Python Data Science Handbook

Python全棧系列包括4冊，分別為《Python全棧開發――基礎入門》《Python全棧開發――高階編程》《Python全棧開發――數據分析》和《Python全棧開發――Web編程》。本書是Python全棧開發系列叢書的第1冊，將重點講解與Python相關的基礎入門知識，搭配近600個示例代碼，可以幫助讀者快速、深入的理解和應用相關技術，為之後的進階學習打下夯實的基礎。本書共18章。第1章Python簡介，主要包括Python的歷史、設計哲學、特點和應用前景等知識點；第2章Python開發環境，主要包括Python解釋器、Python編輯器和IDE工具的安裝等知識點；第3章基本語法，主要包括變量、常量、模塊和包的定義等知識點；第4章編碼規範，主要包括命名規範、注釋規範、導入規範和代碼排版等知識點；第5章變量類型，主要包括整數、浮點數、複數、布爾值、空值、字符串、列表、元組、字典和集合等類型；第6章數據類型轉換，主要包括int()、float()、bool()、str()、list()、tuple()、set()和dict()等函數；第7章運算符，主要包括算術、賦值、位、邏輯、比較、成員和身份等運算符；第8章流程控制，主要包括順序結構、選擇結構和循環結構；第9章函數，主要包括函數的創建、函數的調用、函數的嵌套、函數式編程、迭代器和生成器等知識點；第10章面向對象，主要包括類和對象、封裝、繼承、多態和枚舉類等知識點；第11章異常處理，主要包括異常的分類、捕獲異常、異常堆棧和自定義異常等知識點；第12章常用模塊，主要包括math、random、datetime、logging、pickle和configparser等模塊；第13章文件，主要包括文件內容操作、文件和目錄操作等知識點；第14章正則表達式，主要包括普通字符、轉義字符、字符類、量詞、分組、斷言和re模塊等知識點；第15章數據交換格式，主要包括CSV、XML和JSON等格式；第16章數據庫編程，主要包括SQLite、MySQL、MongoDB和Redis等數據庫；第17章網絡編程，主要包括網絡基礎和Socket編程等知識點；第18章多進程和多線程，主要包括進程守護、進程阻塞、進程池、進程間的消息隊列、線程守護、線程阻塞、互斥鎖、事件、條件變量、信號量、障礙對象、線程定時器、線程池和線程間的消息隊列等知識點。本書可

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。

全書共分 12 章，包括初識 Python、Python 語言基礎、流程控制語句、序列的應用等。書中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，可以使讀者輕鬆領會 Python 程序開發的精髓，快速提高數據庫管理技能。本書通過大量實例及一個完整項目案例，幫助讀者更好地鞏固所學知識。本書主要作為針對語言類、新聞類等專業的計算機基礎公共基礎課教材，也適合對人工智能領域感興趣的讀者參考。

《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。

本書是《看漫畫學Python》的進階版本，繼續秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，並繼續採用《看漫畫學Python》一書中3個不同的漫畫人物角色，通過這3個角色之間的輕鬆對話把複雜的技術問題簡單化。本書總計12章。第1章講解Python的IDE工具PyCharm的基礎知識、高級功能和調試功能；第2章講解如何用Python繪圖庫Turtle繪製基本圖形；第3章講解Python的Qt庫PyQt的基礎知識和用法；第4章講解如何用分詞庫實現分詞，以及如何用詞雲庫形成詞雲;第5章講解如何用OpenCV庫實現圖像處理和人臉檢測；第6章講解網絡爬蟲技術；第7章講解如何用Python訪問MySQL；第8章講解如何用Python解析XML文檔；第9章講解如何用xlwings庫操作Excel文件；第10章講解如何用pyecharts庫進行數據可視化。第11～ 12章通過兩個項目實戰幫助讀者將前10章所學的內容融會貫通。本書貫穿了動手實踐環節，旨在幫助讀者完成書中示例並及時消化書中知識點。如果您想提升Python技能，則無論您是想學習編程的小學生，還是想參加計算機競賽的中學生，抑或是計算機相關專業的大學生，甚至是正在從事軟件開發的職場人，本書都適合您閱讀和學習。

