Python

本書是面向非計算機專業學生和Python初學者的“計算機科學素養”叢書之一。作為Python編程入門教程，本書語法及功能介紹以夠用、實用和應用為原則，將Python語言融入問題求解中；案例選取貼近生活，有助於提高學生的學習興趣；內容呈現直觀、形象，知識點講解深入淺出、通俗易懂。

本書以零基礎爲起點介紹Python程序設計方法。各章內容由淺入深、相互銜接、前後呼應、循序漸進。全書各章節選用豐富的程序設計語言經典實例來講解基本概念和程序設計方法，同時配有大量習題供讀者練習。全書共9章，第1章介紹Python語言開發環境；第2章介紹Python程序設計語言的基礎語法；第3章介紹列表和元組；第4章介紹字符串；第5章介紹字典和集合；第6章介紹函數與模塊；第7章介紹Python的程序

學習編寫更出色的代碼，讓工作流程更加平滑　Python是一門強大且快速增長的動態編程語言。雖然它提供了很多用於編寫高級、簡潔、可維護代碼的工具，但是對於這些技術卻一直沒有一個清晰的解釋。《Python高級編程》為介紹所有Python功能提供了一個入口。每個概念的完整闡述、關於應用程式的討論、動手指南都將教會你設計更好的架構，以及編寫使得應用程式更加健壯與高效的代碼。如果你已經熟悉Python，並期

Learn the art of programming coding skills with power of python and practical tacticsWhat if there a practical guide to teach you the art of programming and coding skills? this book is powerful and ea

作為一本學習Python數據分析的入門教程，本書系統地介紹了Python語言基礎和使用Python第三方庫進行數據分析、數據可視化、科學計算及機器學習等方面的知識。 本書共7章： 第1章介紹數據分析領域的基本理論和概念； 第2章介紹Python語言，包括基本語法、流程控制、組合數據類型及函數等內容； 第3章介紹Python科學計算基礎庫NumPy中各種數組運算和操作； 第4章介紹當前數據分析領域最主流的包Pandas； 第5章介紹使用Matplotlib和pyecharts進行數據可視化的知識； 第6章簡單介紹科學計算和機器學習的基本概念和方法； 第7章為綜合案例。 本書內容簡明易懂、重點突出、案例豐富。可作為高等院校信息管理與信息系統、數據科學及大數據技術等相關專業的本科生教材，也可作為Python數據分析初學者的參考書。

本書是一本基於 Python 實現全部例題計算的統計學教材，書中例題解答均給出了詳細的實現代碼和結果。全書共 11 章，第1章和第2章介紹數據、Python 的下載與安裝、Python的數據類型和基本操作、Python 繪圖基礎等。第3章和第4章介紹數據的描述性分析方法，包括數據可視化和描述統計量。第5～7章介紹數據的推斷性分析方法，包括概率分佈、參數估計和假設檢驗。第8～11章介紹實際中常用的一些統計方法，包括類別變量分析、方差分析、回歸分析、時間序列分析等。本書可作為高等院校各專業開設統計學課程的教材，也可作為數據分析工作者、Python 數據分析和可視化愛好者的參考書。

Python擁有簡潔與直覺的語法，比起C與Java更適合初學者。Python有變數、運算子、條件判斷與迴圈等程式語言所需要的概念，且使用直譯器執行程式，執行一行程式就可以獲得一行程式的執行結果，獲得即時的回饋，不需要全部寫完才能執行，對初學者而言降低了進入程式設計的門檻。本書介紹Python的基礎概念，分別是程式編輯器環境介紹、變數、運算子、各種儲存容器、選擇結構、迴圈與生成式、函式、模組、類別與例外等，讓讀者可以盡快上手Python的概念與語法。

本書分三部分, 共15章。第一部分基礎篇, 介紹Python的起源和發展、開發工具、語法基礎、控制結構、複合數據結構、字符串與正則表達式、函數、類與對象、文件操作、錯誤與異常等內容第二部分進階篇, 深入講解Python的虛擬環境Anaconda、科學計算庫NumPy、數據分析庫Pandas、繪圖工具matplotlib和數據分析工具SciPy; 第三部分實踐篇, 主要介紹Python在機器學習領域

