Python

本書以問題求解為核心原則，以Python語言為平臺，通過面向應用和循序漸進設計的典型實例，引導學生關注和掌握編程邏輯和方法，實現從系統級上對算法和程序設計的再認識，強調系統設計。主要內容包括常用Python集成開發與調試環境、經典案例與算法、綜合案例三個部分，可作為高校Python程序設計等相關課程的實踐參考書，也可作為讀者自學Python編程的參考讀物。

《Python 自然語言處理入門》是一本使用 Python 解釋在人工智能領域備受關注的自然語言分析方法的入門書，內容涵蓋“檢索技術”“實體提取”“關係提取”“語素分析”和“評估 / 情感 / 概念分析”等自然語言處理中的常用知識，同時對傳統技術和引入了 AI 新技術的特點作了對比。全書以一線 AI工程師的實際項目經驗為後盾，對自然語言處理的要點進行了歸納總結，並介紹了使用 Python 程序、API、商業服務（IBM Watson）和 OSS（MeCab / Elasticsearch / Word2Vec）等進行自然語言處理的實用方法，在後一章中，還介紹了 BERT 的相關內容，特別適合想學習自然語言處理的理工科學生和人工智能工程師進行參考和學習。

《Python深度學習（第2版）》系統地講解了機器學習、深度學習、強化學習理論知識，揭秘了各種神經網絡架構如卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡和膠囊網絡背後的原理和實際應用；講解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架來進行訓練，以及如何解決計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域的問題；還講解了生成模型方法以及如何使用變分自編碼器和生成式對抗網絡來生成圖像；最後深入研究強化學習的新發展領域，並介紹了一些先進熱門遊戲Go、Atari和Dota背後的算法。學習完本書，讀者可以精通深度學習理論及其在現實世界中的應用。 《Python深度學習（第2版）》一書面向數據科學從業者、機器學習工程師以及對深度學習感興趣的讀者，也適合作為高校計算機專業的教材使用。

為了適應信息技術的發展，切實滿足社會各個領域對計算機應用人才不斷增長的需求，本書設計了“Python程序設計”通識課程教學方案，力求融入計算思維的思想，將多年教學實踐所形成的解決實際問題的思維模式和方法滲透到整個教學過程。與傳統的程序設計類教材不同，本書在介紹程序設計的基本技能外，還著重介紹分析問題和解決問題的方法與思路，通過構建典型案例，為學生在未來利用Python程序設計語言解決各自專業中遇到的實際問題打下良好的基礎。

Python具備函數式編程的許多核心特徵，因此可以借鑒其他函數式語言的設計模式和編程技術，編寫出簡潔優雅的代碼。本書首先介紹函數式編程的一般概念及特點，然後講解迭代器、生成器表達式、內置函數、常用高階函數、遞歸與歸約、實用模塊和裝飾器的用法，以及避開Python嚴格求值順序的變通方法、Web服務設計方法和一些優化技巧。

本書以“問題描述+解決方案”的模式，通過300余個案例分別介紹使用Python代碼批量處理Excel和Word的技術亮點。全書內容分為兩部分： 在第一部分的Python實戰Excel案例中，主要介紹使用Python代碼將多個工作表拼接成一個工作表； 使用列表推導式累加多個工作表； 使用對稱差集方法篩選工作表； 將一維工作表轉換為二維工作表； 使用插入行方法製作工資條； 根據指定字符將單列拆分為多列； 使用字典對工作表的數據分類求和； 根據工作表的數據創建3D餅圖、3D條形圖、3D面積圖、圓環圖、柱形圖、雷達圖、氣泡圖、折線圖、股票圖等。在第二部分的Python實戰Word案例中，主要介紹使用Python代碼自定義Word文件的段落、塊、節、樣式、表格、圖像等。通過本書案例的學習，讀者不僅可以體驗Python語言的精妙之處，還能對採用Python代碼批量處理Excel文件和Word文件產生全新的認知。 本書適合作為Python程序員、數據分析師、營銷人員、管理人員、科研人員、教師、學生等各類人士進行數據分析和辦公事務處理的案頭參考書，無論是初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

