Python

《Python金融數據分析與數字化營銷》的作者通過個人學習Python的親身經歷，總結出一個高效率的Python學習方法與途徑，來幫助零基礎的非專業程序員利用Python來進行數據處理和分析以及展開數字化營銷。《Python金融數據分析與數字化營銷》共7章，第1章介紹基礎知識，第2章介紹如何寫腳本，第3章重點介紹Pandas數據分析，第4章介紹Python數據抓取，第5章介紹數據可視化，第6章和第7章分別介紹如何運用Python來進行金融數據分析和數字化營銷。 《Python金融數據分析與數字化營銷》重點突出，詳略得當，適合零基礎的讀者快速運用Python來進行數據分析與決策。

本書通過真實案例，全面介紹Python 3編程基礎及其數據分析工具的應用，培養讀者通過數據分析問題、解決問題以及對結果評價的能力。全書內容包括：Python 3基本配置和編程基礎、編程進階、數據預處理、數據描述與數據探索、繪圖與可視化、統計推斷、相關分析、關聯分析、回歸分析、主成分和因子分析、聚類、判別與分類、列聯分析、對應分析、定性數據分析、神經網絡和深度學習、時間序列分析、信號濾波等，將讀者關注的基本數據分析方法進行剖析。

Python是一種面向對象的開源高級程序語言，其語法簡單、程序易讀，擴展性高，代碼可跨平臺運行的特點使其已經成為廣受歡迎的遊戲編程語言。本書通過精心設計的遊戲案例幫助讀者掌握Python遊戲編程。書內提到的每個遊戲案例都提供源代碼和視頻講解，相信讀者通過線下閱讀和線上視頻學習相結合的方式可掌握遊戲編程的原理，從而可以舉一反三，設計出卓越的遊戲。全書共分基礎篇和提高篇兩大部分，基礎篇通過3個控制台遊戲的編寫介紹了Python數據類型、模塊使用、文件操作等遊戲編程涉及的基礎知識領域；提高篇通過4個圖形界面遊戲設計的綜合案例，介紹了Pygame模塊使用、動畫製作、多線程網絡編程、棋類AI設計等進階知識，幫助讀者綜合運用所學知識，提高遊戲編程能力。本書適合對Python遊戲編程感興趣的初學者，同時也可為熟悉Python遊戲編程的讀者做參考所用。

本書內容從Python基礎到擴展庫，從編程到數據分析，再到機器學習和深度學習，循序漸進，逐步推進知識點的實際應用。首先簡要介紹數據分析相關概念和Python基礎知識；然後按照數據分析的主要步驟，重點介紹數據獲取、數據預處理、數據分析、數據可視化以及機器學習過程相關的擴展庫，包括beautifulsoup4、numpy、matplotlib、pandas、pyecharts和sklearn等；最後將Python數據分析知識和實用案例有機結合，通過大量的實用案例演示相關理論和Python語言的應用。 本書適合作為高等院校本科生、研究生數據分析等課程的教材，也可以作為數據分析初學者的自學用書，還適合從事相關工作的工程師和愛好者閱讀。

《掌控Python .人工智能之語音識別》圍繞人工智能領域重要的語音識別技術，面向有一定Python基礎的讀者講解語音識別的原理、技術發展和實現方法。 《掌控Python .人工智能之語音識別》共6章，主要內容包括語音識別概述、音頻文件的可視化、人工智能和機器學習、語音轉換為文本、語音反饋與交互、語音助手。

本書作者總結多年運營公眾號心得，通過與大量粉絲的實際互動，了解讀者的真實需求，並針對讀者在學習和工作中經常遇到的問題，總結了100 Python常用知識圖解；30 Python 自動化辦公實戰案例；10 綜合項目實戰案例，案例涉及到行政、營銷、法務，財務、運營、教師等職業，相信每位讀者都能在本書中找到與自身需求相對應的案例。 無論你是學生，還是職場人士；無論你是零基礎的編程小白，還是具有一定編程基礎的程序員，都適合通過本書入門Python編程和自動化辦公。

