Python machine learning

Python語言具有免費開源、簡單易學、可移植性和解釋性強、可擴展可嵌入等優點，在國內外都得到了廣泛的應用。本書基於Python 3的版本進行講解。本書共有11章，由淺入深地講解了Python的相關知識。本書從Python的安裝開始講起，對數據類型、函數、內置類型、集合類型、異常、生成器、文件和資源管理、單元測試等重要知識進行了系統化的講解。

本書是面向Python學習者和使用者的一本實用學習筆記，在前一版的基礎之上進行了全面修訂。全書共11章。第1章介紹Python的基礎知識，包括Anaconda、IPython解譯器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用；第2章介紹Python的基本用法，包括基礎語法、資料類型、判斷與迴圈、函數與模組、異常與警告、文件讀寫、內置函數；第3章介紹Python的進階用法，包括函數進階、反覆運算器與生成器、裝飾器、上下文管理器與with語句、變數作用域；第4章介紹Python物件導向程式設計，包括物件的方法與屬性、繼承與複用；第5章介紹常見的Python標準庫；第6章介紹Python科學計算基礎模組NumPy，包括NumPy陣列的操作、廣播機制、索引和讀寫；第7章介紹Python資料視覺化模組Matplotlib，包括基於函數和物件的視覺化操作；第8章介紹Python科學計算進階模組SciPy，包括概率、線性代數等模組；第9章介紹Python資料分析基礎模組Pandas，包括Series和DataFrame的使用；第10章介紹一個用Python分析中文小說文本的案例；第11章介紹一個用Python對手寫數位進行機器學習處理的案例。本書適合剛接觸Python的初學者以及希望使用Python處理和分析資料的讀者閱讀，也可作為學習和使用Python的工具書或參考資料使用。

還在擔心Python 程式設計很無聊，學不進去嗎？本書精心設計了17 個程式案例，將Python 與奇妙有趣的視錯覺相結合，從易到難，逐步學習講解更多開發庫知識，每個程式案例後附“動動手”習題，加深對Python 語法知識。書中講解了錯視覺背後的原理，並隨書附送手作材料，用做手工的方式進行視錯覺實驗，體驗“不插電”的視錯效果。內容豐富有趣，涉及程式設計、視錯覺、認知科學、腦科學和藝術等學科，讓你同時瞭解電腦和人腦的視覺機制，探究奇思異想的源泉。

《Python統計分析基礎及實踐》以Python 3為基礎，詳細介紹了Python在統計分析中的基礎知識和實踐應用，全書大致 由數據整理、概率和統計推斷三部分組成。其中在第1章對統計分析物件——數據的基本用語和數據的分類進行了介紹。 第2~3章介紹了匯總平均值和數據方差的計算方法，進而介紹了數據可視化的方法。第4~9章介紹概率相關知識，概率是 統計分析中不可缺少的數學知識。第10~12章介紹主要的統計分析方法，如參數估計、假設檢驗、回歸分析等。其中每章 都用一個例子貫穿始終，提出問題並用Python編程實現，以點帶面，可幫助讀者快速理解知識點，並通過編程讓讀者對統 計分析建立直觀的理解。 《Python統計分析基礎及實踐》知識點全面，內容安排由淺入深、循序漸進，特別適合大中專院校金融、財務、統計、 計算機、人工智能、機器學習相關專業學生學習，也適合初級科研人員、職場的數據分析人員參考學習。

本書對機器學習的原理與Python程序實現進行了系統的介紹, 每種算法都採用Sklearn程序實現和Matplotlib數據可視化。本書共分為8章, 內容包括機器學習概述、Python數據分析基礎、關聯規則與推薦算法、聚類算法及其應用、分類算法及其應用、回歸與邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機等內容。

練習!這就是《一起學Python 》的全部內容。為了能夠掌握Python，你需要練習用它編寫大量的程序。當你嘗試這樣做時，會發現編寫任何程序都有多種方法。因此，你需要瞭解你是否選擇了執行程序的最佳方式，你會發現這本書很有用。本書在每一章的末尾都有練習。解決這些練習將幫助你構建Python技能。當你這樣做的時候，你會覺得需要一個值得信賴的夥伴，本書就是值得信賴的夥伴。它將幫助你驗證你的答案，並教你如何編寫更好的Python程序。

