Python Data Science Handbook

《Python從入門到精通（第2版）》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用Python進行程序開發應該掌握的各方面技術。全書共分23章，包括初識Python、Python語言基礎、運算符與表達式、流程控制語句、列表和元組、字典和集合、字符串、Python中使用正則表達式、函數、面向物件程序設計、模塊、異常處理及程序調試、文件及目錄操作

Deploy Python creatively and effectively through this collection of short coding projects carefullly curated by best-selling author and Python expert Al Sweigart. This curated collection of simple Pyt

本書將幫助讀者系統掌握編寫高效、優雅的Python代碼的方法，快速成長為一位高水平的Python開發工程師。 作者是Python編程領域的資深開發工程師，有多年的Python開發經驗，本書得到了行業裡15位技術專家的高度評價。 為了幫助讀者編寫出高效的Python代碼，本書不僅從源代碼的角度系統地講解了Python的語法，讓讀者能知其然並知其所以然，

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是目前熱門的開發語言之一， ESRI公司已經將Python作為ArcGIS產品的主要二次開發語言。在ArcGIS開發中使用Python語言，既可以高效地調取ArcGIS地理數據處理的功能，又可以便捷地使用眾多Python的開源資源。本書結合大量地理實際應用代碼和數據，重點介紹了Python的基礎知識、ArcGIS中Python的使用方法、地圖文檔和圖層的訪問與管理、空間數據訪問與操作、矢量數據和柵格數據分析、地圖制圖、自定義工具、插件製作等內容。 本書可供地理學、生態學等相關專業從事地理數據處理的人員學習使用，從而快速掌握ArcGIS Python編程方法。

Bullshit isn't what it used to be. Now, two science professors give us the tools to dismantle misinformation and think clearly in a world of fake news and bad data. "A modern classic . . . a straight-talking survival guide to the mean streets of a dying democracy and a global pandemic."--Wired Misinformation, disinformation, and fake news abound and it's increasingly difficult to know what's true. Our media environment has become hyperpartisan. Science is conducted by press release. Startup culture elevates bullshit to high art. We are fairly well equipped to spot the sort of old-school bullshit that is based in fancy rhetoric and weasel words, but most of us don't feel qualified to challenge the avalanche of new-school bullshit presented in the language of math, science, or statistics. In Calling Bullshit, Professors Carl Bergstrom and Jevin West give us a set of powerful tools to cut through the most intimidating data. You don't need a lot of technical expertise to call out problems

The best survey of cognitive linguistics available, this Handbook provides a thorough explanation of its rich methodology, key results, and interdisciplinary context. With in-depth coverage of the research questions, basic concepts, and various theoretical approaches, the Handbook addresses newly emerging subfields and shows their contribution to the discipline. The Handbook introduces fields of study that have become central to cognitive linguistics, such as conceptual mappings and construction grammar. It explains all the main areas of linguistic analysis traditionally expected in a full linguistics framework, and includes fields of study such as language acquisition, sociolinguistics, diachronic studies, and corpus linguistics. Setting linguistic facts within the context of many other disciplines, the Handbook will be welcomed by researchers and students in a broad range of disciplines, including linguistics, cognitive science, neuroscience, gesture studies, computational linguistic

Handbook of Computational Intelligence in Biomedical Engineering and Healthcare helps readers analyze and conduct advanced research in specialty healthcare applications surrounding oncology, genomics and genetic data, ontologies construction, bio-memetic systems, biomedical electronics, protein structure prediction, and biomedical data analysis. The book provides the reader with a comprehensive guide to advanced computational intelligence, spanning deep learning, fuzzy logic, connectionist systems, evolutionary computation, cellular automata, self-organizing systems, soft computing, and hybrid intelligent systems in biomedical and healthcare applications. Sections focus on important biomedical engineering applications, including biosensors, enzyme immobilization techniques, immuno-assays, and nanomaterials for biosensors and other biomedical techniques.Other sections cover gene-based solutions and applications through computational intelligence techniques and the impact of nonlinear/un

《Python機器學習》從實用的角度出發，整合Python語言基礎、數據分析與可視化、機器學習常用算法等知識。內容從*基本的Python編程基礎入手，由淺入深、循序漸進地講授NumPy庫和Matplotlib庫，以及複雜的機器學習基本理論和算法，並突出知識的實用性和可操作性。《Python機器學習》力求以淺顯的語言講解複雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，並以圖表形式展示代碼和運行結果，配合習題鞏