無論是審計師還是會計師，在工作中都會遇到如何獲取數據、分析數據的問題，甚至有時想製作一些自動化的工具或利用編程技巧來輔助完成重復性的工作。本書正是從審計師、會計師的實際工作場景出發，講解IT審計的學習技巧、SQL基礎與實戰技巧、Python基礎與Python實戰技巧，以及數據可視化技巧等。

本書是一本案例驅動型的Python編程指南，將語法知識和編程思路融入大量的典型案例，帶領讀者一步步學會將Python 打造成自動化辦公的利器。本書從四個板塊講解了Python高效辦公的秘訣：板塊一，介紹Python 程環境的搭建方法和Python的基礎語法知識；板塊二，講解Python的自動化操作，如讀寫TXT格式文本文件和批量操作文件及文件夾；板塊三，通過大量案例講解如何用Python操作PDF文件和Office文件，以及自動發送郵件等；板塊四，介紹如何利用Python RPA實現流程自動化。 本書案例典型實用，講解淺顯易懂，適合具備一定的Office軟件操作基礎又想進一步提高工作效率的辦公人員，如從事文秘、行政、人事、營銷、財務等職業的人士閱讀，也可供Python 編程初學者參考。

本教材是為職業教育財經商貿大類專業學生的數據分析課程編寫的教材。內容包括數據處理、描述性分析、推斷性分析及一些常用的分析方法。教材以數據分析為基礎，立足於數據類型和可視化目的對圖形進行分類，使用python工具進行數據處理和分析。教材注重統計方法的應用，包含課程思政內容，每章開頭均以問題與思考的形式引出本章的內容，對方法的介紹側重于原理和應用，把繁雜的過程交給工具完成。教材配有例題和練習題的電子版數據，方便教師教學和學生學習。

本書介紹使用Python語言進行計算機編程的基本思想和操作方法以及Python語言的基礎知識，共分九章，每章下細分為節，每節有各自的學習目標和相關知識介紹。第十章為配套實驗，有6個經典實驗供學生學習。

本書是算法入門指南，基於Python語言講述算法實現。具體內容包括：搜索、排序和**化算法；以人為本的算法，幫助人們決定如何接棒球或自助餐吃多少；先進的高級算法，比如機器學習和人工智能相關算法；古代文明時期的算法，如古埃及和俄羅斯農夫如何使用算法來實現乘法，古希臘人如何使用算法來找到**公約數，以及江戶時代的日本學者如何設計幻方生成算法。

本書全面介紹與大數據和人工智能相關的數據采集、數據存儲、並行計算等技術體系，以及Python編程基礎、數據處理分析和可視化、機器學習算法和深度學習模型的原理與應用。 全書共分4部分：第1部分(第1章)為大數據基礎，主要介紹與大數據應用相關的數據采集、數據存儲、並行計算等技術體系；第2部分(第2章)為Python編程基礎，主要介紹Python的基本語法，為讀者學習後續的數據處理分析、可視化、機器學習算法和深度學習模型等內容提供基礎知識；第3部分(第3、4章)為數據處理分析和可視化，主要介紹基於Pandas的數據處理分析方法和基於Matplotlib的數據可視化方法；第4部分(第5～9章)為機器學習和深度學習，其中，第5～8章主要介紹回歸、聚類、分類等機器學習算法及應用，第9章主要介紹深度學習模型及建模應用。各章都有配套的思考題、自測習題和教學視頻等資源。 本書適合作為高等學校數據科學與大數據技術、計算機科學與技術、網絡工程、軟件工程、物聯網工程等專業的大數據導論、Python編程技術、數據處理及可視化、Python數據科學導引以及機器學習等課程的教材，也可作為IT開發人員、非計算機專業師生和科研工作者的參考書。

