Python

Python作為當前最熱門的開發語言之一，具有簡潔性、易讀性及可擴展性等優點，已在眾多領域獲得非常廣泛的應用，一些知名大學採用Python 來教授程序設計課程。 本書作為“21世紀高等學校計算機基礎實用系列教材”，融合了教育部對新工科人才培養的新思想、新要求、新標準及教學實踐。從學習者的角度出發，全書共分為程序設計基礎、Python語言基礎、組合數據類型、程序控制結構、函數與模塊、類和對象、文件處理、圖像處理及機器學習共9章，全面、系統地闡述了Python語言程序設計的特點、理論和技術。 本書結構體系嚴謹、概念層次明確、內容循序漸進、描述清晰流暢，提供了大量的編程實例，幫助學習者領悟和理解程序設計的方法，培養計算機編程技術應用的能力。 本書可作為高等學校Python語言程序設計相關課程的教材，也可作為相關教學人員、工程技術人員及計算機愛好者的學習參考書。

《Python財經應用基礎》是一本採用項目化形式編寫，以財經類典型範例與實例貫穿全書的會計大數據綜合型理實一體化教材。教材內容分為7章，第1章初步介紹了處理會計數據的工具――Python，以及利用Python 處理財經類數據的思想和方法；第2、3和4章為教材主體部分，主要講解了Python的基礎語法及對應的基於Pyrthon的財經類經典案例；第5、6和7章是教材項目開發的核心部分，每章都設計了企業實操項目，通過本部分基於Python的財務數據處理實訓項目，可以滿足會計專業教師對信息化教學的需求，也可以讓會計專業學生掌握高效、準確地處理財務數據的思維和方法，適應大數據時代對會計專業學生的能力要求。 本書可作為高等職業院校大數據與會計等財務專業、應用型本科財經類專業的教學和實訓用書，也可以作為職業院校會計技能大賽的輔導用書。

該書是“十二五”職業教育國家規劃教材配套教學用書，依據教育部《中等職業學校計算機應用專業教學標準》，介紹了當前主流編程語言之一――Python。《Python程序編寫入門/計算機應用專業“十二五”職業教育國家規劃教材配套教學用書》以“幫助學習者掌握Python語言基礎語法，掌握函數、模塊的使用，理解代碼重用等程序設計理念，初步形成算法設計的概念”為主要目標，內容共分5個單元，分別是：編程，與計算機世界對話；程序世界的基本元素；程序中的邏輯關係；“引用”，讓編程事半功倍；綜合實戰。按照“循序漸進、知行合一”的原則設計了“敲代碼”“畫重點”“舉例子”“階段梳理”等相關特色模塊。《Python程序編寫入門/計算機應用專業“十二五”職業教育國家規劃教材配套教學用書》教學內容相對簡單、案例代碼易讀且貼近實際，通過學習有助於培養學習者的計算思維。該書可作為中等職業學校計算機應用及相關專業的教材，也可供職業院校和其他零基礎且對Python有興趣的學習者參考使用。

Spark數據處理引擎是一個驚人的分析工廠：輸入原始數據，輸出洞察。PySpark用基於Python的API封裝了Spark的核心引擎。它有助於簡化Spark陡峭的學習曲線，並使這個強大的工具可供任何在Python數據生態系統中工作的人使用。 《Python和PySpark數據分析》幫助你使用PySpark解決數據科學的日常挑戰。你將學習如何跨多台機器擴展處理能力，同時從任何來源(無論是Hadoop集群、雲數據存儲還是本地數據文件)獲取數據。一旦掌握了基礎知識，就可以通過構建機器學習管道，並配合Python、pandas和PySpark代碼，探索PySpark的全面多功能特性。 主要內容 ● 組織PySpark代碼 ● 管理任何規模的數據 ● 充滿信心地擴展你的數據項目 ● 解決常見的數據管道問題 ● 創建可靠的長時間運行的任務