《Python基礎及應用》完全為零基礎的初學者量身定做，配合大量實例介紹了Python的基本語法、編碼規範和一些編程思想。《Python基礎及應用》共分為兩部分，第1～6章為Python語言基礎，主要介紹Python的基本用法。第7～10章介紹一些Python的實際應用，第7章介紹了如何用Python進行GUI開發，第8章介紹了如何用Python開發網絡爬蟲，第9章介紹了如何用Python進行We

本書以MicroPython微控制器板“掌控板”為基礎，面向Python初學者講解Python編程基礎知識，並通過教學項目引導讀者學習Python嵌入式開發。 全書共8章，主要內容包括Python概要，Python基礎，字符串、列表和字典，內置函數與模塊，掌控板的顯示與輸出，音樂盒，按鍵操作與引腳控制，網絡應用等。

Python以其集命令式編程、函數式編程和面向對象編程於一身的特點，以及龐大的並正在急劇增長的模塊庫優勢，成為了程序設計界的新星。本書以Python 3.6為藍本，共分為6章，主要介紹Python編程的基本知識。第1章從模仿計算器入手，帶領讀者邁入Python的大門，介紹操作符、模塊、數據類型。第2章介紹Python命令式編程的關鍵內容：變量的概念、流程控制、函數、命名空間與變量作用域、Pytho

《用Python編程和實踐！深度學習教科書》是一本專門針對有一定編程經驗，但沒有Python和機器學習相關經驗的讀者編寫的參考書籍，目標是讓讀者能夠獨立編寫出機器學習相關的應用程序。書中首先介紹了機器學習和Python語言的基礎知識，然後對NumPy、Pandas、matplotlib等在Python中使用頻率較高的軟件庫進行講解；對數據可視化、lambda和map等Python語法、基於Data

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

本書是一部系統論述Python 編程語言、OOP 編程思想以及函數式編程思想的立體化教程（含圖書、教學課件、源代碼與視頻教程）。全書共分為四篇：篇Python 語言基礎（ ~ 8 章），第二篇Python 編程進階（第9 ~17 章），第三篇Python 常用庫與框架（8 ~ 22 章），第四篇Python 項目實戰（第23 ~ 28 章）。主要內容包括：開篇綜述、開發環境搭建、個Python 程

Many students find it daunting to move from studying environmental science, to designing and implementing their own research proposals. This book provides a practical introduction to help develop scientific thinking, aimed at undergraduate and new graduate students in the earth and environmental sciences. Students are guided through the steps of scientific thinking using published scientific literature and real environmental data. The book starts with advice on how to effectively read scientific papers, before outlining how to articulate testable questions and answer them using basic data analysis. The Mauna Loa CO2 dataset is used to demonstrate how to read metadata, prepare data, generate effective graphs and identify dominant cycles on various timescales. Practical, question-driven examples are explored to explain running averages, anomalies, correlations and simple linear models. The final chapter provides a framework for writing persuasive research proposals, making this an essent

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。

《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。

本書以Python3.7版本為編寫環境，分為上下兩篇，分別為：基礎篇―Python語言程序設計；進階篇―Python語言科學計算程序設計。本書的每章內容都包含Python程序知識要點、程序語句講解、例題、功能實現等，力求達到讀者能夠通過本書實現Python語言的入門和進階，並逐漸掌握程序設計思想的目標。

《精通Python(微課視頻版)》從初學者角度出發，使用通俗易懂的語言、豐富的實例，詳細介紹了Python語言的編程知識和應用技術。全書共4篇29章，基礎知識篇包括Python概述、Python語言基礎、運算符和表達式、語句和程序結構、列表和元組、字典和集合、字符串；進階提升篇包括正則表達式、函數、面向對象編程、模塊和包、異常處理和程序調試、文件和目錄操作；編程應用篇包括數據庫編程、Python界

本書主要講解Python編程方法與技巧，共8個單元，32課，分為上、下兩冊。上冊四個單元分別為Python基礎語法、turtle畫圖、程序結構和百度AI；下冊四個單元分別為MicroPython、傳感控制、音樂娛樂、網絡爬蟲和串口通信。 本書的定位是讓學生零基礎學習Python編程。本書側重Python編程的實操性學習，並不強調Python知識系統性的講解。本書將Python的語法知識融入課程案例

《Python面試通關寶典》內容分為兩篇，第 1 篇是 Python 語言面試題，第 2 篇是算法面試題。Python 語言面試題涵蓋面試通用問題、Python 語法面試題、函數、類、模塊、文件管理、正則表達式以及 Python 語言綜合應用；算法面試題涵蓋排序、搜尋、字符串、數組、鏈表、二叉樹、堆棧、數學問題、貪婪算法、動態規劃算法以及綜合應用。