本書共分10章，介紹了Python基本語法，Python科學計算、數據分析、機器學習方面常用的工具包，介紹了Python在數據分析方面常用操作，數據可視化，網絡數據獲取。本書包含數據分析的前沿技術--深度學習技術，包括卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡、FasterRCNN、Yolo等。本書通過圖像分析、視頻分析、時間序列分析等方面應用的例子使讀者可以進行一些數據分析方面的應用工作。本書與數據分析應用緊密結合，通過通俗易懂的語言、豐富的案例，使讀者對Python數據分析獲得一個較為全面的認識。本書每章後面附有習題，便於讀者瞭解自己對內容的掌握程度。

本書分為10章。第1章介紹Python語言的起源和特性，以及安裝Python及其開發環境的方法；第2章介紹Python語言的基礎知識；第3章介紹Python數據組織結構，作為學習後續數據操作的基礎；第4～7章介紹為了能夠有效進行數據分析和數據挖掘所必須對數據進行的多種處理方法；第8章介紹使用不同的Python擴展庫，以不同的可視化方法和形式對數據進行探索和分析；第9章介紹數據分析方法；第10章介紹數據挖掘的關聯、分類和聚類算法。 本書配套以下教學資源：教學PPT、習題答案、數據分析支撐文件、程序代碼等，請選用本書作教材的教師登錄www.cmpedu.com註冊後下載，或發郵件至jinacmp@163.com索取(注明學校名+姓名)。 本書可作為普通高校計算機、大數據、人工智能、金融管理等專業的教材，也可供廣大從事數據分析、人工智能、機器學習等應用系統開發的技術人員參考。 本書配有電子課件和程序代碼，書中的程序代碼均在Python 3.8、Anaconda 3上調試通過，有些需要安裝第三方庫。選用本書作教材的老師請登錄www.cmpedu.com註冊下載課件等教學資源，或發郵件至jinacmp@163.com索取。

本書共分為9章，第1章和第2章簡單介紹Python的基本情況和基礎知識，使讀者瞭解統計中經常用到的Python基礎知識；第3章主要是對如何使用Python讀取及處理數據進行介紹；第4章是對數據可視化進行講解，通過折線圖、箱形圖、餅狀圖等圖的繪製進一步掌握讀取數據的方法，並且能夠掌握Python基礎知識點；第5章則是對數據進行描述性統計分析介紹，如對數據的集中趨勢、離散程度等進行講解；第6～9章包括T檢驗、方差分析、相關分析和回歸分析等統計分析方式，以及對於相關結果的解讀和分析。

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。

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。

Python作為一種高級程式設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程式設計領域備受推崇的語言。作為ArcGIS的腳本語言，使用Python將大大提升地理資料處理的效率。 本書共13章，分別介紹了空間資料、Python基礎、OGR庫、向量資料、過濾和選擇資料、幾何物件的操作細節、空間關係、空間參考系統、GDAL庫、柵格資料、監督和非監督技術，以及Python的相關模組和庫的使用。通過閱讀本書，

本書主要講解Python編程的基礎知識，全書分可以分為4個部分。第一部分是搭建工作平臺：Python的安裝、Sublime Text的安裝、Python程序的運行、Python自帶的集成開發環境IDLE簡介。第二部分是基礎知識：變量、字符串、常量、表達式，選擇和循環：程序的結構，元組、列表、字典，函數。第三部分是提高：類、圖形用戶界面（GUI）、異常處理及程序調試、文件與目錄操作、基本數據結構的擴展。第四部分是實踐：用Python的遊戲模塊pygame，編制3個較為簡單的遊戲，一是跳躍的小圓球，二是一步步行走的小圓球，三是小鳥穿越門柱遊戲。本書語言簡潔清晰，描述通達明瞭，各個部分的內容配有大量的程序例子進行解釋，每個例子都能夠在所搭建的平臺上正確運行。每章後面附有思考與練習。本書適合作為高等院校、高職高專院校Python基礎課程的教材，也可作為Python愛好者的學習參考書。

