Python Data Science Handbook

美國最勇敢的年輕記者蘇珊娜·卡哈蘭在這本書中講述了著名的羅森漢實驗，通過調查並解讀這項戲劇性實驗背後的秘密，作者揭示了該實驗如何改變了現代醫學的進程。自從人類能夠記錄自己的歷史以來，精神病就一直困擾著人類。但是，從某種意義上說，究竟是什麼原因導致了精神類的疾病呢?歷史上無外乎有三種解釋:思想/靈魂、大腦和環境。幾個世紀以來，醫生們一直在努力定義精神疾病――如何診斷，如何治療。為了尋找答案，1973年，斯坦福大學的心理學家羅森漢（David Rosenhan）決定設計了一項實驗來檢驗精神病醫生是否能正確區分一個人正常還是不正常。他找來8個精神正常的朋友（3女5男），加上他自己一共9個人，假扮為精神病患者，各自前往不同的精神病醫院求診。羅森漢對他的朋友進行了為期5天的簡單訓練，這5天中，他們都不允許洗澡、刮鬍子、刷牙，主要是為了顯得更為邋遢。羅森漢指導他的朋友們練習如何才不用吃精神病院給每個病人都強行服用的藥物，而現在則已成廣為人知的方法了：將藥物藏於舌頭下，等到四下無人之時吐到馬桶中沖掉。羅森漢和他的8個朋友們，每個人在求診時都只是聲稱：“有人在我耳邊發出‘砰砰砰’的聲音”。在當時的精神病學文獻中，還未出現這一類幻聽案例。在精神病醫師進一步詢問其他細節外，這8個假冒的病人除了自己的姓名職業之外都如實回答，且不假裝有其他診裝。當醫師診斷需要住院治療，假病人一進病房就表示幻聽診裝消失，且感覺良好。僅僅因為這樣一項虛構的幻聽症狀，其中的8個人被診斷為精神分裂症，而另一個則被診斷為同樣嚴重的“躁狂抑鬱性精神病”。9人平均住院“治療”19天，最長52天，最短7天。所有人在住院期間都曾受到輕視、貶抑，最後獲准出院的理由都是病情改善。很難說醫護人員發現了這些人其實精神正常。而頗具諷刺意味的是，羅森漢在住院時發現，其他真正的精神病人都知道他（羅森漢）神智正常，而醫師卻不知道。另幾個假病人也有類似發現。比如，有一個年輕病人對羅森漢說：“你沒有病。你若不是記者，就是教授。”還有病人說：“你是來視察醫院的。”住院期間，羅森漢勤寫筆記，被醫護人員稱作“書寫行為”，這被看作精神分裂症導致的偏執行為。羅森漢的實驗結果1975年發表在《Science》（科學），題為《On Being Sane in Insane Places》（精神病房裡的正常人）。羅森漢在論文中認為精神疾病的診斷並非依據個人內

對於研發週期較長、風險較高、可能對受試者存在潛在安全性風險的臨床試驗，如果能在試驗結束之前利用已經積累的臨床試驗數據進行期中分析，將能夠提前發現並中止那些出現危及生命或導致不可逆的嚴重不良事件的臨床試驗；或在期中分析中已經能夠確證干預有效性的試驗，可以提前終止研究，縮短研究的時間，不僅能保護受試者的安全和利益，同時也能節約時間成本和資源。設立數據監查委員會（data monitoring committee，簡稱DMC）在試驗期間審閱期中數據，已經成為許多臨床試驗的常規。近些年來，我國的科研工作者和臨床試驗從業者逐漸認識到DMC的重要作用，並且已在國內臨床試驗領域得到了一些應用，但是國內尚無臨床試驗中數據監查委員會為主題的專著出版，國內科研、學術和行業從業人員亟需此類專業知識，在此契機下，我們希望可以將最前沿的研究進展和操作規範引入國內，以規範和促進DMC在國內發展和科學應用。本書第一版於2002年出版，三位作者也是臨床試驗設計與分析領域中做出突出貢獻的著名統計學家，本書出版後得到了廣大臨床試驗從業人員的認可和歡迎，並成為臨床試驗數據監查委員會相關學習和研究的必讀工具書。第二版在內容上增加了DMC實際運用中的的經驗總結，介紹了已發表文獻中DMC決策相關的試驗實例，闡明了一些現階段DMC遇到的一些科學問題、統計學問題、與監管機構溝通及倫理學的問題。本書出版將契合我國臨床試驗從業人員的需求，為國內臨床試驗工作人員的學習和應用DMC提供一本工具書。本書主要章節：1、 DMC簡介2、 DMC的職責3、 DMC的組成及組建4、 DMC的獨立性：避免利益衝突5、 DMC相關的保密性問題6、 DMC會議7、 DMC與其他試驗相關機構團體的溝通與交流8、 數據監查中的統計學、這些和倫理學問題9、 何時需要成立DMC10、 DMC運用過程中的監管角度考慮11、 DMC相關的法律角度考慮