本書是作者根據多年在Python程序設計教學、項目實訓開發及培訓等方面的經驗編寫的。本書各章內容如下：第1章介紹Python基礎知識、概念以及開發環境；第2章講解Python語法基礎以及數據類型，其中包含數字、字符串、列表、元組、字典、集合等常用序列結構；第3章講解Python的控制結構，包含順序結構、選擇結構與循環結構；第4章講解函數設計與模塊使用；第5章講解圖形用戶界面，主要講解標準庫tkinter的GUI應用；第6章講解文件操作，包含文本文件與二進制文件的讀寫，以及文件與目錄操作；第7章講解辦公自動化，主要包含xlwings、Python-docx、Python-pptx、Python-pdf?2 相關知識。本書各章均由理論知識、實踐實訓、自我總結和思考題等部分組成，便於學生總結學習。本書可作為各類職業院校計算機及相關專業的教材，並可供人工智能、智能製造、物聯網、智能機器人等相關技術人員參考。為方便教學，本書配有電子課件、思考題答案、模擬試卷等，凡選用本書作為教學用書的教師，均可來電(010-88379375)索取，或登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊下載。

本書從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、流行有趣的實例，詳細地介紹了Python語言基礎以及計算生態。全書共13章，可分為三個部分：第一部分包括初識 Python、下載與安裝、Python語言基礎、流程控制語句、各種組合數據類型等基礎知識；第二部分介紹了函數、面向對象、文件、常用內置模塊的使用，以及如何製作動畫等進階內容；第三部分側重于利用Python的生態，構建網絡爬蟲、圖像處理、中文文本處理與詞雲、自動化發送E-mail和數據分析與可視化等高級應用。本書基於Python 3.10編寫，由淺入深、循序漸進地介紹Python語言程序設計的理論和應用，所有知識都結合具體實例進行講解，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者能夠快速地熟悉語言，編寫代碼解決實際問題，輕鬆領會Python程序開發的精髓。本書內容豐富、敘述清晰、循序漸進，不僅適合零基礎的編程初學者使用，也適合作為高等院校計算機與軟件相關專業的教材，還可以作為軟件從業人員、科學研究人員、數據工程師、計算機愛好者的學習指導用書。

本書將程序設計和數學巧妙地結合起來，從簡單的項目開始，應用Python解決高中和大學低年級的數學問題，比如幾何、概率、統計以及微積分等，為進一步學習更複雜的數學內容以及Python編程語言打下堅實的基礎。本書也可作為Python初學者的入門讀物，通過學習書中的示例程序和完成那些編程挑戰，讀者可以提高自己的編程能力和技巧。

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。

楊柏林、韓培友主編的《Python程序設計(高等學校教材)》作為程序設計語言教材，系統地闡述了Python語言的工作原理、程序設計技術、實現方法及其應用。全書共10章，主要內容包括環境與操作、數據與表達、輸入與輸出、控制與結構、模塊與函數、對象與方法、庫表與管理、用戶與界面、圖形與圖像以及案例與發佈。 本書利用Python 3.6.5介紹程序設計方法及其實現技術，以SQL Server201

Python是一門強大、快捷的編程語言。本書採用了即學即用的方式講解Python.全書主要包含Python語言知識以及大數據使用的numpy、pandas、pytables；Web編程框架web.py；操作postgresql數據庫。讀者在學完一章的基礎知識之後，可繼續研讀本章的高級話題，從而達到立即應用的目的。本書特別適合軟件開發人員和數據分析工程師閱讀，也可用於高等院校計算機教學。