If you've ever spent hours renaming files or updating hundreds of spreadsheet cells, you know how tedious tasks like these can be. But what if you could have your computer do them for you? In this fully revised edition of the best-selling classic Automate the Boring Stuff with Python, you'll learn how to use Python to write programs that do in minutes what would take you hours to do by hand - no prior programming experience required. You'll learn the basics of coding in Python and explore the language's rich library of modules for performing specific tasks, like scraping data from websites, searching for text across multiple files, and merging, watermarking, or encrypting PDFs. The third edition includes: Expanded coverage of developer techniques, like creating command line programs; Updated examples and new projects; Additional chapters about working with SQLite databases, speech-recognition technology, video and audio editing, and text-to-speech capabilities; Simplified explanations

本書主要從實戰角度講述了如何處理、分析和可視化數據，如何用數據建立各種統計學或機器學習模型。本書首先介紹如何使用Python代碼獲取、轉換和分析數據；接著講述如何使用Python中的數據結構和第三方庫；然後展示如何以各種格式加載數據，如何對數據進行分組與匯總，如何創建圖表和可視化數據；最後討論如何解決實際的問題。本書適合希望使用Python處理和分析數據的開發人員閱讀，也可供計算機相關專業的師生參考。

還在擔心Python 程式設計很無聊，學不進去嗎？本書精心設計了17 個程式案例，將Python 與奇妙有趣的視錯覺相結合，從易到難，逐步學習講解更多開發庫知識，每個程式案例後附“動動手”習題，加深對Python 語法知識。書中講解了錯視覺背後的原理，並隨書附送手作材料，用做手工的方式進行視錯覺實驗，體驗“不插電”的視錯效果。內容豐富有趣，涉及程式設計、視錯覺、認知科學、腦科學和藝術等學科，讓你同時瞭解電腦和人腦的視覺機制，探究奇思異想的源泉。

本書以Python語言及其環境為工具，系統講解算法的概念、程序設計的基本思想以及常用的程序設計方法。主要內容包括：程序設計基礎知識與Python程序設計的基本方法；數據類型的概念及Python程序中的操作方法；算法的概念及應用；類和對象的概念及應用；用戶界面設計的一般方法和技能；數據文件、數據庫操作的一般方法。 本書注重程序設計理念的先進性、程序設計方法的實用性以及學習過程中的思維連貫性，精心選取

本書從零基礎入門著手，通過合理的編排，首先引導讀者循序漸進地學習Python基本語法和語義，再掌握諸如文件和數據庫的處理、面向對象編程、開發圖形用戶界面、網絡和多線程編程等實用技術，最後拓展了Python的一些熱門應用，如大數據和機器學習。 本書通過豐富的案例和真切的經驗分享、詳細的文字講解和生動的在線視頻演示，給讀者帶來別樣的學習體驗。 本書非常適合沒有Python編程經驗的程序員，也適合工作中

《Python網路程式設計攻略》介紹了現實世界中幾乎所有網路任務的真實示例，通過簡明易懂的形式讓讀者掌握如何使用Python完成這些網路程式設計任務。具體說來，書中通過70多篇攻略討論了Python網路程式設計的高階話題，包括編寫簡單的網路用戶端端和伺服器、HTTP協定網路程式設計、跨設備程式設計、螢幕抓取以及網路安全監控，等等。本書可以作為任何一門網路程式設計課程中培養實踐技能的補充材料。本書需

本書選取40多個貼近小學生學習生活的例子, 結合小學生的認知規律, 激發孩子興趣, 探索適合小學生使用的Python編程入門書。以Python語言為載體進行思維的完整性和邏輯性訓練, 培養利用計算機解決問題的能力, 培養思考力, 培養興趣, 側重於基礎性。

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。

本書以Python語言講述數據科學基礎知識，涵蓋了數據采集、清洗、存儲、檢索、轉換、可視化、高級數據分析（網絡分析）、統計和機器學習等內容。具體內容包括：數據科學的Python核心特性，文本數據、數據庫、表格形式的數值數據、series和frame、網絡數據的使用，數據的繪製，概率與統計，機器學習。

Presents standard numerical approaches for solving common mathematical problems in engineering using Python. Covers the most common numerical calculations used by engineering students Covers Numerica

