知識點的具體用法。本書分為4篇，共計14章。其中第1篇是準備開始篇，包括Python簡要介紹；第2篇是基礎語法篇，包括基本語法，Python的面向對象，文件操作，標準庫函數，異常處理，多線程開發；第3篇是典型應用篇，包括網絡開發，Tkinter圖形化界面開發，數據庫開發，Django Web開發，數據可視化；第4篇是項目實戰篇，通過兩個大型實例的實現過程，詳細講解使用Python語言開發大型商業項目的過程，這兩個項目是水果連連看遊戲和人工智能版NBA季後賽預測分析系統。 《案例學Python（基礎篇）》適合初學Python的人員閱讀，也適合計算機相關專業的師生閱讀，還可供開發人員參考使用。

《案例學Python（進階篇）》循序漸進地講解了使用Python語言開發常見項目程序的知識，通過典型的項目實例講解了Python在實踐中的具體用法。本書共分16章，內容包括初級遊戲項目實戰、Web網站開發實戰、數據可視化分析實戰、網絡爬蟲實戰、GUI桌面開發實戰、多媒體應用開發實戰、遊戲項目開發實戰、辦公文件處理實戰、網絡應用開發實戰、圖像視覺處理實戰、機器學習實戰、AI智能問答系統、姿勢預測器、大型RPG類遊戲――仿《暗黑破壞神》、圖書商城系統、財經數據可視化分析系統。 《案例學Python（進階篇）》中的項目經典而全面，幾乎涵蓋了Python語言所有可以實現的項目，不但適合初學Python的人員閱讀，也適合計算機相關專業的師生閱讀，而且還可供有經驗的開發人員查閱和參考。

本書是一本可以邊玩邊學，培養讀者編程興趣和愛好的參考書，指導Python從入門到實戰的學習。本書展示了20個精彩遊戲的工作原理和具體的編程步驟。書中的每一個案例都是編者精心挑選的一個相對獨立並且完整的遊戲程序，讀者並不需要從頭至尾地閱讀本書，而是可以根據難易程度以及自己的編程能力和水平來選擇某些章節進行自學。 本書既可以供大中專院校人工智能專業、計算機專業及相關專業師生參考，也可以供各類編程培訓機構的師生、Python愛好者和Python編程者閱讀。讀者可以到清華大學出版社官方網站下載本書的所有源代碼。

本書以基礎的統計學知識和假設檢驗為重點，簡明扼要地講述了Python在數據分析、可視化和統計建模中的應用。主要包括Python的簡單介紹、研究設計、數據管理、概率分佈、不同數據類型的假設檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統計學等從入門到高級的內容。本書利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數據分析和統計檢驗提供了很好的理解，而且在相關數學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強，配套提供相關的代碼和數據，讀者可以依照書中所講，複現和加深對相關知識的理解。本書適合對統計學和Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能來進行數據處理和統計分析的學生和研究人員。

本書由淺入深、循序漸進地介紹了Python程序設計的思路和方法，通過趣味性強的精彩案例融匯每一章知識點，從而增強讀者的學習興趣，培養讀者的自主學習能力和獨立思考能力，並提高讀者的計算思維能力。全書共分為10章，包括Python簡介、基本數據類型與表達式、控制結構、組合數據類型與字符串、函數、常用的標準庫、文件、異常處理、面向對象和常用的第三方庫。 本書內容翔實、案例新穎、結構清晰、重點明確，以豐富有趣的案例驅動知識點教學。本書適合作為高等院校計算機程序設計教材，也可以作為計算機程序設計培訓教材、各種計算機等級考試的參考教材和Python程序設計愛好者的自學教材。

The Hands-On, Example-Rich Introduction to Pandas Data Analysis in Python Today, analysts must manage data characterized by extraordinary variety, velocity, and volume. Using the open source Pandas library, you can use Python to rapidly automate and perform virtually any data analysis task, no matter how large or complex. Pandas can help you ensure the veracity of your data, visualize it for effective decision-making, and reliably reproduce analyses across multiple datasets. Pandas for Everyone brings together practical knowledge and insight for solving real problems with Pandas, even if you're new to Python data analysis. Daniel Y. Chen introduces key concepts through simple but practical examples, incrementally building on them to solve more difficult, real-world problems. Chen gives you a jumpstart on using Pandas with a realistic dataset and covers combining datasets, handling missing data, and structuring datasets for easier analysis and visualization. He demonstrates powerful dat

Python是一 款解釋型、面向對象、動態數據類型的高 級程序設計語言。Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫，因而在各種行業中得到廣泛的應用。對於初學者來講，Python是一 款既容易學又相當有用的編程語言，國內外很多大學開設這款語言課程，將Python作為一門編程語言學習。 《趣學Python編程》是一本輕鬆、快速掌握Python編程的入門讀物。全書分為3部分，共18章。第 1部分是第 1章到第 12章，介紹Python編程基礎知識，包括Python的安裝和配置、變量、字符串、列表、元組和字典、條件語句、循環語句函數和模塊、類、內建函數和繪圖，等等。第 2部分是第 13章和第 14章，介紹如何用Python開發實例遊戲彈球。第3部分包括第 15章到第 18章，介紹了火柴人實例遊戲的開發過程。 《趣學Python編程》語言輕鬆，通俗易懂，講解由淺入深，力求將讀者閱讀和學習的難度降到**低。任何對計算機編程有興趣的人或者剛接觸編程的人，不論孩子還是成人，都可以通過閱讀本書來學習Python編程。