《Python遊戲超詳細實戰攻略（微課視頻版）》以Python 3.7為編程環境，從基本的程序設計思想入手，逐步開展Python語言教學，是一本面向廣大編程學習者的程序設計類圖書。基礎篇主要講解Python的基礎語法知識、控制語句、函數、文件、面向物件編程基礎、Tkinter圖形界面設計、網絡編程和多線程、Python數據庫應用等知識，並以小遊戲案例作為各章的階段性任務；實戰篇和提高篇綜合應用基礎篇講解的知識，開發經典的、大家耳熟能詳的遊戲，如連連看、推箱子、兩人麻將、掃雷、中國象棋、飛機大戰和Flappy Bird等。本書z大的特色在於以遊戲開發案例為導向，使枯燥的Python語言學習充滿樂趣。通過本書，讀者將學會Python編程技術和技巧，學會面向物件的設計技術，了解程序設計的相關內容。書中不僅列出了完整的代碼，同時對所有的源代碼進行了非常詳細的解釋，通俗易懂，圖文並茂。 本書適用於Python語言學習者、程序設計人員和遊戲編程愛好者。

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。

本書從實際項目出發，以Python為主要編程語言從基礎知識到高級編程、從前端開發到後端開發，全面系統的闡述在Python實際項目開發過程中所需用的到各種技術及相關知識。 全書共分為3篇：第1篇為入門篇（第1和2章），入門篇詳細講解Python編程語言的基礎知識，包括Python編輯器PyCharm的使用、Python的變量及標識符、數據類型、運算符、行和縮進、條件語句、循環語句、函數、面向物件編程、錯誤和異常、模塊及常用模塊的使用、包的使用、迭代器、生成器、裝飾器、多進程與多線程。 第2篇為應用篇（第3章~第6章），應用篇詳細講解Python與第三方軟件的結合及實際使用，包括Python對MySQL的操作、對MongoDB的操作、對Redis的操作、使用Python爬取網頁內容、爬取App內容、常見數據分析與可視化包NumPy、Pands、matplotlib的使用、Python與前端交互等。 第3篇為實戰篇（第7章~第8章），實戰篇詳細講解Flask框架的使用，並通過開發一個短視頻數據平臺將前文所學的全部技術內容應用在實際項目當中，使學以致用。除了開發項目之外，對項目的上線流程也做了詳細的講解，包括服務器的部署、域名設置、服務器的備案等。使所學的知識真正能用在實際項目當中。 本書可作為Python初學者入門書籍，也可作為從事Web開發或者數據分析技術人員及培訓機構的參考書籍。

本書是一本使用 Python 3.8 進行數據處理和分析的學習指南。全書分為三部分：基礎入門、實戰案例及拓展與應用。在基礎入門部分，介紹了 Python 的語法基礎，包括數據類型、流程控制、函數，數據的導入導出，數據處理的 NumPy 和 Pandas 庫，數據清洗、數據分析、數據可視化和圖像處理，以及正則表達式和爬蟲方面的知識點；在實戰案例部分，介紹了中文分詞 jieba 庫，並用三個完整的數據分析案例介紹了數據的清洗和分析過程；在拓展與應用部分，主要介紹了 Python 對文件系統的操作和格式化字符串的輸出，並對數據庫的操作、Python 應用模塊的 DIY 與發布，以及機器學習入門做了簡單的介紹。 本書內容豐富、簡單易懂，適合本科生、研究生閱讀，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讀者參考。

《Python數據分析與可視化》介紹了數據分析的各主要流程，並引入了6個完整的數據分析案例。《Python數據分析與可視化》從理論和案例兩個角度對數據分析與可視化以及Python的工具進行了介紹，採用理論分析和編程實踐相結合的形式，按照數據分析的基本步驟介紹了數據分析的理論知識，並對相應的Python庫進行了詳細介紹，讓讀者在瞭解數據分析的基本理論知識的同時能夠快速上手實現數據分析的程序。 《Python數據分析與可視化》適合Python語言初學者、數據分析從業人士以及高等院校計算機、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的師生使用。