Out of all the ways for young people to learn coding, You Can Code will be the most welcoming, relevant, and fun. Created and authored by best-selling educator Ben Forta, it introduces every basic concept step by step, using projects of gradually increasing complexity. Designed for anyone age 10-17 (or thereabouts), this glossy full-color guide is packed with welcoming images, and powerfully engaging brief text that's extremely easy to understand. All code listings are in full color, with shading to reveal incremental changes, and QR links to short videos with more explanation and examples. Forta teaches with Python, one of today's most powerful and intuitive languages--and every project is a game, covering multiple popular genres. You Can Code makes programming exciting and rewarding, as it prepares a new generation to take their next steps forward--in education, careers, or both.

隨著人工智能的迅速發展，Python語言得到普及和廣泛應用，它簡單易用、資源豐富、開發生態完整，使各個行業的智能化都成為可能。本書共分兩部分： 部分為習題精解，按照Python 知識點進行習題講解，幫助讀者快速學習Python語法知識，提高學習效率：第二部分為經典案例，激發讀者對Python的學習興趣。 本書既可作為普通高等院校“Python語言程序設計”課程的輔助教材，也可作為全國計算機等級考試二級Python科目的參考書。

Python作為一種高 級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言之一。本書以地理空間分析為背景，介紹了Python在地理信息處理方面的應用技巧。全書共分為10章，分別介紹了Python與地理空間分析、地理空間數據、地理空間技術、Python的地理空間分析工具、Python與地理信息系統、Python與遙感、Python與高程數據、Python與地理空間高 級建模、實時數據、綜合應用等內容。本書內容結構清晰，示例完整，適合希望瞭解測繪數字化和分析的讀者，也適合想使用Python進行空間地理分析、建模和GIS分析的開發人員及研究人員參考閱讀。

本書是介紹如何用Python 進行數據處理和分析的學習實戰指南。主要內容包括Python語言基礎、數據處理、數據分析、數據可視化圖形的製作，以及利用Python對數據庫的的貝葉斯操作、利用深度學習技術對模型進行優化等內容。本書主要分為3部分：第1部分包括第1章主要講解Python的基礎知識，第2部分包括第2～6章為實戰案例，第3部分包括第7～8章主要講解利用深度學習和協同過濾技術對大數據分析進行為拓展與延伸。本書內容豐富，講解通俗易懂，適合本科生、研究生，以及對Python語言感興趣或者想要使用Python語言進行數據分析的廣大讀者。

一個除了遊戲幹啥啥不行的菜鳥小學生，一個IQ 250的程序設計天才，一個年齡不詳的小夥伴，讓我們和他們一起展開Python的探索之旅吧！本書是日本教學漫畫巨匠菅谷充的新作品，以漫畫的形式展開，從什麼是程式開始講起，帶領大家安裝Python、認識變數、編寫程式，並開發出一個又一個的好玩兒的遊戲。FizzBuzz遊戲、猜拳遊戲、彈球遊戲……當你親手開發的遊戲在計算機上運行起來，當你解決掉不經意間造成的程式bug，你將切實體會到程序設計的樂趣，並在此過程中掌握扎實的Python程序設計能力。本書適合對Python感興趣的零基礎初學者，特別是青少年學生閱讀。

本書主要內容分為 Python 編程入門和提高兩個組成部分。入門部分介紹 Python 語言的基礎知識， 包括環境搭建、代碼運行方式、基本語法、常用數據結構、函數編程以及面向對象編程等。提高部分介 紹重要的 Python 中高級編程知識和技術，包括高級函數編程和面向對象編程知識，例如函數對象、裝 飾器、閉包、類的定制、多重繼承與混入、元編程等，以及性能優化技術、混合編程、併發與異步編程。 另外，本書還涵蓋了數據分析與 Web 開發兩大 Python 應用領域的基礎知識。在數據分析方面，介紹了 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等常用工具包的基本使用方法和實例。在 Web 開發方 面，介紹了 HTTP 等 Web 開發基礎知識，以及 WebSocket 協議、WSGI 應用和 ASGI 應用的原理，並最 終使讀者能夠實現自己的 Web 編程框架。 本書可以作為計算機應用、人工智能、信息管理與信息系統等相關專業本科生編程基礎課程的教材 或參考書，也可以供 Python 學習者、Web 開發人員和數據分析研究人員參考。