本書詳細介紹了Python 程序設計的基本環境、概念、方法和應用，特別是Python 在數據獲取、數據處理、數據展示等方面的應用。本書分為三部分：第一部分(第1～ 4 章)是Python 語言的基礎知識，包括數據與運算、語句與控制結構、組合數據類型；第二部分(第5 ～ 8 章)是Python 語言的高級部分，包括函數、常用的算法 、文件與異常、類與模塊；第三部分(第9 ～12 章)是Python

本書包括：經濟與金融計量分析緒論；描述性統計及其Python應用；參數估計及其Python應用；假設檢驗及其Python應用；相關分析與一元回歸分析及其Python應用；多元回歸分析及其Python應用；多重共線性及其Python應用；異方差及其Python應用；自相關及其Python應用；時間序列分析ARMA模型及其Python應用；廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)及其Python應用；面

Experimental political science has changed. In two short decades, it evolved from an emergent method to an accepted method to a primary method. The challenge now is to ensure that experimentalists design sound studies and implement them in ways that illuminate cause and effect. Ethical boundaries must also be respected, results interpreted in a transparent manner, and data and research materials must be shared to ensure others can build on what has been learned. This book explores the application of new designs; the introduction of novel data sources, measurement approaches, and statistical methods; the use of experiments in more substantive domains; and discipline-wide discussions about the robustness, generalizability, and ethics of experiments in political science. By exploring these novel opportunities while also highlighting the concomitant challenges, this volume enables scholars and practitioners to conduct high-quality experiments that will make key contributions to knowledge.

Want to kill it at your job interview in the tech industry? Want to win that coding competition? Learn all the algorithmic techniques and programming skills you need from two experienced coaches, problem setters, and jurors for coding competitions. The authors highlight the versatility of each algorithm by considering a variety of problems and show how to implement algorithms in simple and efficient code. Readers can expect to master 128 algorithms in Python and discover the right way to tackle a problem and quickly implement a solution of low complexity. Classic problems like Dijkstra's shortest path algorithm and Knuth-Morris-Pratt's string matching algorithm are featured alongside lesser known data structures like Fenwick trees and Knuth's dancing links. The book provides a framework to tackle algorithmic problem solving, including: Definition, Complexity, Applications, Algorithm, Key Information, Implementation, Variants, In Practice, and Problems. Python code included in the book

本書以Python程序設計為主線，從搭建Python運行環境出發，由淺入深、循序漸進地講述Python程序設計的基本概念和基本方法，通過大量精選的例題，講解程序設計思想和方法，從而培養學生程序設計能力。本書內容包括搭建Python運行環境、Python基礎語法、Python流程控制、函數與模塊、面向對象編程、組合數據類型、文件操作、數據庫操作、GUI編程、網絡爬蟲基礎、數據處理、數據可視化等。

本書系統講述了Python程序設計的基礎知識。全書共15章，內容包括：Python概述、Python基本語法、Python的基本流程控制、Python的四種典型序列結構、Python函數、Python文件和數據庫操作、面向對象程序設計、模塊和包、字符串操作與正則表達式的使用、錯誤及異常處理、GUI編程、網絡和多線程編程、基於Flask框架的Web編程、網絡爬蟲應用開發、數據分析與可視化基礎。為提升

Data stewards in any organization are the backbone of a successful data governance implementation because they do the work to make data trusted, dependable, and high quality. Since the publication of the first edition, there have been critical new developments in the field, such as integrating Data Stewardship into project management, handling Data Stewardship in large international companies, handling "big data" and Data Lakes, and a pivot in the overall thinking around the best way to align data stewardship to the data-moving from business/organizational function to data domain. Furthermore, the role of process in data stewardship is now recognized as key and needed to be covered.Data Stewardship, Second Edition provides clear and concise practical advice on implementing and running data stewardship, including guidelines on how to organize based on organizational/company structure, business functions, and data ownership. The book shows data managers how to gain support for a stewards

《Python 從基礎編程到數據分析》是一本同時介紹Python編程和基於Python的大數據分析圖書，既是一本Python入門書，又是一本Python數據分析專業書；既是Python基礎教程，又是Python視頻教程。 《Python從基礎編程到數據分析》共17章，首先介紹了Python的開發環境、代碼編寫風格及程序設計的常見錯誤類型；然後循序漸進地解說了Python編程的基礎語法和相關技巧，