本書是一部學習Python編程語言的教材。全書共分21章，內容包括引言、開發環境搭建、 個Python程序、Python語法基礎、數據類型、運算符、控制語句、數據結構、函數、面向對象編程、異常處理、常用模塊、正則表達式、文件操作與管理、數據交換格式、數據庫編程、網絡編程、圖形用戶界面編程和Python多線程編程等。每章後面都安排若干同步練習題，並在附錄A中提供了參考答案。 本書既可作為高等學校計算機軟件技術課程的教材，也可作為社會培訓機構的培訓教材，還可作為廣大Python初學者和Python開發人員的參考用書。

《Python編程從入門到實踐（案例視頻版）》從初學者的角度出發，通過通俗易懂的語言、大量的上機練習、豐富的編程實例，由淺入深地講解Python編程知識和應用技術，讓讀者在實踐中學習，在實踐中提升編程開發能力。全書分為四大部分，其中基礎部分包括Python概述、Python語言基礎、運算符和表達式、程序結構、列表和元組、字典和集合、字符串等；提高部分包括正則表達式、函數、面向物件編程、模塊和包、異常處理和程序調試、文件和目錄操作、數據庫操作等；應用部分包括圖形界面編程、網絡編程、Web編程、Web框架、網絡爬蟲、進程和線程、遊戲編程等；針對項目開發部分則以掃碼閱讀的形式提供了Python在界面設計、遊戲開發、網站開發、爬蟲開發、API應用、自動化運維、數據挖掘與機器學習、人工智能等8大應用領域的知識和47個經典實戰案例，幫助讀者學完基礎做項目，全面提升Python實戰開發技能，讀者可掃碼學習或者下載到計算機中進行編程練習。 本書在講解知識點的過程中結合了具體上機練習或案例進行介紹，涉及的程序代碼也給出了詳細的注釋，讀者可輕鬆學習Python編程知識並領會Python程序開發的精髓。另外本書採用O2O教學新模式，線下與在線協同，以紙質內容為基礎，配備了視頻教學，在每章的結尾配備了更多超值的在線內容，幫助讀者鞏固所學，開闊視野，獲取更多的相關知識。 本書配備了極為豐富的學習資源，除配套的373集同步教學視頻和素材源文件外，還附贈了習題庫、面試題庫、刷題寶和8大類應用領域的編程工具及相關的拓展資源。 本書既可作為Python初學者的入門教材，也可作為高等院校Python編程專業的教學用書和相關培訓機構的培訓教材。

《Python GUI開發手冊：基礎·實戰·強化》是“計算機科學與技術手冊系列”圖書之一，該系列圖書內容全面，以理論聯繫實際、能學到並做到為宗旨，以技術為核心，以案例為輔助，引領讀者全面學習基礎技術、代碼編寫方法和具體應用項目。旨在為想要進入相應領域或者已經在該領域深耕多年的技術人員提供新而全的技術性內容及案例。 本書以Python語言為載體講解GUI開發，分為4篇，分別是：基礎篇、tkinter模組實戰篇、PyQt5模組實戰篇和項目強化篇，共30章。內容由淺入深，循序漸進，使讀者在打好基礎的同時逐步提升技能。本書內容包含了GUI開發必備的基礎知識和資料庫相關知識，以較大篇幅講解了目前應用較廣的兩個開發模組（tkinter和PyQt5）和相應的12個關鍵案例，同時配備了兩個大型項目，使讀者能夠同步做出產品，達到學到並且做到的目的。 本書適合Python GUI開發從業者、Python 開發程序員、Python 開發以及人工智能的愛好者閱讀，也可供高校計算機相關專業師生參考。