本書專注於從初學邁向進階的Python編碼技術：如何像專家一樣寫出優雅、準確、簡潔高效的Python 單行代碼；閱讀任意一行Python 代碼時，如何系統性地對其進行拆解和分析。全書分為6 個章節，以單行代碼切入計算機科學的各個領域，包括Python 語言基礎、程序設計技巧、基於NumPy的科學計算、機器學習的主要算法模型、規則運算式進階、計算機科學中若干經典算法的單行實現等。

《用 Python編程和實踐！算法入門》是一本用 Python學習算法基礎和思考方法的入門 書，用淺顯易懂的語言對算法的基本原理及算法復雜度和計算量進行了詳細講解。針對新接觸 Python的讀者，先介紹了 Python編程的基礎知識和數據結構，然後通過大量示例代碼和流程圖 對算法相關的知識進行了詳細解釋，如算法復雜度、各種查找算法、不同數據排序的方法，以 及最短路徑問題、貝爾曼 -福特算法、戴克斯特拉算法、A*算法、暴力搜索法、Boyer-Moore算 法等。特別適合編程零基礎讀者、計算機相關專業學生、算法基礎薄弱的程序員一邊寫代碼， 一邊學習算法基礎知識，並從不變的算法中學習思考方法。

《Python數據分析、挖掘與可視化》從大數據分析實際業務流程出發，利用案例貫穿介紹了大數據分析應具備的基礎開發技術，包括Python基礎、Python高級開發技術、數據采集與存儲、數據預處理、數據分析、數據可視化、數據挖掘等；詳細介紹了基於Python的數據分析全流程技術和相關機器學習算法；並通過社交用戶畫像挖掘案例，介紹了從應用場景需求分析→社交數據分析→用戶畫像構建的開發方法和過程，以及基於Flask框架、用戶屬性、神經網絡挖掘的社交用戶數據分析和畫像構建過程。 《Python數據分析、挖掘與可視化》既可作為高等院校人工智能、計算機、大數據等專業的相關課程的教材，也可作為大數據分析人員的技術參考書。

本書以教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會的《大學計算機基礎課程教學基本要求》為依據，是一本零起點的程序設計快速入門教材，立足“教師易教，學生樂學，技能實用”的宗旨，內容精煉，擯棄深奧的理論，按照認知規律，採用由淺入深、由外而內的教學模式，既強調基礎性和系統性，又注重內容寬度和知識深度的結合，把計算思維的要素、方法融入問題和案例，讓讀者在學習程序設計的過程中潛移默化地培養計算思維，從而使程序設計類教材從單純知識和技能的培養層面提高到意識和思維的培養層面。 本書共8章，內容包括問題求解中的計算思維、Python編程基礎、問題求解中的數據抽象――數據類型與基本運算、問題求解中的控制抽象――程序控制結構與異常處理、函數與模塊、常用算法設計策略及其Python 實現、文件與數據格式化、應用實例。每章後附有基本知識練習、能力拓展與訓練和實驗實訓。 編者在中國大學MOOC 平臺上開設有與本教材配套的“基於計算思維的Python 程序設計”課程。 本書可作為大中專院校教材及各類計算機技術培訓教材，也可作為全國計算機等級考試二級Python 語言程序設計考試參考用書或Python 初學者自學用書。

本書主要面向企業資料分析需求，全面且系統地介紹了如何通過 Python 來分析 Excel 資料。本書主要分為 3 部分：第 1 部分是 Python 3.9 語言基礎，主要介紹 Python 的基礎知識，為之後的學習奠定基礎；第 2 部分是 Excel 資料分析，主要介紹 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、openpyxl 和 xlwings 等內容，使讀者可以通過 Python 讀取和統計分析 Excel 資料；第 3 部分是 Excel 資料分析實踐，使讀者回歸到實際應用中，並回顧之前學習的知識。本書既適合有一定 Excel 基礎，想進一步提高工作效率的辦公人員閱讀，也適合那些需要在日常工作中處理大量和複雜資料的辦公人員閱讀，更適合 Python 初學者、程序設計零基礎想通過程序設計實現辦公自動化的人士閱讀。

