本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的特性，等等。

本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。

金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。 《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，

本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。

本书是蓝桥杯大赛软件类入门教程，详细讲解了蓝桥杯大赛软件类入门阶段的核心知识点，也是大赛必考和常考的知识点，包括数据结构、基本算法、搜索、数学、动态规划、图论等。 本书用大量的大赛真题作为例题，帮助读者巩固知识点的应用； 代码简洁精要，可作为比赛模板； 文字简洁明快，实现了较好的易读性。 本书适合正在学编程语言或刚学过编程语言，算法和数据结构零基础的算法竞赛初学者，帮助读者学习的知识点、建立计算思维、提高建模能力和编码能力； 本书也可用于其他算法竞赛（全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）、中国大学生程序设计竞赛（CCPC）、中国高校计算机大赛 团体程序设计天梯赛等）的入门学习。

本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。 虽然这是一本入门书籍，但本书的 野心 并不止于 初级水平 的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。 本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。

《 Python 语言程序设计》包括 9 章：程序设计基本方法、Python 语言基本语法元素、基本数据类型、程序的控制结构、Python 标准库概览、函数和代码复用、组合数据类型、文件、Python 第三方库安装及常用库介绍。各章知识点的讲解将程序案例与实际相结合，生动易懂，具有很好的启发性。本教材内容广泛、全面，从深度和宽度两方面展开知识内容，教材语言精练，内容叙述深入浅出、循序渐进，配有一些实例代码并列有相关辅助说明和运行结果，力求使得内容不会枯燥无味，有利于读者对知识点的理解。本教材采用案例驱动的编写方式，力求让不同专业的读者能通过对Python 语言的学习，走进计算机世界，体验创新的乐趣以及应用的价值。Python 语言是一门通用语言，它灵活好用，适合有程序设计需求的各专业读者。读者可以通过学习，把Python 语言程序设计方法应用

《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第一册，也是 编程 板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。 《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容 跨度 极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算，进入数据分析和机器学习之后，还讲解如何搭建应用 App。我们可以把《编程不难:全彩图解 微课 Python编程

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。 实践 这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块 数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题 数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用 编程 可视化 数学 工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变

本书是国内首先使用 Python tkinter 设计 GUI 的中文书籍之一。本书主要讲解如何在窗口内使 用 Python 的内部模块 tkinter 设计图形用户接口 (GUI) 程序，让用户可以利用图形接口与计算机沟通。 tkinter 模块是一个跨平台的窗口应用程序，使用它设计的程序可以在 Windows 、macOS 、Linux 系 统上执行。 2019 年《Python GUI 设计 tkinter 菜鸟编程》一经出版便受到广大读者的喜爱。为了使其内容 更丰富，本书在其基础上增加了一些重要的项目实例，全书超过 312 个程序实例，一步一步讲解 tkinter 控件 (Widget) 的基础知识，同时也将应用范围扩充至小算盘、分形 (Fractal) 设计、文书编 辑、走马灯、模拟海龟绘图、球类竞赛、风扇设计、单个或多个反弹球设计、钟摆、直方图动态排 序、动画与游戏设计、MP3 音乐播放器。Python 是一门可以灵活使用的程序语言，本书的特色是 对 tkinter 最基础

《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》通过共计 13 章的系统内容，深入探讨AI技术在架构 设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习，读者将了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具，提升架构师的工作效率和创造力。 《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》的读者主要是架构师及相关从业人员。无论你是初入职场的新手架构师还是经验丰富的专业人士，《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》都将成为你的指南，帮助你在人工智能时代展现卓越的架构设计能力。通过《AI时代Pytho

《从零开始学Python 大数据与量化交易》首先讲解量化交易的基础知识，如量化交易的优势、应用、注意事项、历史、量化交易平台等；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法及流程控制、特征数据类型、内置函数与自定义用户函数、面向对象编程；接着讲解大数据分析和可视化的3 个包，分别是Numpy 包、Pandas 包、Matplotlib 包；然后讲解量化交易策略的编写、获取数据函数、基本面量化选股、量化择时的技术指标函数、回测技巧、因子分析技巧；*后讲解Python 量化交易策略的实战案例。 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Python 大数据与量化交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。 《从零开始学Python 大数据与量化交易》适用于各种不同的投资者，如新老股民、中小散户、股票操盘手、基金操盘手和