強化學習是一類重要的機器學習方法,在很多領域得到了成功的應用,*近幾年與深度學習結合起來,進一步推動了人工智能的發展?本書首先介紹了強化學習的基本原理,然後介紹典型的強化學習算法,包括時序差分? SARSA? Q-Learning? DeepQ-network? Double DQN?競爭網絡結構? Rainbow? Actor-Critic? A2C? A3C? TRPO和PPO等,每種算法基本

本書分析了高速列車運行數據的獲取、篩選方法，研究基於高速鐵路列車運行實績，綜合運用現代統計方法及模型、機器學習和深度學習方法、強化學習理論，在解析晚點分佈規律的基礎上重點研究數據驅動的列車晚點傳播與恢復理論與方法，提出基於冗餘時間運用效率及晚點恢復最大化的冗餘時間優化佈局方法，建立數據驅動的高速鐵路列車運行調整理論。本書的主要內容包括：高速列車晚點的宏觀分佈規律；晚點橫向、縱向傳播的宏觀規律和微觀

馬科學（Horse Science）是以馬業基礎理論研究為目的的理論性學科。馬經歷了約5000萬年的進化，經歷了遷移、馴化、擴張和發展等階段，逐漸形成了當今的馬業模式。在馬屬動物發展過程中，馴化是主要的事件，是人類高貴的征服。在馬被馴化前，大多是馬本身為了適應環境能夠更好的生存而出現擴張和消亡並存的狀態，而在被人類馴化後，人類按著馬產業的發展需求進行了定向培育，從而導致了各個用途品種的形成和分化，這個過程大約進行了五六千年。在這個漫長的過程中，人類為了更好地了解和應用馬這個動物，展開了大量的基礎理論研究和探索，對其有了更深入的了解，形成了嚴格的馬科學體系。這些馬科學體系對馬產業的發展、馬文化的傳承都起到了積極的推動作用。 《馬科學》在編寫過程中，廣泛汲取國內外現代馬科學新內容，結合我國馬業發展狀況和實際需求，系統地進行科學編輯，形成了科學性、先進性和實用性為一體的專著，既滿足從事馬科學專業人員的需要，又兼顧廣大愛馬者和馬產業、馬文化從業人員學習馬科學知識的需要。同時采納了近年來國內外馬科學領域的一些具有代表性、嶄新的研究成果，力圖使之成為全面、系統、前沿，並與馬產業緊密結合的專著。 內蒙古自治區是世界上馬品種資源豐富的地區之一。為了充分發揮我區地域特點、民族特色和時代特徵，以適應內蒙古自治區草原畜牧業產業結構調整，以及中國乃至世界現代馬業發展模式的需求，為今後我國馬業躋身世界馬業強國打下堅實的科技基礎：為了響應和落實2017年12月13日內蒙古自治區人民政府發布的內政發（2017）147號文件《關於促進現代馬產業發展的若干意見》，為了迎接2019年首屆內蒙古國際馬業博覽會的勝利召開，在內蒙古自治區黨委宣傳部的協調組織下精心編寫了內蒙古馬文化與馬產業研究叢書之《馬科學》，希望為廣大農牧民能夠更深入地了解馬，為我區馬科學、馬產業和馬文化的更好發展貢獻一點微薄之力。