《Python OpenCV從入門到精通》以在Python開發環境下運用OpenCV處理圖像為主線，全面介紹OpenCV提供的處理圖像的方法。全書共分為16章，包括Python與OpenCV、搭建開發環境、影像處理的基本操作、圖元的操作、色彩空間與通道、繪製圖形和文字、圖像的幾何變換、圖像的閾值處理、圖像的運算、範本匹配、濾波器、腐蝕與膨脹、圖形檢測、視頻處理、人臉檢測和人臉識別以及MR智能視頻打卡系統。本書圖文豐富，直觀呈現處理後的圖像與原圖之間的差異；在講解OpenCV提供的方法時，列舉了其中的必選參數和可選參數，讀者能更快地掌握方法的語法格式；最後一章以MR智能視頻打卡系統為例，指導讀者系統地運用OpenCV解決工作中的實際問題。本書專注於影像處理本身，盡可能忽略影像處理算法的具體實現細節，降低閱讀和學習的難度，有助於讀者更好更快地達到入門的目的。此外，本書資源包中提供了完整的示例源碼、要使用到的圖像等配套學習資源。

本書介紹了如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然後討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，最後介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。?本書適合Python程序員閱讀。

智能化、自動化辦公逐漸成為職場辦公的發展趨勢，工作中結合Python編程可以自動完成大量重復性的工作，大幅提高工作效率。同時，通過Python編程可以從繁雜無序的海量數據中找出規律，分析出競品特點、客戶喜好、客戶來源等。比如銀行信貸人員統計大量的貸款客戶本息支付情況，上市公司財務人員統計大量的財務數據，企業運營人員統計分析競品海量數據，連鎖超市管理人員分析熱銷品、客戶喜好、復購率等。總之，自動化辦公及大數據分析將是未來發展的趨勢，是大家都應掌握的一門技能。 《Python+Excel職場辦公數據分析》以實戰案例為主（重點為Python處理分析Excel數據的案例），用大量的實戰案例給讀者演示如何處理實際工作中的辦公自動化問題，如何對大數據進行分析處理。教會職場人士使用辦公自動化及大數據分析解決實際問題的方法。 《Python+Excel職場辦公數據分析》適合數據工作量大的職場人士、財務人士、數據分析人士、商務人士、自動化辦公用戶、需要處理大數據的用戶等閱讀學習，也可供Python編程愛好者學習參考。 《Python+Excel職場辦公數據分析》特點： 資源豐富，掃碼即可觀看49個案例視頻（總長330分鐘），所有案例源代碼均可下載 專業實用，基礎知識點案例+銀行數據/財務數據/運營數據/銷售數據領域綜合案例

本書以零基礎講解為宗旨，用實例引導讀者學習，深入淺出地介紹Python的相關知識和實戰技能。全書共14章。第1章主要介紹Python的計算思維、設計邏輯、語言特點及下載與安裝等；第2～9章主要介紹Python的數據處理、表達式與運算符、流程控制與選擇結構、循環結構、複合數據類型、函數、模塊、文件與異常處理等；第10～14章主要介紹熱門算法與Python、面向對象程序設計、窗口程序與GUI設計、圖像處理與圖表繪製、網絡爬蟲等。本書同時贈送了大量相關學習資料，以便讀者擴展學習。本書適合任何想學習Python的讀者。無論你是否從事計算機相關工作，是否接觸過Python，均可通過學習本書快速掌握Python的開發方法和技巧。