本書主要介紹如何使用Python處理數學問題。內容涉及代數、統計、概率和微積分等方面。本書第1～4章主要講解Python編程的基本知識，第5～12章主要是介紹Python用於處理數學問題的第三方擴展庫的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python繪圖是後續很多章節的基礎，請讀者務必要首先熟悉這一章的內容。第6章面向物件編程主要講解什麼是面向物件的程序設計，Python是一種面向物件的程序設計語言，掌握面向物件的概念對於理解Python程序、編寫出效率更高的Python代碼會很有幫助。NumPy是Python科學計算的基礎，第7章詳細講解NumPy的使用方法。第8章的內容相對比較獨立，主要介紹Python在符號計算方面的應用。第9和第10章是關於概率統計的內容，會用到第5～7章的知識。第11章是關於分形的介紹，讀者可以了解到如何使用Python繪製分形。第12章是講解Python中的異常處理。本書適合高等院校及培訓機構相關專業的參考用書，以及對如何使用Python處理數學問題感興趣的初學者閱讀。

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。

本書包括Python程序設計的方方面面：首先從Python的安裝開始，PyCharm的安裝，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句；然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括面向對象、異常、屬性、I/O文件操作以及模塊和包的知識；最後，作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了1個實際開發項目。

《Python編程基礎與科學計算》首先講解了Python語言的語法基礎，適合沒有Python基礎的人，隨後重點講解Python在科學計算方面的應用，包括數組的使用、多項式、最小二乘法擬合、繪製各種二維和三維數據圖像、各種數值計算方法，例如聚類算法、線性代數運算（特徵值、特徵向量、線性方程組求解、奇異值分解、範數等）、稀疏矩陣的存儲及線性代數運算、積分、微分、常微分方程組的求解、各種插值算法、優化算法（單變量、多變量局部優化和全局優化、曲線擬合、方程求根、線性規劃）、傅裡葉變換（FFT、正弦余弦變換、窗函數、短時傅裡葉變換等）、信號處理（卷積和相關計算、FIR和IIR濾波器及設計、濾波器頻率響應、小波分析等）、圖像處理、正交距離回歸、空間算法（三維旋轉變換、kd樹、勞內德三角形、凸包等），符號運算包括多項式簡化、微分、積分、極限、泰勒展開、代數方程、常微分偏微分方程求解、非線性方程組求解、密集和稀疏矩陣運算、繪製二維和三維圖像等，用Python處理Excel數據、繪製Excel數據圖像，文本文件和二進制文件的讀寫等內容。《Python編程基礎與科學計算》內容講解詳細，給出了每個命令的語法格式，對語法中的參數進行了詳細解釋，在每個知識點配以實例程序。《Python編程基礎與科學計算》的主要目的是替代Mathlab，Matlab價格昂貴且受到美國政府的限制，不允許國內的一些行業使用，Python及科學算法包是開源的免費的。本書的主要讀者物件是高校的老師、研究生、博士生、高年級本科生、科研院所及企業中的科技工作者等。

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。

本書以《Python 程序開發職業技能等級標準》 為編寫依據，內容主要由數據收集與清洗、數據可視化與數據分析、人工智能應用3個部分組成，涵蓋了 NumPy、pandas、數據處理、數據可視化、機器學習、深度學習和推薦系統等相關知識。本書以模塊化的結構組織各個章節，以任務驅動的方式安排內容，以培養學生能力為目的，充分體現了“做中學，學中做”的思想。本書可用於 1+×證書制度試點工作中的 Python 程序開發職業技能培訓，也可以作為期望從事 Python 程序開發人員的自學參考用書。

數據可視化是將Python應用于大氣海洋科學中數據處理及分析過程的重要環節，它可以讓複雜晦澀的數據變得鮮活生動，從而更好地被理解。本書主要介紹幾個基於Python且各具特色的繪圖工具包，從安裝到使用，並列舉大量的代碼示例，為使用Python進行數據分析的用戶們提供詳細的參考。