本書討論使用TensorFlow和Keras等框架構建深度學習應用程序，集中於所需的模型和算法，幫助你在短時間內提高實踐技能。內容涵蓋了聊天機器人、自然語言處理、人臉和對象識別等主題。目標是提供創建能夠執行深度學習的程序所需的概念、技術和算法實現。

強化學習是一種重要的機器學習方法，在智能體及分析預測等領域有許多應用。本書共13章，主要包括強化學習的各種要素，即智能體、環境、策略和模型以及相應平臺和庫；Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和TensorFlow等安裝配置；馬爾可夫鏈和馬爾可夫過程及其與強化學習問題建模之間的關係，動態規劃的基本概念；蒙特卡羅方法以及不同類型的蒙特卡羅預測和控制方法；時間差分學習、預測、離線/在線策略控制等；多臂賭博機問題以及相關的各種探索策略方法；深度學習的各種基本概念和RNN、LSTM、CNN等神經網絡；深度強化學習算法DQN，以及雙DQN和對抗網絡體系結構等改進架構；DRQN以及DARQN；A3C網絡的基本工作原理及架構；策略梯度和優化問題；最後介紹了強化學習的最新進展以及未來發展。

本書以自上而下和自下而上的方法來展示針對不同領域實際問題的深度學習解決方案，包括圖像識別、自然語言處理、時間序列預測和機器人操縱等。還討論了採用諸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度學習開源框架用於實際問題的解決方案及其優缺點。本書內容包括：用於深度學習的編程環境、GPU計算和雲端解決方案；前饋神經網絡與卷積神經網絡；循環與遞歸神經網絡；強化學習與生成對抗網絡；

生物化學和細胞生物學是生命科學的重要基礎學科，其基本實驗技術和方法更是現代生命科學研究的基石。本教材的目的是使醫學院校本科學生初步掌握生物化學和細胞生物學基本實驗原理、方法和技術，為將來的科學研究奠定基礎。為了讓中國本科生在學習上能與國際接軌，並增強學生的專業論文閱讀能力，以及開展生物化學和細胞生物學的整合實驗的雙語教學，本教材正文全文用英文撰寫

《科學美國人》是美國歷史最長的、一直連續出版的雜誌，也是著名的《科學》（Science）的姊妹刊。大眾化的高水準學術期刊，有151位諾貝爾獎得主撰稿。作為《科學美國人》雜誌的資深撰稿人，約翰·霍根對於當代科學有著卓越的領悟，因為他具有一種常人無可企及的優越條件，能借工作的便利，經常性地接觸科學界的名家，諸如林恩·馬古利斯，羅傑·彭羅斯，法蘭西斯·克裏克，裏查德·道金斯，弗裏曼·戴森，莫雷·蓋爾曼，斯蒂芬·傑伊·古爾德，史蒂芬·霍金，湯瑪斯·庫恩，克裏斯·蘭頓，卡爾·波普爾，史蒂文·溫伯格，以及E·0·威爾遜，等等，並能得心應手地刺探他們內心深處的思想。在《科學的終結》一書中，霍根以才華橫溢的筆觸，描寫了這些大名鼎鼎的人物之平凡的一面和活躍的思想。科學家“在面對認識的限度時，……更像常人一樣，易受到自己的恐懼和欲望的左右。”這種隱秘的恐懼，正是霍根在本書中所著力探討的：是否所有重大的問題都已經被解決了?所有值得追求的知識都已被掌握了嗎?是否存在著某種標誌著科學之終結的“萬物至理”?重大發現的時代一去不復返了嗎?今天的科學是否已衰退到只能解答細枝末節的問題、只能修補現有理論的地步?對於諸如此類的敏感問題，霍根在走訪弗雷德·霍伊爾、諾姆·喬姆斯基、約翰·惠勒、柯利弗德·格爾茨及其他數十位傑出學者之後，在與這些名人就上帝、星際旅行、超弦、誇克、混雜學、意識、神經達爾文主義、馬克思的進步觀、庫恩的革命觀、元胞自動機、機器人以及“歐米加點”等話題進行了深入討論的基礎上，抽象出了率真的答案。由此引發出的評述，混合著霍根對“終結論”所作的機智而又精闢的辯護，以及他對於整個科學事業的睿智、獨到而又深刻的領悟，讀來既讓人興奮激動，又給人帶來衷心的愉悅。科學家通常自以為與其他學者不同，因為他們堅信自己不是在建構真理，而是在發現真理；其工作是要揭示經驗世界存在的規律，而不是僅僅去解釋它。但科學的力量卻存在著自身固有的限度：狹義相對論把物理運動(甚至資訊轉換)的速度限制在光速之下；量子力學宣示出不確定性；而混沌理論則進一步證明完全的預見是不可能的。同時，科學合理性本身正受到新勒德派分子、保護動物

