本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。

编程的核心是算法，学习算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。

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App Inventor的出现大大降低了编程门槛，没有程序设计经验的编程爱好者可以在短时间内就创建出炫目的安卓手机应用。本书带领读者通过动手实践数个编程实例来了解程序开发的逻辑。书中内容共分为21章，包含15个完整的应用，覆盖了游戏、教学、工具、信息管理以及网络应用等。本书不仅详细介绍了应用开发的步骤和要点，还针对每种应用的特征给出了进一步优化的建议，忠实还原了应用开发过程中遇到的问题和解决方法，是一本不可多得的编程技术与理念并重的实践指南。

本书分别针对Logo、明信片和宣传手册的设计进行了详细介绍，并通过案例讲解的方式，将很好的设计集中呈现出来。 本书尤其适合商业设计师阅读，是一本实用的设计案例指导书。

本书主要探讨SQLAlchemy，这个Python 库在关系型数据库和传统编程之间架起了一座桥 梁，有助于Python 程序员将应用程序连接到关系型数据库。本书首先通过对比的方式介绍了SQLAlchemy 的两种主要使用模式——SQLAlchemy Core 和SQLAlchemy ORM，然后探讨了数据库迁移工具Alembic 的用法，快速讲解了SQLAlchemy 的应用。

《数据可视化原理与实战：基于Power BI》介绍 Power BI 可视化的基础知识与实践方法，分为两篇：“理论篇”介绍数据可视化基础与Power BI 可视化工具。基础部分包括数据可视化的价值、量性数据与质性数据的区别、探索性分析与解释性分析、 商业沟通标准等；工具部分包括Power BI作为数据可视化工具的优势与局限性、Power BI的操作界面、可视化对象分类、DAX分析语言简介、Power BI Service在线应用等。“实践篇”介绍Power BI可视化实践准则（MACIE准则）与综合案例。MACIE准则包括“意义”“准确”“清晰”“洞察”和“效率”，并围绕每个准则讲述如何用Power BI落地具体操作；案例部分依据MACIE准则对3个具体案例进行评估，并在准则的指导下对其进行综合优化。 《数据可视化原理与实战：基于Power BI》适合 Power BI 从业者、可视化分析的从业者阅读。希望读者通过学习本

本书提出了以理解和运用计算生态为目标的Python语言教学思想，不仅系统讲解了Python语言语法，同时介绍了从数据理解到图像处理的14个Python函数库，向初学Python语言的读者展示了全新的编程语言学习路径。全书一共设计了25个非常具有现代感的实例，从绘制蟒蛇、理解天天向上的力量到机器学习、网络爬虫，从文本进度条、统计名著人物重要性到图像手绘效果、雷达图绘制，绝大多数实例为作者原创，将随着内容深入不断激发读者学习Python语言的热情，因为“编程是件很有趣的事儿”。本书内容丰富、叙述清晰、循序渐进，采用新形态构建形式，提供大量扩展阅读资料、学习资料和学习视频。本书作者（中国大学MOOC平台“Python语言程序设计”课程的主讲教师）建议广大读者借助在线开放课程，深入学习本书内容。本书适合初学Python语言的读者使用，也适合作为各

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《零基础学 Python》是针对零基础编程学习者研发的 Pytho入门教程。从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、流行有趣的实例，详细地介绍了使用 IDLE 及 Pytho框架进行程序管理的知识和技术。全书共分 17 章，包括初识 Python、Pytho语言基础、流程控制语句、序列的应用、Pygame 游戏编程、网络爬虫开发、智慧星答题测试系统等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会 Pytho程序开发的精髓，快速提高数据库管理技能。

如果你想动手编写高效、高质量并且很容易与其他语言和工具集成的代码，本书将快速地帮助你利用Python提高效率。本书基于Python专家的流程培训课程编写，内容通俗易懂。本书包含很多注释的例子和插图，以帮助你开始使用Python2.7和3.3。每章都包含关于Python语言的重要组成部分的一节课。本书主要内容：了解Python的主要内置对象类型，如数字、列表和字典；创建和处理对象的Python语句，学习Python的一般语法模型；利用Python的基本程序工具的结构和重用代码；了解Python模块：语句包、函数和其他工具；探索Python的面向对象的编程工具，用于构建代码；了解异常处理模型和开发工具编写较大的程序；探索优选的Python工具，包括装饰符、描述符、元类、Unicode的处理。