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。

《Python數據分析》為新手打開了數據處理的大門。作者是一位經驗豐富的數據科學家和Python程序員，他將自身的實踐經驗和專業知識傾注於筆端，幫助讀者理解並掌握Python這一強大的編程語言。全書共20章，結構清晰，邏輯嚴密，使讀者在學習的過程中能夠有條不紊地逐步深入。書中首先介紹了Python程序設計的基礎知識，包括變量、等式、列表、元組、字典、集合等基本概念，以及循環、條件語句等編程基礎，幫助讀者建立起編程思維，為後續的數據分析工作打下堅實基礎。隨後，本書進一步展示了如何利用Python進行數據分析、探索、清洗和整理等相關知識，詳細介紹了數據處理的基本流程和方法，包括數據導入、數據清洗、數據轉換、數據分析等多個環節，幫助讀者全面瞭解數據處理的各個方面。本書是一本兼具實用性和參考價值的優秀圖書。無論你是初學者還是有一定經驗的程序員，都能從中收穫滿滿的知識和技能。如果你對數據處理和Python編程感興趣，那麼這本書絕對值得一讀。

Bringing together idiomatic Python programming, foundational numerical methods, and physics applications, this is an ideal standalone textbook for courses on computational physics. All the frequently used numerical methods in physics are explained, including foundational techniques and hidden gems on topics such as linear algebra, differential equations, root-finding, interpolation, and integration. Accompanying the mathematical derivations are full implementations of dozens of numerical methods in Python, as well as more than 250 end-of-chapter problems. Numerical methods and physics examples are clearly separated, allowing this introductory book to be later used as a reference; the penultimate section in each chapter is an in depth project, tackling physics problems which cannot be solved without the use of a computer. Written primarily for students studying computational physics, this textbook brings the non-specialist quickly up to speed with Python before looking in detail at the

Bringing together idiomatic Python programming, foundational numerical methods, and physics applications, this is an ideal standalone textbook for courses on computational physics. All the frequently used numerical methods in physics are explained, including foundational techniques and hidden gems on topics such as linear algebra, differential equations, root-finding, interpolation, and integration. Accompanying the mathematical derivations are full implementations of dozens of numerical methods in Python, as well as more than 250 end-of-chapter problems. Numerical methods and physics examples are clearly separated, allowing this introductory book to be later used as a reference; the penultimate section in each chapter is an in depth project, tackling physics problems which cannot be solved without the use of a computer. Written primarily for students studying computational physics, this textbook brings the non-specialist quickly up to speed with Python before looking in detail at the

第1章介紹Python基礎知識與概念；第2章講解列表、元組、字典、集合等常用序列結構；第3章講解Python選擇結構與循環結構；第4章講解字符串基本操作方法與正則表達式模塊re的用法；第5章講解函數設計與使用；第6章講解面向對象編程有關的知識；第7章講解文本文件與二進制文件的讀寫，以及文件與目錄操作，Office文件操作；第8章講解異常處理結構以及Python程序的調試與測試方法；第9章講解標準庫tkinter的GUI應用；第10章講解網絡編程，網頁內容讀取；第11章講解安卓平臺的Python程序設計；第12章講解註冊表編程以及系統運維編程；第13章講解多線程與多進程編程。

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

本書以Windows 操作系統為平臺，採用項目式編寫體例，全面地介紹了Python編程基礎、相關知識以及編程技巧等，重點聚焦于利用Python 開發項目。項目案例的選取包含編程基礎、面向對象編程以及大數據應用開發所需的多文件類型的數據存儲方式及其應用，*後還介紹了一種重要的數據采集方式及其應用―― 基於Python的網絡爬蟲技術及其應用。本書可作為高等職業院校計算機等相關專業的教材，也可作為Pyt

本書是中國信息協會大數據分會副會長劉鵬教授組織編撰的“高級大數據人才培養叢書”之一。本書是一本全面的、從入門到實踐的Python編程教程，從帶領讀者快速掌握基本的Python編程知識開始，循序漸進、層層深入地引導讀者利用新學到的知識開發功能豐富的項目。本書首先介紹了Python基礎；接著介紹了數據類型、文件、程序調試、面向對象程序設計、連接數據源等基本知識；然後結合網絡爬蟲、數據挖掘、自然語言處理