本書是大學計算機相關專業的基礎課教材，結合Python程序設計講授計算機科學的基礎知識和思維方法。全書共11章，內容包括計算機中的數據表示與計算、數據存儲、流程控制、批量數據處理、函數、類、輸入和輸出、常用算法與簡單數據結構、圖形用戶界面、Web、數據庫編程等。 本書將知識點作了分解，由淺入深地安排教學內容，以便於教學。本書內容豐富，通俗易懂，既適合作為高等院校的計算機基礎課教材，也可作為一般的計算機基礎入門讀物或參考書。

Augment your knowledge of Python with this entertaining learning guide, which features 100 exercises and programming puzzles and solutions. Python Challenges will help prepare you for your next exam or a job interview, and covers numerous practical topics such as strings, data structures, recursion, arrays, and more.Each topic is addressed in its own separate chapter, starting with an introduction to the basics and followed by 10 to 15 exercises of various degrees of difficulty, helping you to improve your programming skills effectively. Detailed sample solutions, including the algorithms used for all tasks, are included to maximize your understanding of each area. Author Michael Inden also describes alternative solutions and analyzes possible pitfalls and typical errors.Three appendices round out the book: the first covers the Python command line interpreter, which is often helpful for trying out the code snippets and examples in the book, followed by an overview of Pytest for unit te

本書為數據應用開發與服務（Python）1+X職業技能等級證書配套系列教材之一，以《數據應用開發與服務（Python）職業技能等級標準（初級）》為依據，由北京中軟國際信息技術有限公司主持編寫。 本書採用項目化編寫模式，共分為5個項目：項目1介紹在Windows上安裝和配置Python運行環境，並分別使用Visual Studio Code（VS Code）和Jupyter Lab編寫、調試和運行Python程序；項目2介紹如何使用Python的語法規則、語言特性和面向對象的編程方法設計和編寫基於控制台的應用程序；項目3介紹高性能科學計算和數據分析模塊包numpy和pandas的使用方法；項目4介紹如何從格式化文件和數據庫中採集數據；項目5介紹數據處理的基本方法，包括缺失值和重複值的檢測與處理、對原始數據集劃分子集、獲取描述性統計信息、以可視化方式展現數據分佈情況等。全書通過構建34個學習任務，引導學生學習Python應用開發的相關知識與技能，並培養學生應用所學完成實際任務的能力。 本書配套微課視頻、電子課件（PPT）、任務源代碼、習題解答等數字化學習資源。與本書配套的數字課程“數據應用開發與服務（Python）”在“智慧職教”網站（www.icve.com.cn）上線，學習者可以登錄網站進行在線學習，也可以通過掃描書中二維碼觀看教學視頻，詳見“智慧職教”服務指南。教師可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com索取相關教學資源。 本書為數據應用開發與服務（Python）1+X職業技能等級證書配套教材，也是高職高專院校計算機及相關專業Python程序設計課程的教材，還可作為Python初學者的自學參考書，為將來從事與Python應用相關的多源數據採集、數據預處理、數據建模、數據可視化、特徵選取、模型優化、模型部署、模型應用等工作打下良好基礎。

Python是目前使用最多的編程語言之一，有眾多的擴展包用於不同領域的軟件開發，也是目前大數據分析、機器學習和人工智能的主要開發語言。ArcPy是美國ESRI公司推出的用於ArcGISDesktop產品二次開發的Python包，開發者可以通過ArcPy充分利用ArcGISDesktop強大的功能進行地理數據處理與分析的方法。本書介紹利用Python編程語言和ArcPy包進行地理數據處理與分析，由Python編程基礎、Python常用擴展包、ArcPy使用及綜合應用示例四個部分內容組成，涉及地理數據采集、處理、分析與製圖。