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。

《Python Web開發手冊：基礎·實戰·強化》是“計算機科學與技術手冊系列”圖書之一，該系列圖書內容全面，以理論聯繫實際、能學到並做到為宗旨，以技術為核心，以案例為輔助，引領讀者全面學習基礎技術、代碼編寫方法和具體應用項目。旨在為想要進入相應領域或者已經在該領域深耕多年的技術人員提供新而全的技術性內容及案例。 本書以Python語言為載體講解Web開發，分為4篇，分別是：Web基礎篇、Flask框架實戰篇、Django框架實戰篇和項目強化篇，共30章，內容由淺入深，循序漸進，使讀者在打好基礎的同時逐步提升。本書內容包含了Web開發必備的基礎知識和資料庫相關知識，以較大篇幅講解了目前應用較廣的兩個框架（Flask和Django）和相應的14個關鍵案例，同時配備了兩個大型項目，使讀者能夠同步做出產品，達到學到並且做到的目的。 本書適合Python Web開發從業者、Python開發程序員、Python開發以及人工智能的愛好者閱讀，也可供高校計算機相關專業師生參考。

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。

內容提要本書分為7章，內容包括Python程序設計入門、Python程序設計基礎、程序控制、組合數據類型、函數、數據文件、模塊和庫等內容。本書由淺入深地講解了Python的基本語法、程序設計思想及問題求解，並結合大量實際案例，增加讀者對知識點的理解和應用。本書適合作為高等學校非計算機專業大學計算基礎相關課程的教材，也可供相關工程技術人員參考。

《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。

《Python 與開源GIS ――數據處理、空間分析與地圖製圖》從應用開發角度，根據作者多年的工作經驗，介紹Python語言在開源GIS中的應用。希望能夠借此機會，使得開源GIS得到應用，並進一步推廣開源GIS的理念與技術。《Python 與開源GIS ――數據處理、空間分析與地圖製圖》主要以空間數據的處理、分析以及地圖製圖為主線。在選擇內容時，《Python 與開源GIS ――數據處理、空間分析

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。

本書對Python的計算機編程進行了生動活潑、直觀易懂且引人入勝的入門介紹。這本書是專門為沒有或幾乎沒有編程經驗的生命科學家而寫的，其目的不僅是為他們提供Python編程的基礎，而且是讓他們有信心和能力開始在自己的研究中使用Python。本書的所有示例均來自廣泛的生命科學研究領域，包括生物信息學、結構生物學、發育生物學、進化生物學和生態學，從簡單的生化計算和序列分析到對細胞中基因和蛋白質的動態相互

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。

《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

本書是Python程式設計語言的傑出參考手冊，書中詳盡講解了Python核心和Python庫中重要的部分。全書分為三個部分，首部分涉及類型與物件，運算子與運算式，程式結構與控制流，函數與函數式程式設計，類與物件導向程式設計，模組、包與分發，輸入與輸出，測試、調試、探查與調優等與Python語言相關的內容；第二部分涉及內置函數和異常、運行時服務、數學運算、資料結構、演算法與代碼優化，字串和文本處理，

本書旨在通過實際的Python 3.0代碼示例展示Python與數學應用程序的緊密聯繫，介紹將Python中的各種概念用於科學計算的方法。本書共有15章。第1～3章介紹Python中的主要語法元素、基本數據類型、容器類型等概念；第4～9章介紹線性代數、數組、函數、類、迭代等與數學數據類型緊密相關的內容；第10～14章就有關科學計算程序運行過程中錯誤處理、輸入輸出、測試等問題進行探索，並具體給出了一些綜合實例，以幫助讀者進一步掌握前述章節所涵蓋的內容；第15章介紹符號計算的相關內容，旨在讓讀者瞭解這一常用於推導和驗證理論上的數學模型和數值結果的技術。本書特色鮮明，示例生動有趣，內容易讀易學，既適合Python初學者和程序員閱讀，也適合高校計算機專業的教師和學生參考。具有編程經驗以及科學計算的愛好者也可以將本書作為研究SciPy和NumPy的參考資料。

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。