全書近200個涉及不同行業領域的實用案例，以及含有上千個程式碼片段並搭配大量的註解，方便讀者深入學習與理解。其內未插入多餘的輸出結果或軟體的安裝截圖，只保留必要的執行結果，以供讀者參考與比較。充分利用寶貴的篇幅介紹以及擴增豐富的知識，絕對物超所值。適用讀者 ‧重視Python程式實務，想要立即應用於工作的讀者。‧對Python有一定基礎，想要學習進階內容的讀者。‧想要打好基礎並瞭解Python工作

本書針對開發零基礎的人群，採用案例或任務驅動的方式，由入門到精通，採用邊講解邊練習的方式，使讀者能夠快速掌握Python開發。本書首先介紹了Python的基礎知識，然後介紹了面向物件的編程，並通過開發遊戲專案體驗到開發 的樂趣，最後介紹了Python高級開發、網路編程、進程和線程、資料結構等內容。本書通過通俗易懂的原理及深入淺出的案例，並配以完善的學習資源和支援服務，為讀者帶來全方位的學習體驗，包

本書為適應不同層次讀者的學習需求，在知識體系和章節結構上進行了精心的編排，從而在確保知識體系完整的情況下，增強本書的使用性和趣味性，本書使用了豐富的案例，通過成果導向的學習模式讓學生在做中學，體現職業教育的特點，讓讀者在實踐中充分掌握python的編程技術。本書可作為計算機應用技術、軟件技術、網絡工程、信息安全、通信工程、數字媒體技術及其他工科專業高職或本科的設計教材。 Python程序員可以使用成熟的擴展庫快速實現業務邏輯和創意，Python語言基礎知識和基本數據結構的熟練掌握則是理解和運用其他擴展庫的條件，並且在實際開發中建議優先使用Python內置對象和標準庫對象實現預定功能。本書分為三部分，基礎知識部分(第1章-第5章)，主要介紹Python語言的發展歷史和版本、開發環境的安裝及使用，使用內置對象和運算符等基礎語法，Python序列、列表、元組、字典、集合等序列結構和程序控制結構，自定義函數的設計和使用，讓讀者對python能夠實現簡單的編程和開發，進階知識部分(第6章-第10章)，系統講解面向對象程序設計、字符串的操作和轉換、正則表達式的使用、文件的讀寫操作、文件與文件夾操作，能夠讓讀者結合實際的案例，實現生活中常用的一些文件的操作，實現一些小項目的開發和運維。綜合實踐部分(第11章-第12章)，通過一些實際的例子深入討論了數據可視化和爬蟲編程的理論知識和實踐操作，通過實際的案例實現目前python開發比較熱門的領域的開發，實現自動化運維。

Python語言是當前最活躍的開發語言之一，在數據科學領域、網絡爬蟲領域、Web開發領域、服務器自動化運維及遊戲領域都有著非常廣泛的應用。尤其是在數據科學領域，越來越多的數據科學家開始將Python語言作為主要的工具。本書以Windows操作系統為平臺，系統講解Python 3的基礎知識。全書共10章，首先介紹了Python語言的基礎入門，開發環境搭建，必備的基礎語法，如變量與數據類型、流程控制語句、常用數據結構、函數與模塊、程序調試方法等；然後介紹了面向對象的思想，包括封裝、繼承、多態等，以及如何使用Python完成文件讀寫功能。這將是一個由淺入深的系統學習過程。為提升學習效果，書中結合實際應用提供了大量案例進行說明和訓練，並配以完善的學習資料和支持服務，包括教學PPT、案例素材下載、源碼下載、學習交流社區、討論組等，為讀者帶來全方位的學習體驗。本書可作為高職高專院校和應用型本科院校的計算機相關專業的教材和參考書。

本書根據教育部高等學校計算機基礎課程教學指導委員會制定的大學計算機基礎教學大綱，按照高等學校非計算機專業學生的計算思維能力培養目標，結合當前Python的發展和應用現狀而編寫。本書以講授程序設計的基本思路和方法為出發點，以Python語言主要教學內容為主線，介紹了Python語言基礎、程序基本構成、程序控制結構、函數、複合數據類型、文件讀寫、數據可視化和圖像處理等，使讀者掌握程序設計的基本方法，瞭解從問題分析到程序維護整套程序設計流程，初步具備利用Python語言解決各類實際計算問題的開發能力。本書提供教學課件、案例資源和實驗素材等資源，以期使讀者達到即學即用，提高學習興趣，增強應用能力的目的。