《Python 遊戲開發從入門到精通》循序漸進地講解了使用Python語言開發遊戲程序的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了遊戲開發的方法和流程。全書共12章，主要內容有使用Python內置函數開發遊戲，Pygame遊戲開發基礎，字體、圖形圖像和多媒體，Sprite和碰撞檢測，使用AI技術，當Python遇到Cocos2d，Cocos2d進階，Cocos2d高級應用，使用PyOpenGL開發3D遊戲，使用Panda3D開發3D遊戲，綜合實戰―AI人機對戰版五子棋遊戲（Pygame實現），綜合實戰―水果連連看遊戲（Cocos2d實現）。本書簡潔而不失技術深度，內容豐富全面。以極簡的文字介紹了複雜的案例，是學習Python遊戲開發的實用教程。《《Python 遊戲開發從入門到精通》》適合已經瞭解Python語言基礎語法、希望進一步提高自己Python開發水平的讀者閱讀，還可以作為大中專院校相關專業和培訓學校師生的學習用書。

Learn to Program by Solving Problems is a practical introduction to programming using Python, one of the world’s most popular programming languages. The book emphasizes problem-solving strategies that

本書以介紹為主，不要求讀者精通建模技術，從基礎開始假設讀者僅能夠理解變量的定義（在數學和編程的意義上）、方程式、不等式和函數。本書綜合了十年間的討論，以及在奧克蘭大學的建模入門課程和研究生課程，每個模型都使用Google OR-Tools在Python中表

本書以“任務驅動，實戰領先”為出發點，通過216個實例詳細介紹了Python語言的基礎知識和語法操作規範，同時，書中還剖析了10個綜合應用案例，以培養讀者解決問題的能力。本書將理論和實踐融為一體，讓讀者真正做到學以致用。

本書共13章，主要內容涵蓋Python語法及資料分析方法。第1章主要介紹資料分析的概念，使讀者有一個大致的印象，並簡單介紹本書頻繁使用的Python的5個協力廠商庫。第2章主要做一些準備工作，手把手帶讀者搭建Python環境，包括Python 3.7.6的安裝和pip的安裝。第3章介紹Python程序設計基礎。第4章到第7章介紹使用Python進行簡單資料分析的基礎庫，包

《Python應用程序設計/21世紀高等學校計算機基礎實用規劃教材》內容包括程序設計基礎和應用程序設計兩大部分。程序設計基礎部分內容簡單，易學易用；應用程序設計部分包括圖形化使用者接口程序設計、文本分析程序設計、可視化程序設計、資料庫程序設計、大資料程序設計、人工智能程序設計、簡單遊戲程序設計和其他應用程序設計（如影像處理程序設計、視頻處理常式設計、語音合成程序設計和

在計算機科學中，數據結構是一種數據組織、管理和存儲的格式；簡而言之，決定了數據順序和位置關係的便是數據結構，由此可見數據結構的重要性。本書以學習筆記的形式闡述了Python語言框架下的數據結構核心知識和應用實踐，尤其是對Python不同於其他語言的內置數據結構（線性表、隊列和棧、數、圖等）進行了重點講解，全書更多地通過實戰演練的形式將數據結構應用經驗融入實踐之中，旨在幫讀者透徹理解數據結構在編程實踐中的內涵，以期與算法實現融合，提升讀者編程內功。

《Python數據分析與挖掘實戰》涵蓋數據分析與數據挖掘的基礎知識、必備工具和有效實踐方法，能讓讀者充分掌握數據分析與數據挖掘的基本技能。 《Python數據分析與挖掘實戰》共分為15章，主要內容包括大數據獲取、數據預處理、探索性數據分析、用Sklearn估計器分類、主流數據分析庫、大數據的數據庫類型、數據倉庫/商業智能、數據聚合與分組運算、數據挖掘工具、挖掘建模、模型評估、社會媒體挖掘、圖挖掘分類、基於深度學習的驗證碼識別、基於深度學習的文本分類挖掘實現。 《Python數據分析與挖掘實戰》采用理論與實踐相結合的方式，利用Python語言的強大功能，既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。