這是一本關於如何利用Python提高日常辦公效率的書，書中凝聚了作者多年的實踐經驗和獨特思考，旨在幫助讀者準確、高效地完成大量高重複度的工作。《學Python，不加班：輕鬆實現辦公自動化》彙集了日常辦公和處理文檔時常見的問題，通過實例的演示與講解，幫助讀者靈活有效地使用Python處理工作中遇到的問題。全書共11章，涵蓋Python的各種應用場景，具體包括文件管理自動化，網絡信息自動獲取，TXT、XLS／XLSX、DOC／DOCX、PPT、PDF、圖片文件的自動化處理，模擬鼠標、鍵盤操控本地軟件，自動化運行管理等。本書力圖淡化編程中的抽象概念，貼合工作場景，注重實戰效果，通過對Python技術的巧妙講解，幫助讀者成為高效率的辦公室“超人”。《學Python，不加班：輕鬆實現辦公自動化》適合任何想要學習Python編程的讀者，尤其適合缺乏編程經驗的初學者。同時本書提供所有案例的源代碼文件，方便讀者邊學邊練，愛上Python編程。

*本書適合想打好Python程式設計基礎者，章節安排由淺而深，以循序漸進的方式來介紹Python程式語言最核心的知識。 *程式範例架構明確，將程式範例分為「程式設計目標」、「參考程式碼」和「程式碼解說」等三個部分。 *強調從做中學，設計超過百題的實用Python程式範例，有效提升學習樂趣並降低學習障礙，適合教學與自學。 *本書介紹運算思維與電腦解題的特性，並且說明「大學程式設計先修檢測APCS」的現況。 *特別融入Certiport ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際證照考試重點，編寫豐富的模擬試題於各章習題，並於書末納入ITS Python認證模擬試題，讓您掌握考試關鍵，順利考取證照。

本書介紹了數據分析的方法和步驟，並分別通過Excel和Python實施和對比。通過本書一方面可以拓寬對Excel功能的認識，另一方面可以學習和掌握Python的基礎操作。 本書分為 11 章，涵蓋的主要內容有Excel和Python在數據分析領域的定位與核心功能對比、統計量介紹、Excel與Python實踐環境搭建、數據處理與分析的基本方法、ETL方法、數據建模理論、數據挖掘基礎、數據可視化的基本方法、分析報告的製作方法。 本書內容由淺入深，注重功能實用性，適合數據分析工作者、相關專業學生、Python初學者、Excel深入學習者閱讀。

Python全棧系列包括4冊書籍，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全棧開發系列的第2冊，將重點講解GUI編程和遊戲編程的相關知識點，並搭配200多個示例代碼和4個綜合項目，可以幫助讀者快速、深入的理解和應用相關技術。本書共6章，47節。第1章GUI編程，主要包括GUI簡介和GUI的開發工具包等知識點；第2章Tkinter，主要包括Tkinter的安裝、Misc類、Wm類、主窗口、控件、佈局管理器、事件處理、對話框和ttk模塊等知識點；第3章wxPython，主要包括wxPython的安裝、wxPython的基本要素、應用程序、窗口、控件、佈局管理器、事件處理、消息對話框、網格和滾動面板等知識點；第4章遊戲編程，主要包括遊戲編程簡介和遊戲的開發工具包等知識點；第5章Pygame，主要包括Pygame的安裝、Pygame的基礎知識、Surface對象、Rect對象、窗口圖層、圖片加載、圖片變形、圖片蒙版、圖形繪製、文本顯示、時間控制、事件處理、精靈、精靈組、碰撞檢測、音效和音樂等知識點；第6章Cocos2d，主要包括Cocos2d的安裝、Cocos2d的基礎知識、導演、節點、事件、粒子系統、動作、音效和音樂等知識點。本書可以作為廣大計算機軟件技術人員的參考用書；也可以作為大中專，以及高等院校計算機科學與技術、自動化、軟件工程、網絡工程、人工智能和信息管理與信息系統等專業的教學參考用書。