本书通过500个实例，为读者提供较为详细的练习题目，以便读者举一反三，深度学习。本书实例涉及的算法包括搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；涉及的数据结构包括字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、链表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。书中所有实例均以问题描述、问题示例、代码实现及运行结果的形式来编排。 本书语言简洁，通俗易懂，适合作为Python编程人员的入门参考书，也适合作为高等院校相关专业 Python算法实现 课程的参考教材。

本书是与《Python程序设计》（第2版）配合使用的实验教材。内容包括《Python程序设计》（第2版）各章的实验及解析，教材习题参考答案与解析，以及部分Python基础章节的补充习题与解析，样卷及参考答案。书中习题内容和层次丰富，取材新颖且实用性强，解题思路Python化思想强。 本书可作为高等学校 Python程序设计 课程的实验指导教材，亦可作为其他Python程序设计课程的实践教学参考书。

《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》共分为11 章，全面介绍了以Python为工具的金融大数据的理论和实践，特别是量化投资和交易领域的相关应用，并配有项目实战案例。书中涵盖的内容主要有Python概览，结合金融场景演示Python的基本操作，金融数据的获取及实战，MySQL数据库详解及应用，Python在金融大数据分析方面的核心模块详解，金融分析及量化投资，Python量化交易，数据可视化Matplotlib，基于NumPy的股价统计分析实战，基于Matplotlib的股票技术分析实战，以及量化交易策略实战案例等。 《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合以下人群阅读：金融行业的从业者、数据分析师、量化投资者、希望提高数据分析能力的投资者，以及对大数据分析感兴趣的编程人员。另外，《Python金融大数据分析快速入门与案

本书是为高等学校非计算机专业学生编写的基础教材。全书共分12章，系统介绍Python程序设计语言及其程序设计的方法与技术。本书结构合理，概念清晰，内容循序渐进，取材得当，书中提供的科学计算与数据分析项目基础及项目案例可为学习者的后续学习和项目开发提供较好的帮助。为便于教学，本书提供了高质量的配套PPT、微视频、扩展阅读、源代码以及习题参考答案和难点解析等教学资源。 本书可作为高等学校非计算机专业 Python程序设计 课程教材，也可作为计算机专业本科生程序设计课程的教材或参考书，还适合于自学者使用。

量化交易领域的飞速发展，得到了越来越多业内外人士的关注。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，可以快速将想法付诸实践。因此，本书希望可以引领读者初步了解量化交易，并借助Python这个工具在该领域有所建树。 本书先从量化交易的基本概念讲起，然后讲解Python的基本语法及常见库的使用，在每章节的学习中都以金融量化为实例，并在后结合实战项目来进行学习和巩固，读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能学习到Python在量化交易场景下的应用。 本书内容通俗易懂，案例丰富，适合零基础并对Python量化感兴趣的读者，以及想学习量化交易实战项目的Python初学者。此外，本书也适合作为相关培训机构的培训教材。

《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》介绍了Python信号处理工具箱的体系架构及其函数和实例。本书共8章，主要包括信号处理概况，Python编程基础，信号生成和预处理，测量和特征提取，变换、相关性和建模，数字和模拟滤波器，频谱分析，借助大语言模型实现信号处理等内容。为了便于读者学习使用和参考，书中提供了较完整的原理方法介绍和计算推导实例。 《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》内容全面，实用性强，适用范围广，既可作为高等院校通信与信息系统、电子科学与技术、电子信息工程等相关专业本科生和研究生的课程教材，也可作为通信、雷达信号处理、生物医学信号处理等相关领域的工程技术人员的参考资料。

