Python

本書由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、

這是一本Python快速入門書，基於Python 3.6編寫。本書分為4部分，第一部分講解Python的基礎知識，對Python進行概要的介紹；第二部分介紹Python編程的重點，涉及列表、元組、集合、字符串、字典、流程控制、函數、模塊和作用域、文件系統、異常等內容；第三部分闡釋Python的特性，涉及類和面向對象、正則表達式、數據類型即對象、包、Python庫等內容；第四部分關注數據處理，涉及數據文件的處理、網絡數據、數據的保存和數據探索，最後給出了相關的案例。本書框架結構清晰，內容編排合理，講解循序漸進，並結合大量示例和習題，讓讀者可以快速學習和掌握Python，既適合Python初學者學習，也適合作為專業程序員的簡明Python參考書。

Python是近年來最流行的編程語言之一，具有簡單易學、免費開源、可移植和庫資源豐富等鮮明的特點，深受編程人員的喜愛和追捧。 本書從入門者的角度出發，通過簡潔、易懂的語言，逐步開展Python語言的介紹，全書共13章，包括計算機與程序設計基礎,Python編寫簡單程序,數值計算,面向對象和圖形,字符串、列表和文件,函數,判斷結構,循環結構和布爾值,模擬和設計,類與對象,數據收集,面向對象設計,異常處理與測試等內容。本書最大的特色是通過引入健康警報器、硬幣兌換統計、炮彈飛行、短柄壁球比賽等一系列有趣的小程序，循序漸進、深入淺出地進行講解，從而有效地緩解了學習編程的枯燥乏味。本書另外一個特色是在每章後面都有機地融入了課程思政，在學習專業知識的同時，通過一個個感人的事蹟，提升了家國情懷，強化思政教育。 本書可以作為高等院校相關專業Python課程的教材，也可以作為編程人員及自學者的參考用書。

本書以Python3.9為編程環境，介紹了Python語言程序設計的相關內容。全書分為兩篇，共12章。基礎篇(第1～10章)主要內容為Python語言概述、Python基本語法、基本數據類型、程序控制結構、組合數據類型、函數及代碼複用、文件和數據格式化、面向對象程序設計(OOP)、數據庫基礎、圖形界面設計。提高篇(第11、12章)主要內容為數據處理、文本處理及綜合案例。基礎篇以學生成績處理案例貫穿前後，利用不同章節的知識實現同一功能，有利於讀者開闊思路並作前後對比。本書以浙江省高校計算機二級Python考試大綱為依據進行編寫，涵蓋了全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試大綱。全書內容豐富、深入淺出，並融入了思政元素，還配有教學課件、源代碼(由出版社網站提供)及課後習題。本書既可以作為大專院校相關專業Python課程的教材，也可以作為Python語言學習者的參考用書。

這是一本Python入門書，本書的特色之一是在介紹Python編程的基礎知識之後，通過具體編程範例，分不同的主題來闡釋如何用Python語言高效編程，在幫助讀者夯實基礎的同時找到最佳解決方案，達到學以致用的目的。本書內容由淺入深，從理論到實踐，首先介紹Python編程的基本知識和編程範例，然後介紹如何進行性能優化、有效調試以及如何控制程序的流程。此外，本書還講解了Python中的加密服務和安全令牌等知識。通過學習本書，讀者將對Python語言有一定的瞭解。本書能夠幫助讀者掌握如何編寫程序、構建網站以及利用Python著名的數據科學庫來處理數據等內容。本書涵蓋各種類型的應用程序，可幫助讀者根據所學的知識解決真實世界中的問題。

《Python數學實驗與建模》以Python軟件為基礎,詳細介紹了數學建模的各種常用算法及其軟件實現,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.《Python數學實驗與建模》含有Pytho

本書主要內容包括：第一章 Python語言簡介、第二章數據類型、運算符以及表達式、第三章程序流程控制、第四章序列： 字符串、列表和元組、第五章映射和集合類型、第六章函數、第七章面向對象編程、第八章模塊和包、第九章異常、第十章文件、第十一章Python 數據庫編程、第十二章tkinter GUI 編程，第十三章項目開發實例。

本教材專門針對Python新手量身 ，是編者學習和使用Python開發和教學過程中的經驗總結。本教材內容以項目為載體，從初學者角度出發，將理論知識融入項目實現過程，循序漸進地講解Python基礎知識，達到理論與實踐相融合的效果。全書共分為7個項目，包括編寫收銀小程序、編寫通信錄、編寫健康助手小程序、編寫科赫雪花程序、編寫詞雲程序、編寫電子寵物程序、200行代碼實現2048小遊戲。在項目實現過程中涵蓋了Python語法、數據類型、流程控制、函數、文件操作、面向對象等相關知識。本教材將幫助讀者學習和掌握Python編程的基本方法，為今後進階Python相關 應用奠定基礎。