本 書 以 Python 3.7 為 開 發 環 境， 分 為 4 篇， 一 共 21 章。 第 1 篇為 基 礎 篇， 講 解 Python 的 基 礎 知 識； 第 2 篇為進階篇，講解面向對象編程、數據庫編程和多線程編程等；第 3 篇為 應 用 篇， 講 解 如 何 處 理 Excel 電子表格、 Word 文件和 PDF 文件，如何自動發送郵件以及如何自動登錄等；第 4 篇為數據篇，講解如何通過爬蟲獲取數據，以及如何對數據進行分析與可視化等。本書是面向實踐的 Python 編程，不僅介紹 Python 的基礎知識，而且設計了大量的案例。一些重要、 難懂的案例還有配套的微課視頻，讀者可以掃描書中的二維碼觀看。通過本書，讀者不僅能掌握 Python 的編程技巧，而且能體會到利用 Python 編程的快樂。本書可以作為高等學校計算機專業及其他相關專業的教學用書，也可以作為 Python 程序設計人員的參考用書。

網絡爬蟲技術的重點之一是網絡爬蟲框架，因此《Python網絡爬蟲技術與應用》結合網絡爬蟲框架的相關案例重點介紹網絡爬蟲的常見框架，包括PySpider網絡爬蟲框架的安裝和使用，Scrapy網絡爬蟲框架的安裝和使用，以及Scrapy網絡爬蟲管理與部署。另外，《Python網絡爬蟲技術與應用》對Python網絡爬蟲開發需要的reguests庫、Scrapy解析庫、存儲庫、XPath進行了介紹，並介紹了requests庫、正則表達式、XPath等的使用方法，還重點講解了這些庫的實際應用。《Python網絡爬蟲技術與應用》以Python網絡爬蟲開發為主線，兼顧理論與實戰，全面介紹可操作的Python環境與系統開發相關知識，以及大數據算法、大數據分析、大數據系統互補的作用。另外，《Python網絡爬蟲技術與應用》還贈送課程大綱、教學課件PPT、實驗手冊、各章習題及答案、期末試卷及答案、教學和實驗視頻，方便教師授課。 《Python網絡爬蟲技術與應用》可作為高等院校大數據、計算機、電子信息、軟件技術相關專業研究生和高年級本科生的教材，也可作為大數據及編程愛好者的參考用書。

樹莓派是一個只有信用卡大小的裸露電路板，它也是一個運行開源Linux作業系統的完全可程式設計的PC系統。樹莓派的官方程式設計語言是Python，本書介紹了樹莓派的Python程式設計方法。 本書共分7個部分。前6個部分介紹了樹莓派程式設計環境、Python程式設計基礎、高級Python知識、圖形化程式設計、業務程式設計和樹莓派Python項目；第7部分通過附錄介紹了如何將Raspbian載入到SD卡上，並介紹了樹莓派的各種版本和型號。 本書適合對Python程式設計感興趣的讀者和樹莓派愛好者，也適合想要基於低成本Linux平臺開發應用的用戶。

Python是一種面向對象、解釋性的高*程序語言，它已經被應用在眾多領域，包括Web開發、操作系統管理、服務器運維的自動化腳本、科學計算、桌面軟件、服務器軟件（網絡軟件）、遊戲等方面。本書以Windows為平臺，系統全面地講解了Python 3的基礎知識，其中，第 1章主要是帶領讀者認識Python；第 2章主要針對Python的基礎語法進行講解；第3章主要介紹Python中的常用語句；第4～5章主要介紹了字符串、列表、元組、字典等類型；第6～7章講解了函數的基礎和高*知識；第8章講解了Python中的文件操作；第9章講解了Python中異常的相關知識；第 10章講解了Python中的模塊；第 11～12章側重講解了面向對象編程思想；第 13章圍繞著面向對象的編程思想，開發了一個飛機大戰的小遊戲。本書附有配套視頻、源代碼、習題、教學課件等資源，為了幫助初學者更好地學習本書中的內容，還提供了在線答疑，希望得到更多讀者的關注。本書既可作為高等院校本、專科計算機相關專業的程序設計課程教材，也可作為Python編程基礎的培訓教材，是一本適合廣大編程開發初學者的入門級教材。