本書以信息安全基礎知識點為理論依據，採用Python初學者易於理解的敘述方法，較為全面地介紹了基於Python的安全編程思路和實現技術。全書共分為9章：第1章緒論，探討了Python與安全編程的關係，以及安全編程的基本思路；第2章介紹Python語言基礎知識，為後續章節提供編程語言基礎；第3章圍繞古典、現代密碼體制介紹了密碼學編程方法；第4章介紹了區塊鏈編程技術，設計了最簡單的區塊鏈系統；第5章從空間域和變換域兩個方面介紹了數字水印編程技術；第6章介紹了身份認證編程，設計實現了口令、人臉、說話人識別模塊；第7章介紹了計算機主機的安全保護編程，列舉了主機安全運維管理、惡意軟件分析和漏洞模糊測試編程實例；第8章介紹了計算機網絡的安全保護編程，給出了網絡嗅探、掃描、防火牆、入侵檢測的實現方案；第9章介紹了內容安全保護的編程方法。本書密切結合信息安全專業理論知識，同時兼顧了Python編程實踐技術，知識點明晰，難易適中，可供計算機技術、網絡工程、信息安全及相關專業技術人員學習參考。

《Python氣象數據處理與繪圖基礎》以氣象數據處理等相關問題的分析過程為引導，以Python作為實現工具，介紹了程序設計的基礎知識和數據處理及繪圖相關的基本編程技術。《Python氣象數據處理與繪圖基礎》詳細介紹了程序設計概述、Python的發展歷程和前景、Python的安裝步驟、變量和數據類型、順序結構的設計、選擇結構的設計、循環結構的設計、函數與數組、文件、繪圖基礎等。

本書是一本系統介紹Python程序開發與應用的教程，內容系統全面，配套資源豐富，應用性強。全書共13章，主要包括Python編程基礎（第1～10章）和Python應用開發（第11～13章）兩部分內容，編程基礎部分通過眾多案例對Python程序設計的相關概念加以解釋，應用開發部分則介紹了網絡爬蟲、數據分析和數據可視化等方面的Python核心應用。本書全部代碼適用於Python 3.6/3.7/3.8/3.9/3.10以及更高版本。 本書可以作為非計算機專業研究生、本科、專科程序設計課程教材，也可作為計算機專業本、專科程序設計基礎課程教材，以及Python愛好者自學用書。

本書以Python軟件為基礎，詳細介紹了數學建模領域各種經典算法以及其軟件實現。內容涉及線性代數、運籌學、插值擬合、微分差分方程、數據處理、多元統計分析、評價預測等領域的經典算法，既有對數學原理的詳述，又有與例題和案例配套的Python程序。適合於沒有Python語言基礎的讀者快速上手Python語言。本書可以作為"數學建模"課程的主講教材，也可以作為"數學實驗"課程的參考教材，以及"運籌學"課程的擴充閱讀教材和教學參考書。

本書主要以Python+OpenCV為主，系統地介紹了Python在數字圖像處理的各種應用算法和案例，對數字圖像處理的各種算法進行講解和案例分析，以方面讀者後期繼續進行人工智能、機器學習、深度學習等方面的學習和研究，不再需要更換編程語言和編程環境。本書主要以介紹圖像處理技術和應用實例為主，每個處理技術後面跟著至少一個應用實例，全書共給出189個應用實例程序，每個實例均已通過作者的調試，能夠運行正常，讀者可直接引用。

本書介紹了現代語音信號處理的基礎、原理、方法和應用，並且給出一些相關算法的Python庫和調用函數。全書共15章，第1章介紹了語音信號處理的發展歷程、人工智能基礎和相關研究方向；第2～4章介紹了語音信號處理的一些基礎理論、方法和參數；第5章介紹了神經網絡與深度學習的基礎知識；第6～15章將語音信號處理的研究方向分為前端處理(包括語音增強、回聲消除、聲源定位和波束形成)、後端應用(包括語音識別、說話人識別和語音情感計算)和其他研究(包括語音合成與轉換、語音隱藏和助聽器聲信號處理)三個部分，並介紹了相關研究的基礎理論和算法原理。在附錄中，介紹了學習Python語言的PyCharm軟件的快速使用教程，並對文中常用的Python庫進行了說明。本書可作為計算機和通信與信息系統等學科相關專業的高年級本、專科學生和研究生的教材或教學參考用書，也可作為從事語音信號處理的科研工程技術人員的輔助讀物和參考用書。