眾所周知，Python這門編程語言的應用場景十分廣泛，人工智能、數據分析、爬蟲、Web開發、遊戲製作等領域都能看到Python的身影，隨著近幾年Python的大熱，和上述Python應用場景相關的書籍、視頻、網站等教學資源隨處可見，而市面上Python的基礎入門教程更是多如牛毛。遺憾的是，在如此豐富的Python教學資源中，為網絡工程師量身打造的計算機網絡運維方面的教學書籍卻相當匱乏。本書內容基於

《Python程序設計與應用》為將“Python程序設計與應用”作為一門編程語言課程的學生編寫，特別適合非計算機專業的本科學生的學習。 《Python程序設計與應用》由淺入深地介紹了Python語言非常基本、非常實用的內容，共分為9章，主要包括：Python概述、Python編程基礎、Python序列結構、Python控制結構、Python函數、Python面向對象程序設計、Python文件、P

《Python 3高級教程(第3版)》將引導你改進編程技術和方法，成為一名更具生產力和創造性的Python程序員。書中探討的一些概念和特性不僅可以幫助你改進代碼，而且還將加深你對Python社區中有關Python的哲學見解和細節理解。《Python 3高級教程(第3版)》提供的一些工具有助於你編寫簡潔的創新性代碼。書中首先回顧了Python的一些核心指導原則，這些指導原則將在本書後面的各種概念和示

Python機器學習第三版（下） Python Machine Learning - Third Edition 第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者

自從樹莓派的發明和興起，Python的受歡迎程度有了很大提高。在本書中，有很多創意的項目，可以幫助你熟練掌握Python編程，書中還結合了樹莓派和Python強大的功能，讓你初學就能輕鬆用python編寫代碼和MasterClass；同時學會如何利用python高效工作，以及使用django、flask、pygame甚至更有用的第三方編程框架。本書沒有從Python最基礎的知識講起，適合對Pyth

Python 是 AI 時代最佳編程語言之一，功能強大，廣泛應用在大數據處理、科學計算、Web 開發、軟件開發、自動化運維、人工智能開發和網絡爬蟲等領域。 《Python 編程技術手冊》是一本系統講述 Python 入門及進階的 Python 技術教程，詳細介紹了 Python編程的核心技術和編程技巧，具體內容包括 Python 環境創建，從 REPL 到 IDE，數據類型與運算符，流程語句與函數

《數據結構與算法(Python版)》講述了Python語言與數據結構。主要內容包括數據結構與算法、Python開發環境、Python數據類型、Python三大結構、函數、線性表、樹和二叉樹、圖、查找、排序、異常處理與調試等。 《數據結構與算法(Python版)》內容精煉、由淺入深，注重學習的連續性和漸進性，適合作為高等院校相關專業教材或教學參考書，也可作為計算機技術人員的應用參考書，還可作為全國

隨著人工智能、大數據與雲計算的發展，Python語言得到了越來越多的使用。 本書以工作過程為導向，採用項目驅動的方式組織內容。全書共分8章，第1章介紹了編程語言發展的歷程及Python開發環境的搭建；第2章介紹了Python語言的縮進、注釋、數據類型、字符串、運算符和表達式等；第3章介紹了順序結構、選擇結構和循環結構等程序控制流程；第4章介紹了列表、元組與字典等數據結構；第5章介紹了Python函數的定義與調用，以及其他高階函數的使用；第6章介紹了Python的模塊與包的使用方法；第7章闡述了Python面向對象的特性；第8章介紹了Python的文件操作與異常處理機制。 本書既可作為大數據、人工智能等相關專業應用型人才的教學用書，也可以作為Python初學者的學習參考書。

《簡明Python教程》面向各專業同學編寫，注重Python程序設計的基礎知識和編碼規範，旨在引導學生養成編寫Python風格優質代碼的習慣，倡導Python編碼文化，彌補這一方面教材的不足。主要從以下方面進行內容編寫：程序設計基礎知識，Python基礎語法，認識簡單的程序，程序結構和調試，函數和模塊，字符串，列表和元組，字典和集合，深入認識函數，Python拾珍，面向對象的程序設計，數值計算模塊

本書共分為4篇18章，第1篇為Python入門，主要介紹Python的功能、使用和學習方法。第2篇為Python應用基礎，主要介紹變量與字符串、列表、元組和字典、控制語句、函數、模塊與包、遞歸、文件、異常、面向對象技術、查找與排序。第3篇為Python科學計算與數據可視化，主要介紹Python科學計算庫、Matplotlib數據可視化。第4篇為Python深度學習與實戰，主要介紹數據挖掘、植物病害