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。使用Python作為ArcGIS的腳本語言將大大提升ArcGIS數據處理的效率，更好地實現ArcGIS內部的任務自動化。《面向ArcGIS的Python腳本編程》是一本專門針對ArcGIS編程的Python參考書，以基礎理論結合GIS開發實例的方式，詳細介紹了Python在ArcGIS開發中的基本應用和相關技巧，全書分為4個部分。第 一部分主要介紹ArcGIS for Desktop中地理處理的基本原理以及Python語言的基礎知識；第 二部分主要介紹如何編寫一個處理空間數據的腳本；第三部分主要介紹一系列具體的操作，例如編寫製圖腳本、調試和錯誤處理以及創建Python類和函數；第四部分主要介紹如何將腳本創建成一個工具並與其他人共享。每一章附帶相應的練習內容，幫助讀者在學習和練習之間得到更多的實踐。《面向ArcGIS的Python腳本編程》內容結構清晰，示例完整，不僅適合於從事GIS開發的專業人士，而且適合那些有興趣接觸或從事Python編程的讀者。

Python是一種腳本語言，在各個領域得到了日益廣泛的應用。《Python 3程序開發指南（第 2版 修訂版）》深入地對Python語言進行了講解。《Python 3程序開發指南（第 2版 修訂版）》先講述了構成Python語言的8個關鍵要素，之後分章節對其進行了詳盡的闡述，包括數據類型、控制結構與函數、模塊、文件處理、調試、進程與線程、網絡、數據庫、正則表達式、GUI程序設計等各個方面，並介紹了其他一些相關主題。全書內容以實例講解為主線，每章後面附有練習題，便於讀者更好地理解和掌握所講述的內容。《Python 3程序開發指南（第 2版 修訂版）》適合於作為Python語言教科書使用，對Python程序設計人員也有一定的參考價值。

Python作為一種程序設計語言，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。同時，Python語言的數據分析功能也逐漸為大眾所認可。本書就是一本介紹如何用Python進行數據分析的學習指南。全書共12章，從Python程序庫入門、NumPy數組和Pandas入門開始，陸續介紹了數據的檢索、數據加工與存儲、數據可視化等內容。同時，本書還介紹了信號處理與時間序列、應用數據庫、分析文本數據與社交媒體、預測性分析與機器學習、Python生態系統的外部環境和雲計算、性能優化及分析、併發性等內容。在本書的最後，還採用3個附錄的形式為讀者補充了一些重要概念、常用函數以及在線資源等重要內容。本書延續了上一版示例豐富、簡單易懂的優點，非常適合對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閱讀。

機器學習是近年來比較熱門的一個領域，Python語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過實用案例來詳細講解機器學習的相關知識，以便更好地引起讀者的閱讀興趣且幫助讀者理解相關內容。全書共有8章。第1章講解了Python和機器學習的基礎知識，第2～7章通過多個案例詳細講解了文本分析算法、樸素貝葉斯、支持向量機、對率回歸及回歸算法等知識，案例主要包括探索新聞組數據集、檢測垃圾郵件、微新聞話題分類、預測點擊率以及預測股價等。第8章是最佳實踐，主要介紹機器學習方案的整個工作流的最佳實踐。本書適合Python程序員、數據分析人員、機器學習領域的從業人員以及對算法感興趣的讀者閱讀。

作為引進版圖書，本書是一本有關Python編程入門的書籍。它通過系統簡潔、逐級遞進、圖文並茂的方式進行Python編程的教學，另外，本書加入了很多鞏固練習題以鞏固學習成果，能夠使讀者“無師自通”、不費力地學習Python，對於想選擇python作為編程入門語言學習的讀者來說，是一本不可多得的好書。本書專業性強，書稿從八個章節詳細講解Python編程語言的相關方法和技巧，其題目設置也十分具有實操性，能夠幫助讀者快速瞭解相關知識，在實踐中學習方法技巧。