本書是一本零基礎的Python編程入門書。全書介紹了Python的基本知識、條件語句、循環語句、列表、函數，並涉及到數據結構、文件讀寫、算法等基本知識，引入了編程競賽中重要的軟件運行效率的概念。本書立足各編程挑戰網站上的真題，將編程的基本思想和Python的知識點拆解成小任務，使讀者在解題的過程中逐步探索，以親自上手實踐的方式學習編程。本書適合想要零基礎學習編程和Python的人閱讀。

《Python Web深度學習》詳細闡述了與Python Web相關的基本解決方案，主要包括人工智能簡介和機器學習基礎、使用Python進行深度學習、創建第一個深度學習Web應用程序、TensorFlow.js入門、通過API進行深度學習、使用Python在Google云平臺上進行深度學習、使用Python在AWS上進行深度學習、使用Python在Microsoft Azure上進行深度學習、支持深度學習的網站的通用生產框架、使用深度學習系統保護Web應用程序、自定義Web深度學習生產環境、使用深度學習API和客服聊天機器人創建端到端Web應用程序等內容。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。

這是一本寫給青少年的Python編程圖書，行文風格簡明、易讀，示例和項目活潑、有趣。全書始終遵循“小巧的Python”這一原則，力求簡化技術性定義，讓剛接觸Python語言的青少年理解並真正掌握Python的基礎知識。本書先介紹變量、循環、列表、模塊、函數、字典等關鍵概念，然後通過示例和項目，引導青少年在充分理解這些概念的基礎上實現動手實踐，進一步鞏固所學知識。本書適合初學Python編程的青少年閱讀，也適合對Python編程感興趣的教師、家長以及培訓機構的相關從業者參考。

本書基於Python 3.10，以專案的形式組織內容，循序漸進地講解Python財務分析的基本原理及其具體應用方法。 本書共5個項目，分別為Python基礎知識、NumPy陣列、財務資料的採集、財務資料處理與視覺化、財務報表分析。 本書實例豐富、內容翔實、簡單易學，不僅適合作為職業院校財務會計相關專業的教材，也可供從事資料分析相關工作的專業人士參考。

本書的內容主要分為兩部分：①講述Python 的語法及基本應用；②結合經濟管理類專業的幾個主要方向進行應用實例的介紹。本書能夠幫助讀者由淺入深地學習Python語法，掌握Python的基本應用，也能夠幫助經濟管理類專業的讀者應用Python處理相關領域內的問題。 本書所面向的讀者主要為經濟管理類專業的本科生及研究生。當然，書中不少涉及Python語法及部分實際應用的章節內容並無專業領域之分。因此，本書自然也適合其他專業領域的學生進行Python的入門學習。此外，書中有由淺入深的理論講解和具體的應用實例，也適合其他領域中有需要的人士進行自學之用。

數據可視化是將Python應用于大氣海洋科學中數據處理及分析過程的重要環節，它可以讓複雜晦澀的數據變得鮮活生動，從而更好地被理解。本書主要介紹幾個基於Python且各具特色的繪圖工具包，從安裝到使用，並列舉大量的代碼示例，為使用Python進行數據分析的用戶們提供詳細的參考。

全書共14章，第1章至第10章是Python語言基礎，覆蓋了全國計算機等級考試Python語言的主要內容；第11章至第12章是Python語言的應用，包括圖形用戶界面、數據庫編程等內容；第13章和第14章重點介紹了Python第三方庫的應用。教材內容以應用為核心展開，力求以知識的*小集來實現*大範圍的應用。

本書主要介紹利用Python進行科學計算的方法，其內容從基礎知識到實際開發應用，由淺入深，通俗易懂。每章均配有針對性的案例，供讀者實踐練習，提高讀者資料分析能力和實踐動手能力。本書的主要內容包括Python開發的環境搭建，Python基礎，對文字檔、CSV檔、Excel檔、JSON檔的操作，訪問SQLite資料庫與MySQL資料庫，使用NumPy類庫、Pandas類庫、SciPy類庫進行科學計算，使用Matplotlib、Seaborn、pyecharts等類庫實現資料可視化。本書通過探索真實的鄭州二手房資料集，説明讀者逐步掌握資料的採集、清洗、整理及分析計算，並結合資料可視化元件，實現資料圖表到可視化的轉換，進而提高讀者解決實際問題的能力。 本書既可以作為高等本科院校Python科學計算課程的教材，也可以作為應用型本科、高職高專院校相應課程的教材。

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重複勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護的代碼。用好Python需要瞭解的最重要的特性、Python 2過渡到Python 3需要掌握的現代模式、有其他編程語言背景想快速上手Python的程序員需要特別注意的問題，等等，本書都可以解決。

機器學習是人工智能的核心，也是數據科學的關鍵技術之一。《Python機器學習》以Python語言為基礎從理論和實踐兩個層面介紹了機器學習的各種方法。全書共10章，內容涉及機器學習的基本概念、模型評估與選擇、特徵提取與降維、無監督學習、關聯規則及推薦算法、各種啟發式學習算法、集成學習、強化學習及人工神經網絡等。每章都有對應的實例供實踐參考。

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本書以Python為平臺，以將概念、實例和經典應用相結合的方式，介紹如何利用Python實現人工智能。全書分為9章，內容包括：人工智能的基礎，人工智能背景下的科學計算，人工神經網絡，遷移學習，網絡爬蟲，智能數據分析，機器學習，智能模型分析，人工智能的應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，書中每章節都通過理論與實例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時，掌握程序設計方法，並能利用程序設計解決實際問題。