本書針對基于移動終端的語言學習提供了實踐性的指導，匯總了不同文化和教育背景學者的看法，對語言教學提出了新的觀點，介紹了基于移動終端的語言學習，更準確地說是手機語言學習以及更廣泛領域的移動學習。全書主要分為三部分：（1）基于移動端的語言學習的理論基礎，介紹了移動語言學習的主要概念和觀點；（2）實踐應用，探索不同語言學習環境下的移動終端語言學習的實踐應用，如德國、澳大利亞、西班牙等；（3）案例研究。

本卷是《杜威晚期著作》（1925―1953）的第十七卷，也即《杜威全集》的最後一卷，收錄了未曾被收錄此前各卷的杜威作品。本卷為美國現代語言協會學術版本委員會認可文本。悉尼·胡克（Sidey Hook）在本卷的導言《約翰·杜威思想的時代關切》(The Releyance of John Dewey s Thought)中指出：“當我說起約翰·杜威思想的時代關切的時候，我側重的不是歷史關頭的危機狀況，而是人的處境；人在選擇合意的生活道路的時候，只要對自己的行動有所反思、有所審視，他就會遭遇到種種問題和困惑，關於戰爭與和平，關於好的時代與壞的時代。約翰·杜威的成年生涯跨越了四分之三個世紀；對於那個時期湧現出來的種種話題，他寫下了數以百萬計的文字。”本卷來源多樣，涵蓋了杜威成年生涯的大部分，其中最早的文章發表於1885年；最晚的文章發表於1953年，在杜威去世以後。杜威在他的一生中作過無數次演講。本卷中，七篇發表過的以及數篇未曾發表的演講稿，顯示出他那寬闊的視野和廣博的遊歷。1928年，杜威和一群教育家組團訪問了蘇聯，旨在調查事實。回國以後，杜威在芝加哥大學作了演講，描述了他對俄羅斯的印象以及“俄國學校體系”。他評論說“他們的未來是一個非常非常偉大的未來……我真的相信，這兩個民族――至少是老式的美國人、先鋒的美國人――在很多方面的類型和性情，比起當前世界的任何兩個其他國家來，都要更為相似。”1901年在楊百翰大學所作的十次教育學講座曾經在當地發表過，但之前未被收入杜威的文集。之前未曾發表的作品包括《倫理學中的歷史方法》（The Historical Method in Ethics）一文,它表現了杜威早先的論點：假如我們能夠像研究科學中的事實那樣聯繫行為來研究和“操作、信念與觀念”相關的事實，那麼，“道德的科學”是可能的；在《科學與哲學的一些聯繫》（Some connexions of Science and Philosophy）這篇文章中，上述進路得到了進一步的展開。《哲學的未來》（The Future of Philosophy）這篇文章簡潔地表現了杜威晚年的看法：“哲學的事情跟存在於人類和他的世界之間的關係有關，就兩者都受到文化的影響而言。”

《實用英語寫作指導手冊》內容簡介：經濟全球化和對外合作的進一步深入使得英語寫作和表達在實際工作中顯得更為重要。單勝江，王群編著的《東方劍橋商務英語應用英語系列:實用英語寫作指導手冊》是一部比較全面、精要、全英文的英語寫作指導用書，旨在幫助廣大英語學習者提高英語寫作技能與水平。本著“實用”、“必要”原則，《東方劍橋商務英語應用英語系列:實用英語寫作指導手冊》既梳理了必要的寫作基礎知識與基