Python是程式設計語言界的「 軍刀」，被廣泛應用在網路爬蟲、Web開發、大資料分析與處理、資料採擷、人工智慧、遊戲設計與策劃、自動化運維、自動化測試、嵌入式開發等多個行業和領域。本書共分為11章，內容包括：初識Python、Python基礎知識、控制結構、字串及其方法、函數、組合資料類型、物件導向程式設計、turtle庫及其應用、pygame庫及其應用、資料分析與視覺化、Python網路爬蟲。 本書沿著「案例+知識」這一主線，以問題為導向，採用任務驅動的模式推進。每章從案例導入，以版本層層反覆運算的形式將案例貫穿始終。在學習本書時，讀者沿著清晰的案例路徑，可以快速瞭解Python語言及應用。每章具有較完整的知識體系，章節中的「練一練」和「課後練習題」可以幫助讀者進一步鞏固所學知識，拓展知識的深度和廣度。 本書可作為高等學校電腦科學與技術、軟體工程、資料科學與大資料技術、人工智慧、金融、網路新媒體專業和其他相關專業「Python程式設計」課程的教材，也可作為程式開發人員的培訓教程，還可作為全國電腦等級考試、程式設計愛好者的學習資料。 本書還特別為任課教師免費提供整套教學資源（電子課件、教學視頻、全部程式原始程式碼和習題參考答案等），學銀線上（http://www.xueyin.com)的慕課課程「案例驅動式Python基礎與應用」可與本書配套學習。

本書是一本零基礎的Python編程入門書。全書介紹了Python的基本知識、條件語句、循環語句、列表、函數，並涉及到數據結構、文件讀寫、算法等基本知識，引入了編程競賽中重要的軟件運行效率的概念。本書立足各編程挑戰網站上的真題，將編程的基本思想和Python的知識點拆解成小任務，使讀者在解題的過程中逐步探索，以親自上手實踐的方式學習編程。本書適合想要零基礎學習編程和Python的人閱讀。

《Python量化交易實戰》基於Python 3.7版本，圍繞Python即時量化系統的開發實踐展開，重點展示了不同的開發過程及多種場景下的應用。全書共分為3篇：第1篇是量化交易基礎篇，主要講解了Python量化交易技術、 Python量化交易環境的搭建和米管量化回測技術：第2 篇是爬蟲基礎與實踐篇，主要講解了爬蟲技術的基礎應用、爬取股票個股資金流及板塊資金流、基於動態網頁爬取股票人氣排名、使用多線程爬取股票人氣排名、使用Appium爬取游資與機構股票、抓包並獲取API：第3 篇是個人實踐篇，主要講解了爬取資源整合及可視化實戰、策略主體框架研發實戰，即時指標編寫實戰、布林帶開口策略及低分型策略實戰。本書內容精練，案例豐富，實踐性極強，便於快速學習和上手實踐，適合具有一定Python基礎且對量化交易感興趣的人員使用，也適合數據科學、數據挖掘，機器學習等領域的工程師以及其他對Python量化領域感興趣的各類投資者學習。

作者根據自己多年的前後端開發經驗，站在完全零基礎讀者的角度，詳盡介紹了Python數據可視化的基礎知識，以及大量的開發技巧。本書分為3篇，圍繞Python的3個主要數據可視化庫進行詳細的講解：Python中最基礎的可視化庫Matplotlib、在實際工作中首選的Seaborn、可以在網站後臺中實現數據可視化的Pyecharts。讀者將這3個數據可視化庫掌握，就能夠解決90%以上的開發需求。最後還有附錄幫助讀者快速查找3個數據可視化庫中常用的繪圖函數。本書適合完全0基礎的初學者、想要系統學習的Python工程師、大中院校相關專業的老師和學生使用。

本書主要針對中職學生及python初學者量身定做，是編者學習、技能大賽輔導和使用python開發過程中的體會和經驗總結，涉及實際開發中的所有的重要知識點、內容詳盡，代碼可讀性及可操作性強。本書主要介紹python語言的類型和對象、操作符、表達式、編程結構和控制流、函數、序列、多線程、正則表達式、面向對像編程、文件操作、網絡編程、郵件收發、數據庫操作、網絡爬蟲、數據分析等內容。每一章節都有針對知識點的實踐項目、問題解答、練習、授課PPT、微課視頻、案例程序源碼等。

《Python+Excel報表自動化實戰》通過大量實戰案例來講解如何利用Python實現報表製作的自動化。本書主要包括Python編程基礎知識、報表文件操作方法、報表工作表操作方法、報表字體格式設置方法、報表對齊方式格式設置方法、各種函數計算方法、報表數據篩選/排序/分類匯總/統計分析方法、數據透視表製作方法、圖表自動繪製方法、報表自動打印方法及報表自動化綜合案例等內容。 《Python+Excel報表自動化實戰》通過根據實際工作場景設計的實戰案例及詳細的代碼解析，使讀者可以輕鬆掌握實際工作中的報表自動化製作方法和技巧。為了方便讀者學習理解，本書內容配有視頻講解，讀者可以掃描對應的二維碼直接觀看，也可以下載學習(詳細方法見本書封底)。 《Python+Excel報表自動化實戰》適合數據工作量大的職場人士、財務人士、數據分析人士等用戶閱讀，也可作為中、高等職業技術院校程序設計課程的參考用書。