主要內容 組織大型Python項目 實現合適的抽象級別 編寫整潔並可重用的代碼 繼承和組合 測試和性能的注意事項

Python語言是一種非常強大的、完備的編程語言，不僅在人工智能領域有廣泛的應用，還能實現從Web應用、桌面應用、科學計算、數據分析到網絡爬蟲等各種程序的編寫。本書詳細介紹Python語言所涵蓋的絕大部分實用知識點，循序漸進地講解這些知識點的使用方法和技巧。全書共13章，主要包括Python語言概述、Python語法基礎、組合數據類型、函數與模塊、文件操作與管理、異常處理、正則表達式、面向對象編程、圖形界面編輯、數據庫編程、數據統計分析與可視化、網絡爬蟲和網絡程序設計。本書內容新穎，體系合理，通俗易懂，實用性強，適合作為高等學校程序設計課程的教材，也適合對Python程序設計感興趣的大眾讀者閱讀。

《Python計算機視覺實戰（清華開發者書庫.Python)》以Python為平臺，以“概述+案例”的方式系統地對計算機視覺進行實戰分析。本書先介紹計算機視覺編程基礎知識，接著介紹在各個領域利用Python解決計算機視覺問題，最後通過兩個經典案例綜合分析計算機視覺應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，各章節都是通過概述與案例相結合的方式，讓讀者在掌握概念的同時舉一反三，掌握程序設計的方法，利用程序設計解決實際問題。 《Python計算機視覺實戰（清華開發者書庫.Python)》適合計算機視覺初學者以及想深入研究Python計算機視覺的開發者閱讀參考。

《Python 3程序設計基礎》對Python 3進行了全面的闡述，內容分為基礎和應用兩部分。其中，基礎部分包括Python編程概述、基本數據類型、組合數據類型、輸入輸出文件、順序與選擇結構、循環結構、函數與模塊、面向對象程序設計基礎。應用部分包括圖形用戶界面、科學計算、網絡爬蟲、數據庫應用、Web開發、電子遊戲開發和異常處理與測試。附錄給出了全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試大綱

本書結合作者多年教學和豐富的工程項目經驗，根據初學者的特點和不同專業對大數據分析工作的要求，以具備利用Python進行數據分析的能力為目標編寫而成。本書的內容包括數據分析的基礎知識、常用的Python數據分析工具庫、Python數據分析可視化的方法和流程等，並且給出大量實用的案例說明如何利用Python完成數據分析工作。

《Python編程基礎與應用》共分為三部分。第壹部分是Python語言基礎，介紹Python的基礎編程、數據結構、結構化編程、函數以及模塊和包等內容；第二部分是Python編程進階，包括面向對象編程、數據分析與可視化以及數據持久化等內容；第三部分是使用PyQt進行界面開發。《Python編程基礎與應用》既可以作為高等院校計算機軟件相關專業的教材，也可以作為計算機專業人員、經濟/金融領域人員的自學或參考用書。

本书侧重于Python程序开发过程中重点和难点的理解，结合具有典型性的程序案例，帮助读者掌握Python语言。全书由Python编程基础、Python高级编程、Python应用技术和Python实战演练4个部分组。

《掌控Python.物聯網實踐》依托於物聯網框架的三個層次：終端層、網絡層、應用層，從物聯網的基礎內容開始，先大致介紹了不同的網絡方案、通信協議、數據處理模塊、云平臺，然後基於掌控板、MQTT協議、OneNET平臺、樂為物聯平臺展示，詳細介紹了如何完成一個物聯網整體項目。《掌控Python.物聯網實踐》內容完全是開源的。

本書較為全面地介紹了Python編程相關的知識。全書共14章，包括Python開發環境搭建與入門、語法基礎、運算符與表達式、控制流、函數、模塊、數據結構、常見算法實例、面向對象程序設計、異常處理、文件操作、標準庫與其他應用、遠程操控計算機項目、騰訊動漫爬蟲項目等內容。

本書主要講解用Excel與Python結合進行辦公操作，以輕松對話的形式引出章節的重點、難點和疑點，主要內容包括Python的特征、Python的安裝、Python與編程基礎、操作Excel工作表、匯總數據、格式設置與打印、繪制圖表、PDF的轉換與加工等。本書寫作風格詼諧幽默、趣味十足，打破讀者對編程類圖書的刻板印象。同時，本書附贈配套程序代碼和語音視頻，讓讀者運行無壓力，幫助讀者更高效地學習。

本書會精選部分精煉的Python語法進行講解，以最簡單直白的語言將Python用於商業數據分析的要義講明白。本書重點將圍繞商業數據分析這一核心問題介紹三部分內容：一、以目前進行商業數據分析最主要的編程語言Python為主，介紹Python編程語法；二、介紹進行商業數據分析的主要算法和模型，包括統計方法、數據挖掘方法、機器學習方法以及深度學習方法；三、以商業管理中常見的應用問題為例，介紹4-5個商業數據分析案例，包括市場營銷方面的消費者細分、在線社區中虛假評論的識別、房地產經濟分析、金融投資領域中的行業研究報告分析等。