●为预训练和微调寻找合适的用例和数据集 ●使用定制的加速器和GPU,为大规模训练做好准备 ●配置AWS和SageMaker环境,最大限度地提高性能 ●根据模型和约束条件选择超参数 ●使用多种并行方式分发模型和数据集 ●利用作业重启、间歇性健康检查等方式避开陷阱 ●定性和定量地评估模型 ●部署模型，在运行时进行改进和监控

本书以数据分析流程为主线，介绍了金融数据分析的方法，并通过Python加以实现。全书分为三部分，共12章，其中第1～4章是基础部分，主要介绍金融数据分析概览、数据分析流程、Python运行环境搭建以及数据分析的基础Python包；第5～8章是进阶部分，分别介绍了数据分析流程中的金融数据获取、探索性数据分析、特征工程和数据建模分析；第9～12章是应用部分，通过综合案例分别演示了股票行情数据分析、资本资产定价模型分析、股票量化投资多因子模型分析和个人贷款信用风险评估的数据分析操作。 本书适合具备Python语言基础、有金融数据分析学习需求的人群，也可供具备机器学习模型基础知识，但并没有系统地了解数据分析流程的读者参考。

本书全面系统地介绍了Python语言在常见办公场景中的自动化解决方案。全书分为5篇21章，内容包括Python语言基础知识，Python读写数据常见方法，用Python自动操作Excel，用Python自动操作Word 与 PPT，用Python自动操作文件和文件夹、邮件、PDF 文件、图片、视频，用Python进行数据可视化分析及进行网页交互，借助ChatGPT轻松进阶Python办公自动化。 本书适合各层次的信息工作者，既可作为初学Python的入门指南，又可作为中、高级自动化办公用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。

本书系统全面地讲解Streamlit的核心概念，实例项目应用和最佳实践。通过案例带你从零开始，逐步掌握Streamlit的基础知识和高级技能。你将学会如何使用Streamlit实现数据可视化、添加交互组件，构建出炫酷的Web应用。 本书分为两篇，基础篇（第1~7章）讲解Streamlitt的安装配置，以及基本的文本、数据、图表、多媒体等组件的使用和页面布局。实战篇（第8~10章）讲解开发企鹅分类项目、医疗费用预测项目、销售数据仪表板项目，帮助读者熟练掌握Streamlit的高级技能和开发流程。 本书采用理论与实践结合的方式，示例丰富。适合想快速构建机器学习和数据科学Web应用的Python使用者。配套内容有练习数据和源代码，读者可以通过阅读和编码实践快速掌握Streamlit，开发机器学习和数据科学的Web应用。

本书涵盖Python的环境配置、基础语法和数据类型、函数、面向对象编程、模块化开发、文件IO操作、引用传递原理、正则表达式、三方包的下载安装、开发工具的使用、Numpy科学计算包的基本使用和文档查阅方法、常用数据图表及Matplotlib和Seaborn绘图包的基本使用。书中具有大量编程案例，对于晦涩的抽象概念（如不可变数据类型和引用传递），使用PLB教学法设计了大量的实验代码和图例讲解原理。重视培养学生自主学习能力。

本书为*一流本科课程配套教材，定位于非计算机专业学生的程序设计通识课程，基于 普及程序设计能力、培养解决复杂专业问题能力、训练计算思维能力 的教学目标。 在系统讲解Python语言语法和程序设计基本思想的同时，改变传统教学中严格按知识点顺序组织内容的模式，以案例为纽带建立知识点间的有机联系，强化知识点间的交叉融合，使常用的知识反复再现，循序渐进地培养学生掌握利用Python语言解决复杂问题的能力。 本书分为程序设计基础和应用两部分：基础部分主要讲授Python语法、各种数据类型的应用、常用内置函数与常用模块的基本使用方法。应用部分主要聚焦于讲授文件与数据可视化方法。 本书为新形态教材，配套教学课件、微视频、源代码、案例素材和教案等丰富的资源，适合作为各类高校Python程序设计通识课程教材，也适合初学Python程序设计