Python作為一門功能強大且利於理解和使用的編程語言，非常適合編程初學者入門。本書詳細闡述了Python編程的基礎知識，同時介紹了Python在網絡爬蟲和AI編程方面的應用。本書還通過豐富的實用案例介紹了掌握Python編程的知識，並針對學習過程中的重點和難點進行了深入剖析。本書採用師生互答的形式講解，共有三篇，每一篇5天學完，每一天均有詳細的學習說明，以幫助讀者快速掌握Python基礎知識，並用其解決工作中遇到的問題。 本書內容豐富，語言風趣幽默，適合對Python編程感興趣的初學者參考。

隨著金融科技時代的到來，Python在金融領域的影響力已經有目共睹。掌握Python在金融實務中的應用，已經成為金融科技達人們必備的技能之一。本書作為《基於Python的金融分析與風險管理》一書的配套案例集，整合了源于現實金融市場和日常實務工作的88個原創案例，涉及308項編程任務，包括超過6000行的Python代碼。本書囊括了豐富多樣的金融場景，涵蓋利率、匯率、債券、股票、基金、遠期、股指期貨、外匯期貨、國債期貨、股票期權、商品期權等金融產品，還涉及商業銀行、證券公司、期貨公司、保險公司、信託公司、資產管理公司、基金管理公司、金融控股公司等各類型的金融機構，既介紹了包括我國在內的新興市場，又介紹了歐美成熟的金融市場，囊括金融實務中可能涉及Python編程的各種場景。本書著眼於一系列從業者可能涉及的金融實務案例，並結合Python編程給出了高效的解決方案。通過閱讀本書，讀者能夠全方位地瞭解金融市場的運作，深刻洞察各類職務背後的工作技巧。

本書系統介紹了如何入門Python並利用Python進行數據處理與機器學習實戰。本書從Python的基礎安裝開始介紹，系統梳理了Python的入門語法知識，歸納介紹了圖像處理、數據文件讀寫、數據庫操作等Python基本技能；然後詳細講解了NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn等在數據處理、機器學習領域的應用。代碼實例涵蓋網絡爬蟲、數據處理、視覺識別、機

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這

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。

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。

不需連網，聲控發射紅外線信號，輕鬆支援IOT創意應用 [深入淺出]引導玩家以Python實現聽話、對話互動功能 [動手實作]以精簡Python程式碼控制Arduino實現語音互動專題 [技術探討]Python聲控、不需連網中文聲控、支援紅外線IOT居家應用 [專題活用]各項主題可用於專題製作，學生專題製作有方向可循 本書特色 ✔利用Window10建立低成本Python互動系統，製作語音互動專題。 ✔結合Python將一般輕型筆電變為聲控機器人。 ✔可用Google 聲控，也可以不需連網，聲控後發射紅外線信號，可以設計各式聲控創意教學實驗。 精采內容 ✪同時播放多支影片：結合Python使用聲控或是遙控器啟動Chrome瀏覽器。 ✪聲控播放影片：簡單的Python程式碼設計，說出「我的夢」，控制播放影片。 ✪背英文單字：結合Python編輯單字資料庫，經由聽、說、讀，快速背出上百個單字。 ✪語音計數器：結合Python將計數結果顯示在電腦端，可以當大型數字顯示幕，以手靠近感知器觸發計數值。 ✪語音倒數計時器應用，用於煮飯、美食烹調計時控制。 ✪Python與Arduino連線顯示溫溼度值，並畫出溫度曲線圖。 ✪不需連網聲控點歌、聲控家電應用、遙控任何Arduino裝置及IR IOT應用。 適用對象 高職及大專院校電子、電機、資訊、自動控制系，單晶片、微電腦、介面技術及專題製作參考教材。一般學生、工程師、創客，設計Arduino及專案製作教材。

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。