《中國科技和教育(英文版)》主要內容：Today's international competition is focused on scientific and technology talent. Since the reform and opening-up in 1978, China has established and implemented a strategy of revita

本書論述與拆壩相關的科學知識以及決策方法，主要介紹了美國水壩的現狀、建壩與拆壩的理由、已拆除壩的現狀及其研究發展趨勢、影響拆壩的相關聯邦法律、拆壩的決策與評估方法以及拆壩的自然、生態、經濟與社會影響。全書聚焦于小型水壩(庫容0.12萬～12.30萬m3)的拆除問題，主要為壩的業主、政策制定者、相關利益團體、政府公務員及個體公民提供可用信息資源，探索為拆壩決策過程提供技術支撐的途徑，重點闡述拆壩可能

本書共八個項目，內容包括：初識Python、學習Python運算符、學習Python數據類型、學習Python流程控制、學習Python函數與數據結構算法、學習Python面向對象、學習Python異常處理與正則表達式、學習Python模塊與文件操作。

《ArcGIS下的Python程式設計》對於ArcGIS 下Python 腳本使用方法的闡述是從Python 語言本身和基於ArcGIS的Python 兩個方面同時著手，因此在閱讀本書時不需要預先具備Python 基礎知識。本書包括七個部分，Python 與ArcGIS，ArcGIS 下的地理資料與Python 資料結構，Python 的基本語句與使用Python 訪問地理資料，創建函數與使用Py

Python是目前流行的指令碼語言之一。《Python寶典》由淺入深、循序漸進地為讀者講解了如何使用Python進行程式設計開發。《Python寶典》內容共分三篇，分為入門篇、高級篇和案例篇。入門篇包括Python的認識和安裝、開發工具簡介、Python基本語法、資料結構與演算法、多媒體程式設計、系統應用、影像處理和GUI程式設計等內容。高級篇包括用Python操作資料庫、進行Web開發、網路程式

《Python財務大數據分析》定位為面向財經類專業學生或相關從業人員的專業教材。它以Python為工具，旨在引導學生學習大數據時代企業財務智能化轉型中的新技能，即利用Python進行財務大數據分析。在內容結構上，教材涵蓋Python基礎知識、財務數據分析相關庫(如Pandas、Matplotlib等)的介紹，以及具體的財務應用項目。具體包括Python基礎語法、網絡爬蟲、數據清洗、數據特徵分析、數據合併、數據可視化等多個方面，旨在幫助學生從零基礎開始，逐步掌握利用Python進行財務大數據分析的能力。該教材的特色在於其將Python基礎知識與財務分析知識進行了深度融合。通過真實企業財報數據、業務數據，以工作任務為導向，以財務應用場景為主線，引導學生在學習Python的同時，理解和應用財務分析的相關概念和方法。這種融合式的方式有助於培養學生的數據思維和數據管理能力，為Python在財務領域的進一步應用打下堅實基礎。

本書以Python為工具，除了系統介紹Python程序開發之外，還重點介紹了基於Python的數據分析與數據可視化。全書共8章，內容包括：數據分析與數據可視化，Python與數據分析、數據可視化，Python程序設計基礎，Python程序設計進階，用NumPy生成和處理數據，用Pandas分析數據，Scikit-learn機器學習基礎，用Matplotlib實現數據可視化。本書通用性較強，適合各類開設數據分析、數據可視化相關課程的高等院校作為教材使用，也適合從事Python數據分析與數據可視化工作的讀者作為自學參考教程。