Computational Nuclear Engineering and Radiological Science Using Python provides the necessary knowledge users need to embed more modern computing techniques into current practices, while also helping

Written for computer programming students, hobbyists, and professionals, FUNDAMENTALS OF PYTHON: DATA STRUCTURES is an introduction to object-oriented design and data structures using the popular Pyth

Through music examples, this introductory text illustrates software development in the Python programming language. The authors explain musical and programming concepts in a coordinated way. They inte

本書把趣味遊戲開發應用於Python編程教學，通過介紹12個由易到難的趣味遊戲案例的編寫過程，帶領讀者從零基礎開始學習。本書共13章，系統講解了Python語言基本概念、開發環境搭建、循環、列表、數據類型、條件、複合運算符、字符串拼接、布爾變量、數組、函數、列表操作、面向對象編程等基礎知識，還介紹了圖片操作、文件讀寫、聲音播放、異常處理等較為實用的編程技能。所有這些知識和技能，都通過遊戲案例講解和展示，貫穿各章，還給出了一些練習，幫助讀者鞏固所學的知識。附錄A給出了這些練習題的答案，附錄B給出了Python語法知識在書中相關章節的索引。本書適合不同年齡層次的Python編程初學者閱讀和自學，也可以作為中學生、大學生學習程序設計的教材和少兒編程培訓機構的參考教材。

多年以前，編程可能還只是少數人掌握的一項技能。但是隨著計算機的普及和人工智能的流行，編程已經成為一項男女老幼皆可學習的技術。Python是一種面向對象的解釋型程序設計語言，也是2017年很受歡迎的人工智能編程語言。本書通過一個個有趣的程序清單，幫助讀者掌握Python編程的基礎知識。本書內容分為9章：D1章介紹了在不同的操作系統上如何安裝Python軟件，後面章節用實例對Python編程語言的知識點進行剖析，zui後一章展示了4個綜合性應用案例，幫助讀者對所學進行總結鞏固。本書非常適合對計算機編程的基礎知識感興趣的青少年及初學者使用。全書程序清單的原代碼文件可以通過掃描封底上的二維碼獲取。

本書對機器學習的原理與Python程序實現進行了系統的介紹, 每種算法都採用Sklearn程序實現和Matplotlib數據可視化。本書共分為8章, 內容包括機器學習概述、Python數據分析基礎、關聯規則與推薦算法、聚類算法及其應用、分類算法及其應用、回歸與邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機等內容。

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。

《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。

本書主要介紹如何讓Python 程序發揮強大性能，內容涵蓋針對數值計算和科學代碼的優化，以及用於提高Web 服務和應用響應速度的策略。具體內容有：基準測試與剖析、純粹的Python 優化、基於NumPy和Pandas 的快速數組操作、使用Cython 獲得C 語言性能、編譯器探索、實現併發性、並行處理、分布式處理、高性能設計等。

本書系統地介紹Python應用程序設計方法, 主要內容包括Python語法快速入門、類與模塊、圖形用戶界面設計、繪圖及數字圖像處理、文件與數據庫操作、多線程、異常處理及正則表達式、網絡編程與網絡爬蟲設計、算法設計與機器學習實戰等。本書每章都配有視頻教學內容, 以幫助讀者學習和理解。

本書具體內容包括：Python概述、Python語言基礎、程序流程控制、數值類型、系列（元組、列表和字符串）、字典和集合類型、文件和流I/O、函數與函數編程、類和對象、模塊和包、迭代器和生成器、數據結構和算法、日期和時間處理、正則表達式、多線程編程、圖形用戶界面應用程序、數據庫訪問、網絡編程和通信以及系統管理。

本書以Python知識脈絡為線索，結合Python生態系統，通過融合傳統文化、歷史人文等元素的實踐案例，力求在輕鬆的氛圍中培養學習者的程序設計能力和計算思維能力。全書共分10章，主要內容包括搭建編程環境、基礎語法、流程控制語句、字符串、列表元組與字典、函數、訪問文件、處理異常、模塊與包、面向對象編程等。本書各章採用模塊化組織，除了具體知識細節的梳理鋪陳，每章都會介紹相關的Python庫，並提供多個案例對全章所學知識做綜合演練，通過拓展實踐進一步提升讀者的實操能力。