本書由一線Python開發工程師精心編寫，循序漸進地介紹Python自動化程序設計的相關知識，全書共20章，第1~14章講解Python程序設計基礎知識，第15章介紹關係型數據庫SQLite和MySQL、非關係型數據庫MongoDB和Redis、ORM框架SQLAlchemy的應用，第16~20章分別介紹Selenium實現網頁自動化、Requests實現網頁爬蟲程序設計

本书是《Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计》的配套实践教材，同时也可以与其他 Ｐｙｔｈｏｎ 程序设计教材配 使用。 全书共分为两部分。 第一部分为实验指导，结合主教材设计了 １９ 个实验，每个实验 都和主教材的教学内容契合。 实验内容既包含与 Ｐｙｔｈｏｎ 语法规则相关的内容，也包含许多实 际问题的程序设计，从而增强读者的学习兴趣，提高读者分析问题和解决问题的能力。 读者 在学习过程中可以根据实际情况从每个实验中选择部分内容作为上机练习。 第二部分为配 套练习题，包含 ８ 个部分的习题内容，基本覆盖了主教材的主要章节和知识点，可以帮助读者 很好地巩固主教材各章知识要点。

《Python項目開發實戰》通過12個大型項目的實現過程展示了開發Python項目的方法和流程。全書共12章，分別講解了AI人機對戰版五子棋遊戲（AI+pygame 實現），在線商城系統（Django+Mezzanine+Cartridge 實現），房產價格資料可視化分析系統（網絡爬蟲+ MySQL+pylab實現），招聘信息實時資料分析系統（網絡爬蟲+ Flask+Highcharts+MySQL實現），基於深度學習的AI人臉識別系統（Flask+OpenCV-Python+Keras+Sklearn實現），在線生鮮商城系統（Django+Vue+新浪微博帳號登錄+***支付），民宿信息可視化分析系統（網絡爬蟲+Django+Echarts可視化），實時疫情監控系統（騰訊API接口+Seaborn+matplotlib實現），個人博客系統（Flask+TinyDB實現），電影票房資料可視化系統（網絡爬蟲+MySQL+Pandas實現），大型3D槍戰類冒險遊戲（Panda3D實現），AI人臉識別簽到打卡系統（PyQt5+百度智能雲+OpenCV-Python+SQLite3實現）。《Python項目開發實戰》適合瞭解Python語言基礎語法並希望進一步提高Python開發水準的讀者閱讀，可以作為大中專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業教材。

主要講解量化投資的思想和策略，並借助Python語言進行實戰。由三部分組成：首先，對Python編程語言的介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python語言處理資料的方法，靈活運用Python語言解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎與量化投資的類型等方面；最後，將以上兩部分內容結合起來，講述如何在Python語言中構建量化投資策略。

本書共7章, 涵蓋了Python語言的開發環境及工具的使用、程序基礎、數據類型與基本操作、程序控制流程、函數與模塊、面向對象編程以及Python語言在數據分析方面的案例應用, 包含網絡爬蟲的編寫、Python圖形的繪製等內容。

從解決工作實際問題出發，提煉總結工作中Python 常用的數據處理、數據挖掘實戰方法與技巧。本書通俗易懂地介紹數據挖掘過程中可能用到的回歸模型、分類模型、聚類、關聯、時間序列分析等技術。在不影響學習理解的前提下，盡可能地避免使用晦澀難懂的Python 編程、統計術語或模型公式。 本書定位是帶領Python 數據分析初學者入門，並能解決學習、工作中大部分的問題或需求。入門後如還需要進一步進階學習，可

《Python科學計算及實踐》介紹如何用Python開發科學計算的應用程序，書中除了介紹數值計算外，還介紹了怎樣利用Python解決數值中的實際應用，帶領讀者領略利用Python解決實際問題的簡單、快捷等特性。《Python科學計算及實踐》共11章，具體內容主要有Python數值基礎、模型評估與概率統計、貝葉斯分類器、頻率與快速傅裡葉變換、線性回歸、多分類器系統、Scipy科學計算庫、統計分析、數值分析、數據可視化、數據處理等。《Python科學計算及實踐》可作為利用Python進行科學計算的廣大科研人員、學者、工程技術人員的參考書，也可作為高等院校相關專業的教材。

The world of machine learning is changing all the time. It is so amazing the idea that we are able to take a computer and let it learn as it goes. Without having to write out all of the codes that we need for every situation out there or every input that the user may pick, we are able to write out codes in machine learning, even with Python, in order to let the computer or device learn and make decisions on its own.This guidebook is going to take a closer look at how Python machine learning is able to work, as well as how you can use some of the tools and techniques that come with this process for your own needs. When you are interested in learning more about what machine learning is all about, as well as how you can use a part of the coding from Python inside of this process, then this guidebook is the tool for you Some of the topics that we will explore when we go through this guidebook will include: Understanding some of the basics of machine learning;Some of the different parts tha