Python是一門面向對象、解釋型的高級編程語言，基於優雅、明確、簡單的理念設計，語法簡潔清晰，非常適合編程初學者。除語法簡單外，Python還具備良好的開發效率、擁有眾多拓展庫的支持，因此它在web開發、網絡爬蟲、數據分析、機器學習、遊戲開發、人工智能等領域都得到了大量的運用，是目前廣受推崇的優秀編程語言。本書在Windows平臺上基於PyCharm對Python的基礎知識進行講解，通過學習本書的內容，讀者能對Python語言有簡單的認識，並能熟練搭建Python開發環境、掌握安裝和使用模塊的方法。

本書以通俗易懂的語言、翔實生動的案例全面介紹使用Python編程的方法和技巧。本書共分11章，內容涵蓋了Python編程基礎，Python語法基礎，Python控制語句，Python函數與模塊，Python文件操作，面向對象程序設計，Python GUI編程，Python多線程編程技術，Python訪問數據庫，Python圖像處理和Python網絡編程等。在每章的最後都提供了大量經典的編程案例，力求為讀者帶來良好的學習體驗。與書中內容同步的案例操作教學視頻可供讀者隨時掃碼學習（可掃描前言中的二維碼在線觀看）。本書具有很強的實用性和可操作性，可以作為Python 初學者的自學用書，也可作為Python開發技術人員的首選參考書，還可作為高等院校相關專業的授課教材。

本書注重知識點間的交叉融合以及Python應用能力的培養,深入淺出地闡述Python程序設計的基礎知識,同時著重介紹Python在科學計算、氣象、生物、地理、網絡爬蟲等領域的應用;通過豐富的案例,將Python理論與實踐有機結合,讓編程不再枯燥,易學有趣.本書共9章,分為上、下兩篇.上篇為Python基礎(第1～5章),詳細介紹Python基本語法、數據類型、程序的控制結構和函數.下篇為Python應用(第6～9章),介紹文件操作及數據處理、NumPy庫、Pandas數據分析方法、Biopython、Seaborn可視化的內容,以及Python在科學計算、數據處理、網絡爬蟲等領域的應用.本書敘述清晰,案例豐富,讀者可以循序漸進地學會Python編程方法及應用.本書既可作為高等院校本科計算機類相關專業和非計算機類專業學生的教學用書,也可作為Python語言愛好者的自學用書.

本書主要講解了Python語言的基礎知識，內容對接全國計算機等級考試二級Python科目。全書共10章，內容包括Python概述、程序基礎語法、程序的控制結構、序列數據結構、函數、模塊、函數式編程、面向對象程序設計、文件與文件夾操作、圖形界面編程等。本書每章都安排了練習題，以便讀者更好地鞏固Python編程知識。本書可面向普通本科學校及高等職業院校的Python語言課程，也可以作為全國計算機等級考試二級Python科目的學習教材，同時還可供Python愛好者作為自學教材。

本書注重對高職學生實踐能力的培養，採用項目驅動、任務教學、案例講解的方式，結合當前Python程序設計在人工智能領域的應用現狀及高職院校學生的實際情況，全面介紹了Python環境配置、Python基礎知識、Python數據處理、Python綜合應用、人工智能入門5個方面的相關知識，包括Python開發環境配置、Python基礎語句、Python序列、選擇與判斷、循環與跳轉、函數設計、面向對象程序設計、處理程序錯誤和異常、文件操作、科學計算基礎、數據運算操作、爬蟲基礎、GUI編程、機器學習入門、計算機視覺入門、自然語言處理入門等16個項目，每個項目均包含4個任務，注重理論聯繫實際，培養學生的綜合實踐能力。

本書是針對大數據分析師的崗位要求、有機融入課程思政元素、結合“1+X”職業技能等級證書內容、融通企業實際項目案例和職業院校技能大賽比賽案例、打造校企校際雙元合作、共同開發活頁式立體化項目式教材。教材共包含六個項目：項目一Python數據分析環境初識，項目二Python科學計算庫訓練，項目三Python數據分析庫訓練，項目四Python大數據分析基礎綜合應用，項目五Python大數據分析高階綜合應用，項目六“1+X”數據應用開發與服務（Python）專項集訓。