本書介紹了Python的設計模式，提供了經過驗證的、可視化的、示例驅動的模式，包括工廠方法模式、抽象工廠模式、單例模式、生成器模式、原型模式、適配器模式、橋接模式、組合模式、裝飾器模式、外觀模式、享元模式、代理模式、責任鏈模式、命令模式、解釋器模式、迭代器模式、中介者模式、備忘錄模式、觀察者模式、狀態模式、策略模式、模板方法模式、訪問者模式等，從而使讀者可以編寫更加健壯、高效、易於維護的Python代碼，生成功能強大且靈活的程序。本書還介紹了Python中的變量和語法、判定語句、開發環境、集合和文件、函數等基礎知識。

本書為英文完整版，內容全面實用。本書介紹了Python的設計模式，提供了經過驗證的、可視化的、示例驅動的模式，包括工廠方法模式、抽象工廠模式、單例模式、生成器模式、原型模式、適配器模式、橋接模式、組合模式、裝飾器模式、外觀模式、享元模式、代理模式、責任鏈模式、命令模式、解釋器模式、迭代器模式、中介者模式、備忘錄模式、觀察者模式、狀態模式、策略模式、模板方法模式、訪問者模式等，從而使讀者可以編寫更加健壯、高效、易於維護的Python代碼，生成功能強大且靈活的程序。本書還介紹了Python中的變量和語法、判定語句、開發環境、集合和文件、函數等基礎知識。

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《Python 統計機器學習》以 Python 為工具，詳細介紹了機器學習中必備的統計分析技術和數據分析基礎知識。全書共分三部分，第一部分介紹了 Python 中的基本運算方法和概率的相關基礎概念。第二部分介紹了統計分析的基礎知識，內容涵蓋機器學習的問題設置、定量評價各種數據分析結果的框架，並簡明描述數據的主成分分析方法、統計建模的思路及假設檢驗的標準等統計學知識。第三部分介紹了在機器學習中的各種方法，包括回歸分析、聚類分析支持向量機、稀疏學習、決策樹、集成學習、高斯過程模型及密度比估計等方法，最後還特別介紹了深度學習的貝葉斯優化方法。 《Python 統計機器學習》內容豐富，圖文並茂，特別適合想學習數據分析、統計分析、機器學習、深度學習的人員參考學習。

機器學習是近年來比較熱門的一個領域，Python語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過實用案例來詳細講解機器學習的相關知識，以便更好地引起讀者的閱讀興趣且幫助讀者理解相關內容。全書共有8章。第1章講解了Python和機器學習的基礎知識，第2～7章通過多個案例詳細講解了文本分析算法、樸素貝葉斯、支持向量機、對率回歸及回歸算法等知識，案例主要包括探索新聞組數據集、檢測垃圾郵件、微新聞話題分類、預測點擊率以及預測股價等。第8章是最佳實踐，主要介紹機器學習方案的整個工作流的最佳實踐。本書適合Python程序員、數據分析人員、機器學習領域的從業人員以及對算法感興趣的讀者閱讀。

第1章 Python簡介；第2章 Python程序基礎語法；第3章 程序的控制結構；第4章 列表和元祖；第5章 字典和集合；第6章 字符串及正則表達式；第7章 函數；第8章 模塊；第9章 面向對象程序設計；第10章 文件與文件夾操作；第11章 異常處理與程序調試；第12章 Pygame；第13章 網絡爬蟲；第14章 綜合實例；第15章 課程設計。

本書的目標是介紹如何使用Python 語言及其工具，解決和數據科學所關聯的複雜任務。 全書共6 個部分，分22 章，涵蓋了Python 數據科學基礎知識，數據的採集、整理、整形、應用，數據的可視化，數據分析和處理，數據學習，以及和數據科學相關的10 個話題等。本書將重點放在使用正確的工具上，教讀者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn 等常

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