本書展示如何在你新買的樹莓派上通過編程實現一個網絡機器人、氣象站，或是媒體服務器等功能。通過一些簡單的實例和有趣的項目，你能學到如何在樹莓派上通過Python進行編程。你將會學到如何創建一系列好玩且實用的項目，從可以搜索並下載文件的網絡機器人，到一個可以將你的寵物逼瘋的小玩具。甚至，你還會學到將樹莓派與Arduino或是Gertboard相結合的方法。新版本已經完全更新了新板的特性。你將學習如何在樹莓派上使用Python編程，並提供實際的示例和有趣的項目。

◎本书把Python技术和量化投资实例结合起来，分4个篇章介绍了Python工具、量化投资统计与计量分析方法、量化投资组合与资产定价理论及应用，以及量化投资策略。 ◎本书实例丰富，有很强的针对性，各章详细介绍了实例的具体操作过程，读者只需按照所介绍的步骤按部就班地操作，就能掌握全书的内容。 ◎本书可供经管类本科高年级学生与研究生参考使用，同时对从事数据分析的实际工作者也大有裨益。 ◎本书配套实例的全部数据文件，可免费给读者提供。

本書主要以國內A股市場為例，借助第三方量化交易平臺，講述了KNN、線性模型、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等常見機器學習算法在交易策略中的應用，同時展示了如何對策略進行回測，以便讓讀者能夠有效評估自己的策略。 另外，本書還講解了自然語言處理（NLP）技術在量化交易領域的發展趨勢，並使用時下熱門的深度學習技術，向讀者介紹了多層感知機、卷積神經網絡，以及長短期記憶網絡在量化交易方面的前瞻性應用。 本書沒有從Python基礎語法講起，對於傳統交易策略也只是一帶而過，直接將讀者帶入機器學習的世界。本書適合對Python語言有一定了解且對量化交易感興趣的讀者閱讀。

《Python全棧測試開發（視頻案例版）》從Python實戰實例講起，逐步深入到以Python語言為基礎的三大主流自動化測試領域：Web自動化測試、APP自動化測試以及接口自動化測試，重點介紹了使用Python+Selenium3+Unittest進行Web自動化測試、使用Python+Appium進行APP自動化測試和使用Python+Requests+Pytest+Allure實現接口自動化測試，並在最後輔以項目實戰案例，讓讀者不但可以系統地學習各個類型自動化所對應API的相關知識，而且能對自動化底層框架開發有更為深入的理解和應用。 全書分為15章，涵蓋的主要內容有Python實戰實例、自動化測試基礎、自動化框架Selenium剖析、自動化測試框架unittest設計及實現、Selenium Grid、移動端穩定性實戰、移動端自動化測試框架、接口測試理論、Postman+Newman實現接口自動化、接口從設計到開發全過程、Python+Requests實現接口測試、主流測試框架pytest+Allure報告生成、Jenkins+Git持續集成、Web自動化項目實戰（CRM系統）和接口自動化項目實戰（DSMALL商城）。 本書系統完整，結構清楚，語言通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合自動化測試入門讀者和進階讀者閱讀，也適合白盒測試工程師、Java自動化測試工程師等其他程序設計愛好者閱讀。另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材使用。