本書全面介紹Python編程基礎及其相關知識的應用，講解如何利用Python解決部分實際問題。全書共10個單元，單元1介紹學習Python的準備工作，包括認識Python、搭建Python環境、安裝PyCharm等。單元2～單元8主要介紹Python基礎知識、Python數據結構、程序流程控制語句、函數、面向對象編程、文件基礎和Python常用的模塊/庫。單元9介紹綜合案例：學生測試程序設計。單元10介紹綜合案例：汽車銷售數據分析。除單元9、單元10外，本書其餘各單元都包含單元實訓和單元測試，通過練習和操作實踐，讀者可鞏固所學的知識。本書可用於“1+X”證書制度試點工作中的大數據應用開發（Python）職業技能等級（初級）證書相關內容的教學和培訓，也可作為高校大數據技術類專業課程的教材和大數據技術愛好者的自學用書。

本書由淺入深地對Python語言進行了全面的講解，全書共11章，包括Python概述、Python基礎、字符串、流程控制、複合數據類型、函數與模塊、異常處理、面向對象編程、文件處理、正則表達式、常用第三方庫等內容。在講解理論知識的過程中穿插了大量的實例，可以使讀者邊學邊練，學以致用，快速提升Python語言編程能力。本書結構合理，通俗易懂，既適合作為Python程序設計課程的教材，也適合作為社會培訓機構的培訓用書。

本書按照Python語言的核心編程知識和企業應用開發所需，將主要內容劃分為三篇：Python基礎篇、Python進階篇、Python應用篇。根據每篇的主要內容設計對應的貫穿階段項目案例，貫穿項目案例貫穿整篇的各個章節中。第1篇為Python基礎篇，包括第1～5章，以“學生管理系統”作為貫穿項目，主要講解了計算機語言、Python語言的特點，接著介紹Python開發環境的搭建，並學會開發基礎Python程序。第2篇為Python進階篇，包括第6～9章，仍然以“學生管理系統”為貫穿項目，重點開發信息增加、查詢和修改功能。主要講解了Python複雜數據類型、Python文件讀寫與異常、Python類和模塊以及圖形化界面設計包tkinter的基本使用，為編程能力提升奠定基礎。第3篇為Python應用篇，包括第9～12章，以大數據綜合分析項目為貫穿項目，主要講解了Python常見模塊、網絡爬蟲及應用、數據分析與可視化，重點提升讀者應用Python進行數據分析和可視化開發的能力。本書配套講義、教材案例及貫穿項目源代碼、教學視頻、實訓任務書、課程大綱等資源，適合作為高等院校計算機、軟件工程、數據科學與大數據技術等本科專業教材，也可供廣大科技工作者和工程技術人員參考。

本書介紹使用Python進行程序設計的方法及應用。全書共14章，分為3部分。第1部分為基礎篇(第1～5章)，主要介紹Python的基礎語法，包括Python概述、Python基本概念、Python控制結構、函數和Python數據結構。第2部分為進階篇(第6～10章)，主要介紹Python的一些高級特性和功能，包括模塊、字符串與正則表達式、面向對象編程、異常處理和文件處理。第3部分為應用篇(第11～14章)，主要介紹Python在某些領域的應用方法，包括使用Python進行GUI開發、使用Python進行數據管理、使用Python進行Web開發和使用Python進行多任務編程。本書可以作為高等學校計算機程序設計課程的教材，也可以作為社會各類工程技術與科研人員的參考書。

本書是一本零基礎、多層次、重應用的 Python 編程教材。本書共 14 章，分為基礎部分和進階部分。基礎部分(第 1 章～第 8 章)主要講解 Python 的基礎知識和應用，包括 Python概述、 Python語言基礎、程序的控制結構、函數、組合數據類型、模塊、文件和數據格式化、典型 Python 模塊的應用等。進階部分(第 9 章～第 14 章)主要講解 Python 高級應用開發所需的知識和技術，包括面向對象編程、圖形用戶界面編程、多線程編程、數據庫編程、網絡編程和網絡爬蟲。全書內容以應用為核心，每章內容都與應用案例緊密結合並配有上機實踐，助於讀者理解知識、應用知識，提升 通過Python 編程解決實際問題的能力。本書難度適中，可作為高等學校相關專業Python 程序設計課程的教材，也可作為廣大程序設計愛好者的自學參考書，還可作為參加全國計算機等級考試二級 Python 語言程序設計考試的輔導用書。