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。

本書採用“項目―任務”的結構模式，包括項目提出，任務細分，到任務實施。每個項目均為精心設計，欄目設置上包括項目簡介、項目目標、項目任務、項目總結、項目檢測等，通過任務驅動，活動實施，提升讀者Python 程序設計的技能以及分析問題、解決問題的能力。項目學習完後還能立即進行測評與實踐，檢驗學習成果，達到鞏固新知、學以致用的效果。本書具有指導性、趣味性和實用性，是職業院校計算機類專業Python 程序設計初學者非常實用的一本教材，也可以作為Python 程序設計基礎應用的培訓教材。

This research monograph provides the means to learn the theory and practice of graph and network analysis using the Python programming language. The social network analysis techniques, included, will

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Build your first interactive map and build location-aware applications using cutting-edge examples in PythonAbout This BookLearn the full geo-processing workflow using Python with open source packages

An excellent supplement to Computer Science Illuminated, as well as a superb primer, Computer Science: The Python Programming Language offers a clear introduction to this user-friendly language. This

Python是一種跨平臺、交互式、面向對象、解釋型的計算機程序設計語言，它應用廣泛，具有豐富和強大的庫。本書構建了模塊化的課程結構，將Python程序設計按由易到難、由淺入深的規律分為9個教學單元；構建了理論知識與操作訓練的層次化結構，每個模塊的理論知識分為3個層次―入門知識、必修知識、拓展知識，每個模塊的操作訓練也分為3個層次―簡單練習、實例訓練、任務訓練。本書遵循學生的認知規律和技能成長規律，充分考慮教學實施需求，針對引導學生主動學習、高效學習、快樂學習的目標選擇教學內容、設置教學任務，以實現學會與會學的教學效果。本書可以作為中等職業學校各專業Python程序設計課程的教材，也可以作為相關培訓機構的培訓教材及Python程序設計初學者的自學參考書。

本書按照“‘十四五’高等學校新工科計算機類專業系列教材”總體編寫規劃的要求而編寫，從Python數據分析的基礎知識入手，系統地論述數據分析的流程和方法，結合大量的數據分析案例，內容循序漸進，通過完整的實例系統、全面地闡釋了Python數據分析的相關知識。本書共9章，主要包括數據分析與Python基礎、NumPy數值計算、Pandas統計分析、數據載入與預處理、數據分析可視化、數據分析方法、時間序列數據分析、文本數據分析、圖像數據分析等內容，並且按照數據分析的流程對大量實例進行分析。本書適合作為高等院校智能科學與技術、數據科學與大數據、物聯網工程、軟件工程和計算機科學與技術等專業的教材，也可作為Python數據分析愛好者的參考書，還可作為各類人工智能技術培訓用書。

本書以Python程序設計語言為主要內容，重點強調程序設計概念的理解和計算思維的實踐。內容包括：Python語言的介紹和快速入門、數學與數值計算編程、字符串和文件操作、函數理解、分支與循環結構、類與對象、列表結構和數據采集、圖形編程以及面向過程、面向對象編程方法和算法設計與實踐等。

Classic Computer Science Problems in Python presents dozens of coding challenges, ranging from simple tasks like finding items in a list with a binary sort algorithm to clustering data using k-means.

"A chronological listing of the members of the British comedy group Monty Python, both as a group and individually. Coverage spans between 1969 (the year Monty Python's Flying Circus debuted) and 2012

Learn how to code in Python by building and playing your own computer games, from mind-bending brainteasers to crazy action games with explosive sound effects and 3D graphics. Whether you're a seasone

This tutorial teaches everything you need to get started with Python programming for the fast-growing field of data analysis. Daniel Chen tightly links each new concept with easy-to-apply, relevant ex