本書前5版好評如潮，作為第6版，本書首次使用了Python語言。本書除了介紹用於統計和機器學習等領域的預測、分類、可視化、降維、推薦系統、聚類、文本挖掘、網絡分析等方法之外，內容還包括： 新加入的合著者Peter Gedeck擁有使用Python講解商業分析課程的豐富經驗以及將機器學習應用於新藥發現過程的專業技能。在本書中，他十分樂於將這些經驗和技能與讀者分享。討論數據挖掘中的倫理問題。根據教師和學生的反饋意見對內容做了更新。通過多個案例展示數據挖掘技術的實際應用。每章後面的習題有助於讀者評估和加深對該章內容的理解。在線支持網站提供了數據集、教學資料、習題答案、PPT教案和案例解決方案。

Designed as a textbook for a one or two-term introduction to mathematical statistics for students training to become data scientists, Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python is an in-depth presentation of the topics in statistical science with which any data scientist should be familiar, including probability distributions, descriptive and inferential statistical methods, and linear modelling. The book assumes knowledge of basic calculus, so the presentation can focus on 'why it works' as well as 'how to do it.' Compared to traditional "mathematical statistics" textbooks, however, the book has less emphasis on probability theory and more emphasis on using software to implement statistical methods and to conduct simulations to illustrate key concepts. All statistical analyses in the book use R software, with an appendix showing the same analyses with Python.The book also introduces modern topics that do not normally appear in mathematical statistics texts but ar

本書詳盡而系統地介紹了Python語言程序設計的方方面面，通過大量的示例、偽代碼、流程圖和其他工具，使讀者更容易學習程序設計邏輯。本書清晰、簡明、友好的表述風格，可以讓讀者輕鬆掌握Python程序設計理論，快速投入實際開發中。

這本《對比Excel，輕松學習Python 報表自動化》繼承了對比學習的特點，全書內容圍繞Excel 功能區的各個模塊，通過對比Excel 的方式來詳細講解每個模塊中對應的Python 代碼如何實現，輕松、快速地幫助職場人實現報表自動化，提高工作效率。本書主要分為4 個部分：第1 部分介紹Python 基礎知識，讓讀者對Python 中常用的操作和概念有所了解；第2 部分介紹格式相關的設置方法，包括字體設置、條件格式設置等內容；第3 部分介紹各種類型的函數；第4 部分介紹自動化相關的其他技能，比如自動發送郵件、自動打包等操作。 本書適合每天需要做很多報表，希望通過學習報表自動化來提高工作效率的所有讀者，包括但不限於分析師、數據運營、財務等人群。

Python 是可視化的有力工具，被廣泛地應用於科學計算和繪圖領域。本書採用Turtle、Matplotlib、NumPy這三個Python工具，以分形與計算機影像處理的經典算法為例，通過程式和圖像説明讀者一步步掌握Python繪圖和資料可視化的方法和技巧，並且讓讀者感受到分形的魅力。本書圖文並茂，講解細緻，既是Python的繪圖指南，也是分形的通俗化讀物，適合熟悉Python基礎知識，對分形和資料可視化感興趣的Python繪圖初學者。

本書基於Python語言，結合實際的數據集，介紹如何使用機器學習與深度學習算法，對數據進行實戰分析。本書在內容上循序漸進，先介紹了Python的基礎內容，以及如何利用Python中的第三方庫對數據進行預處理和探索可視化的相關操作，然後結合實際數據集，分章節介紹了機器學習與深度學習的相關算法應用。本書為讀者提供了源程序和使用的數據集，方便讀者在閱讀時同步運行程序，在增強學習效果的同時為讀者節省了編寫程序的時間。源程序使用Notebook的形式進行組織，每個小節注釋清晰，講解透徹。同時為程序配備了相應的視頻講解，輔助讀者對程序能很好地理解和消化。本書在簡明扼要地介紹算法原理的同時，更加注重實戰應用和對結果的解讀。

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用·最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色： 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw

《Python語言程序設計入門實驗指導》是《Python語言程序設計入門》的配套實驗指導教材，全書共分4篇：第一篇是Python程序設計實驗指導，結合主教材內容提供了14個實驗，每個實驗給出了實驗目的、要求以及程序提示；第二篇是《Python語言程序設計入門》習題解答；第三篇是全國計算機等級考試二級Python介紹，包括全國計算機等級考試大綱、公共基礎知識、Python模擬試題等；第四篇是Python應用實訓，介紹了Python在網絡爬蟲、數據處理和數據可視化等方面的應用。 《Python語言程序設計入門實驗指導》內容豐富，實用性強，與《Python語言程序設計入門》一起構成了一套完整的教學用書，可作為高等學校的教學參考書，也可作為報考全國計算機等級考試(NCRE)人員的參考資料。

本書首先介紹Python語句的基礎知識，之後詳細介紹用Python和PyQt5提供的各種可視化類進行可視化界面編程。本書對各種類做了細致的介紹，對類的方法、槽函數和信號都了詳細的說明，並配以實例。可視化編程方面主要內容包括PyQt5的框架、基礎類、常用控件、高級控件、主窗口、對話框、窗口美化、事件、繪圖、文件操作、數據庫等。本書與現在僅用的2本書相比，講解更全面細致，實例也很有針對性，非常適合用Python進行可視化編程的初學者，由於本書對類的各種方法介紹比較詳細，也可以作為有一定基礎的人作為參考手冊，在忘記類的方法的時候查閱。

《Python編程項目案例實戰（微課視頻版）（21世紀高等學校計算機類課程創新系列教材·微課版）》從初學者的角度進行編寫，內容比較全面，由淺入深地設計案例內容。全書共分為兩篇：第一篇是Python基礎，介紹了Python入門、基本數據類型與表達式、語句與結構化程序設計、組合數據類型與字符串、函數、文件處理、異常處理、面向物件程序設計；第二篇是Python實戰，介紹了數據庫編程、網頁爬取、數據可視化、Python圖形化界面設計、Python網絡編程和Python實踐綜合案例。書中的每個知識點都有相應的實現代碼和案例。《Python編程項目案例實戰（微課視頻版）（21世紀高等學校計算機類課程創新系列教材·微課版）》是一本針對愛好Python的讀者而編寫的Python基礎教程，尤其適用於高等院校的教師、在讀學生及相關領域的Python愛好者。

本書是一本特別的Excel書，也是一本特別的Python書，更是一本集Python編程和Excel實用技巧於一體的書。本書從職場人士熟悉的辦公工具Excel入手，著眼於辦公這個主題，通過168個辦公實用案例學習Python是如何控制Excel實現辦公自動化的。由於本書應用了大量的案例介紹Python是如何處理Excel的工作簿、數據分析、圖表等Excel的常見辦公操作的，而不是直接學習Python是如何編程的，所以能夠極大的消除讀者學習Python的恐懼心理，極大的降低了學習門檻。

運用數位與統計方法了解歐式選擇權定價！※將抽象的數學公式，巧妙運用程式語言進行輸出，帶你無障礙進入統計分析的世界。※使用熱門Python程式語言，學習數學或理論模型，瞭解選擇權的定價。※透過量化分析方法與時間序列模型，深入解析專業財金議題。※本書適合大學部高年級或研究生使用及對衍生性商品有興趣的讀者自修。更是「衍生性金融商品」、「創新金融商品」或「財務工程」等課程最佳工具書。 一書在手，掌握選擇權

Python是一門開源的程式設計語言，憑藉其易學和靈活的特點，得到了越來越多人的認可和青睞。它在金融領域也有著非常好的應用現狀和前景。本書聚焦于Python在金融分析與風險管理的應用，全書分為入門篇、基礎篇和提高篇，共12章。入門篇對Python做了介紹並結合金融場景演示了Python的基本操作；基礎篇結合金融場景，講解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模組的