Python功能強大且簡單易學，是眾多程序開發人員的必學語言之一。本書注重基礎，循序漸進、系統地講述Python程序設計開發相關的基礎知識。本書共10個單元，涵蓋配置開發環境、Python基礎語法、基本數據類型、組合數據類型、程序控制結構、函數與模塊、文件和數據組織、Python標準庫、第三方庫和面向對象等內容。本書內容基本覆蓋了《全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試大綱(2023年版)》的知識點。本書內容豐富、講解詳細，適用于初、中級Python用戶，可作為各類院校相關專業教材，同時可作為Python愛好者的自學參考書和全國計算機等級考試二級Python語言程序設計考試的輔導教材。

本書主要介紹Python程序設計的相關內容。全書共10章，主要內容包括初識Python、Python語言基礎、Python語句流程結構、Python數據結構、函數與模塊、文件與異常處理、tkinter GUI編程、Python第三方庫的使用、Python面向對象程序設計和Python大數據實戰。本書採用“任務驅動”的方式編寫，每章均包含一到兩個任務，每個任務均按照“任務描述—相關知識—任務實現”的思路進行編排，精心選取典型實例，將知識點融匯其中，並融入了思政內容。本書可作為高等教育計算機類相關專業的教材，也可作為Python愛好者的自學參考書及全國計算機等級考試二級Python語言程序設計的考試輔導教材。

本書以任務為導向，全面介紹Python編程基礎及其相關知識的應用，講解如何利用Python的知識解決部分實際問題。全書共9章，第1章介紹學習Python的準備工作，包括Python的由來、Python環境搭建、編輯器介紹與安裝等。第2～8章主要介紹Python的基礎知識、數據結構、程序流程控制語句、函數、面向對象編程、文件基礎和常用的內置模塊等內容。第9章介紹綜合案例：學生測試程序設計。除第9章外，本書其餘各章都包含了實訓和課後習題，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。

本書以零基礎讀者為核心，全面地介紹了數據可視化的流程和Python數據可視化的應用，並詳細闡述了使用Python解決實際問題的方法。全書共3部分11章，第一部分基礎篇包括3章內容，分別是數據可視化概述、Python數據可視化庫、Python的數據讀取與處理。第二部分應用篇包括5章內容，分別是Python時間數據可視化、Python關係數據可視化、Python比例數據可視化、Python文本數據可視化、Python複雜數據可視化；第三部分案例篇包括3章內容，分別是某地房價數據分析與預測、入學學生數據分析與可視化、利用手機的購物評論分析手機特徵。 本書適合高等院校經管、統計、網絡新媒體、數字媒體技術、計算機等專業的師生作為教材使用，亦可作為Python語言初學者、數據可視化從業人士的參考工具書。

本書注重零基礎商科類專業讀者實現Python數據分析的學習，加強讀者基於數據分析而非常用的編程基礎。全書共11章，包括Python基礎應用、基本數據類型、程序的控制結構、函數、組合數據類型、文件操作、pandas庫的使用、Python時間序列分析、Python可視化分析、Python科學計算Numpy、Python機器學習分析。本書可作為高等院校電子商務、信息管理與信息系統、大數據管理與應用等專業相關課程的教材，也可作為從事數據諮詢、研究或分析等人士的參考書。

本書根據高等院校應用技術型人才培養的目標編寫，適合案例學習和模塊化教學相結合的教學方式。本書以真實企業開發案例和典型工作任務為載體組織教學單元，較為全面地介紹了Python的基礎知識、高級知識和常用科學計算庫。全書共8個模塊，分別為初識Python、Python數據類型、Python流程控制、Python函數與模塊、Python文件處理、Python面向對象、Python高級知識和Python科學計算庫。本書可以作為高等院校計算機及相關專業Python編程等課程的教材，也可以作為廣大計算機愛好者或Python相關從業人員的參考書。