Learn Quantum Computing with Python and Q# introduces quantum computing from a practical perspective. Summary Learn Quantum Computing with Python and Q# demystifies quantum computing. Using Python and the new quantum programming language Q#, you'll build your own quantum simulator and apply quantum programming techniques to real-world examples including cryptography and chemical analysis. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the technology Quantum computers present a radical leap in speed and computing power. Improved scientific simulations and new frontiers in cryptography that are impossible with classical computing may soon be in reach. Microsoft's Quantum Development Kit and the Q# language give you the tools to experiment with quantum computing without knowing advanced math or theoretical physics. About the book Learn Quantum Computing with Python and Q# introduces quantum computing from a practical pers

本書採用項目化教程的模式，以理論講解與實戰案例演練相結合的方式，以知識點為主線，將每個項目按照知識點拆解分為多個任務，每個任務均以充滿趣味性的遊戲入手，系統、全面、循序漸進地講解Python知識點，使讀者能夠學以致用，融會貫通。全書共分為8個項目，分別是認識新朋友（Python）、開啟編程之旅、高級編程之路、叩開面向對象編程之門、異常處理、Python圖形界面設計、網絡爬蟲和使用Python操作數據庫。本書的每個知識點都有相應的實現代碼，並配有詳細的註釋說明，便於讀者快速理解和掌握。本書適合零基礎的讀者，也可作為高等院校的教材，還可供相關領域的廣大科研人員、從事大數據分析、數據爬取或深度學習的專業人員等作為參考書使用。

本書既是一本針對所有層次讀者的Python編程教學書籍, 又是一本利用Python解決量化交易實際問題的專業書籍。本書共分為四部分。第一部分是Python語言基礎, 主要介紹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, 這一部分算是Python的基本入門。第二部分是Python編程進階, 包括面向對象的編程、面向數據的分析與可視化以及數據持久化等內容。掌握了這一部分可以進

本書對於機器學習的核心方法，進行了深入而詳細的介紹，並特別關注各學科最常用的算法。**特色在於力圖以生動的語言、較多的插圖與大量的實例來直觀地解釋機器學習的原理。同時，結合流行的Python語言，及時地介紹相應的軟件操作與經典案例，為讀者提供“一站式”服務。本書還提供詳盡的數學推導，盡量避免跳躍，並輔以直觀的文字解釋。對於看似復雜的機器學習原理，則刪繁就簡，娓娓道來，讓

全書共9章。第1章講解Python開發環境的搭建與使用，標準庫與擴展庫對象的導入與使用，以及Python代碼編寫規範。第2章重點講解內置函數和運算符的使用。第3章講解選擇結構、循環結構、異常處理結構的語法與應用。第4章講解列表常用方法、列表推導式和切片的語法與應用、元組與生成器表達式、序列解包等內容。第5章講解字典與集合的創建與使用。第6章講解字符串常用方法，標準庫string、zlib、json的基本用法，以及中英文分詞、中文拼音處理、簡體中文與繁體中文的轉換。第7章講解函數定義與調用的語法，位置參數、默認值參數、關鍵參數和可變長度參數的使用，變量作用域的分類與搜索順序，lambda表達式語法與應用、生成器函數和修飾器函數的定義與應用。第8章講解文本文件和二進制文件內容讀寫以及文件複製、移動、重命名、刪除、查看屬性、文件夾遍歷等操作。第9章通過幾個案例介紹標準庫tkinter、sqlite3在GUI編程和SQLite數據庫編程方面的應用，擴展庫python-docx、openpyxl、python-pptx對Office文檔的簡單操作，擴展庫requests、BeautifulSoup在網絡爬蟲方面的應用，以及擴展庫matplotlib在可視化領域的應用。本書適合作為研究生、本科、專科各專業程序設計課程的教材，也可以作為Python工程師和愛好者的自學用書。全書代碼支持Python 3.6以上的版本，部分代碼用到了Python 3.8和Python 3.9的新特性。

本書介紹了一些適合初中學生的有趣的數學內容, 例如, 怎麼用程序圖文並茂地展示NBA球員的投籃位置和成功率, 同班同學中有人生日相同的概率是多大, 什麼樣的屋頂排水最快, 等等。書中的問題都經過精心選擇和安排, 與初中數學教學的進度同步, 同時又用Python程序動態化表示這些數學過程並生成一個個GIF動圖, 使得數學的學習過程變得好玩了, 可以激發學習興趣。