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。

本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书基于广受好评的 Python工匠 系列开源文章。全书从工程实践角度出发，通过剖析核心知识、展示典型案例与总结实用技巧，帮助大家系统进阶Python，写好工程代码，做好实践项目。 本书共计13章，分为五大部分：变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸，涵盖Python编程的方方面面。本书的写作方式别具一格，核心知识点都会通过三大板块来阐述：基础知识、案例故事、编程建议。其中基础知识帮助大家快速回顾Python基础；案例故事由作者经历的编程项目与案例改编而来，兼具实战性与趣味性；编程建议以大家喜闻乐见的条目式知识点呈现，短小精悍，可直接应用于自己的编程实践中。

本书Python新手入门经典图书，涵盖了Python编程的方方面面。本书前半部分介绍了基础知识与概念：从安装Python、配置开发环境，到列表、元组、字符串、字典以及各种语句的基础知识，再到抽象、异常、方法、属性、迭代器等核心概念，Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，以及Python程序测试、打包、发布等知识。本书的后半部分，向读者详尽介绍了当下流行的多个Python项目的开发过程。 本次修订，不仅在结构与细节知识上进行了优化和完善，还增加了贴近真实商业环境的案例，并辅以课件PPT和专门针对求职应聘的习题，旨在帮助读者真正掌握Python开发的实战能力。

本书向读者展示如何利用编程来让数学学习变得有意义并且充满乐趣。读者在探索代数学、几何学、三角学、矩阵和元胞自动机等领域的关键数学概念时，将学会在Python语言的帮助下使用代码可视化一系列数学问题的解决方案。读完本书，读者还可以编写自己的程序来快速解方程，自动完成一些烦琐的任务，以及编写函数来绘制和操作形状，等等。

本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的*部分介绍了基本的Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

大模型的出现让 AI 技术经历了从量变到质变的过程，而 Python 作为 AI 首选语言，一直默默推动着 AI 技术的快速发展。你是否想过，这是为什么呢？答案就藏在 CPython 中！ CPython 是用 C 语言实现的 Python 解释器，它是 Python 的官方实现，并且是使用最广泛的 Python 解释器。其实在谈论 Python 的时候，99% 的情况说的就是 CPython！本书共 16 章，从获取 CPython 源代码开始，手把手带你重新编译 CPython，我们将一起调试代码、升级组件，在这个过程中，你可以详细了解 Python 各类特性的工作原理，成长为一名更棒的Python 程序员。

磨砺编程技能，平替ChatGPT！Python是一门既简单又强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、大数据、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领域。Python也越来越重要，成为国家计算机等级考试科目，某些中小学也开设了Python编程课程。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，通过3个漫画人物的轻松对话、搞笑形象及夸张动作，把复杂的Python技术问题简单化。本书总计16章：第1章介绍Python的历史和特点，并进行开发环境搭建；第2～5章介绍Python的基础知识，包括数据类型、表达式、流程控制等；第6～7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据；第8～11章介绍Python的进阶内容，包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等；第12～16章介绍Python实用库的使用方法，包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。本书在每一章中都

如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas入门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分

本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。

本书分为上、下两大部分，共计22章。部分（第1~11章）由浅入深地介绍Python的基础知识，包括变量、数值、条件语句、文本字符串、循环语句、元组、列表、字典、集合、函数、对象、类、模块、库，等等。掌握这些基础知识将为运用Python奠定牢固的基础。第二部分（第12~22章）介绍Python的应用，所涉及的领域包括Web应用、数据库、网络和机器学习。你将学会用Python处理时间、进行网络通信、完成数据科学任务等，还会了解并发的相关知识。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，通过Python编程能够解决现实生活中的很多问题。本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列有趣的项目，展示如何用Python解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。 本书共15章，每章讲解一个有趣的Python项目，这些项目可以分成5个部分：第一部分是热身，包括科赫雪花、繁花曲线；第二部分是模拟生命，包括康威生命游戏、使用Karplus-Strong算法生成泛音、群体行为模拟；第三部分是好玩的图形，包括文本图形、照片马赛克、裸眼立体画；第四部分是走进三维，包括理解OpenGL、圆环面上的康威生命游戏、体渲染；第五部分是玩转硬件，包括在树莓派Pico上实现Karplus-Strong算法、树莓派激光音乐秀、物联网花园、树莓派音频机器学习。此外，本书还通过附录介绍如何安装Python和设置

《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

作为一本面向物联网和人工智能方向的实践应用书，本书从《义务教育信息科技课程标准（2022年版）》的内容要求出发，围绕 物联网实践与探索 和 人工智能与智能社会 模块，设计了智能家居、智能交通、智能游戏等方向的趣味实践项目共计50余个。本书强调项目式学习和知识点相结合，提供了从简单到复杂的项目案例，通过趣味主题引起读者兴趣，每个主题包括若干项目，同时在每个项目中嵌入不同的知识点，让读者能够快速上手实践物联网和人工智能应用，同时也能轻松获取软硬件知识，在动手制作中发现乐趣，学习知识。 本书可作为信息科技、科创教育和STEM/STEAM课程项目参考书，读者可通过实践项目学习物联网和人工智能技术原理、Python编程和开源硬件基础。

Python是一门以简洁和可读性著称的编程语言，它的易学性使其成为新手和专业人士的首选。Python提供了丰富的库和框架，广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等领域。无论你是初学者还是资深开发者，Python都能满足你的需求。 本书内容共6章，立足金融场景讲解Python的编程应用，结合利率、汇率、债券、股票、互换、期货等主题演示了Python在金融领域的典型应用，帮助读者探寻一种金融大数据分析的新思路。 本书由资深的金融从业者编写，旨在引导读者掌握金融领域的Python编程技巧，适合金融领域和金融科技领域的从业者和高校师生学习参考，也适合对Python的金融应用感兴趣的其他读者阅读。

《Python编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于Python语言，通过项目展示Python的奇妙应用，适合Python初学者学习。在本书中，你将使用Python编程语言模拟探索火星、木星以及银河系遥远的地方，体验诗人的意境，了解高级的金融知识等。你还会学到各种各样的技术，如马尔可夫链分析技术、蒙特卡罗模拟、图像叠加技术、基因遗传算法等。与此同时，你还会学习一些模块的使用方法，例如pygame、Pylint、pydocstyle、Tkinter、python-docx、Matplotlib和pillow等。 《Python编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于一些有趣的项目进行讲解，能够让读者在新奇的项目案例中体验学习Python的乐趣。此外，读者还能将自己所学的知识与实际的应用程序开发、数据库设计和解决实际问题联系起来，提升自己的项目实践能力。

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。

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工欲善其事，必先利其器。面对庞杂且与日俱增的文档、报表，传统的办公技能已难以应对，是时候换一种新的办公方式了 利用Python实现自动化办公，消除枯燥、耗时的重复性劳动，大幅提高工作效率。本书是为零基础读者打造的Python办公自动化教程。全书一共6篇，首先简单介绍Python基础知识，然后讲解如何用Python代码操作计算机文件，接着依次详述如何将Python与Excel、Word、PPT以及PDF办公软件相结合，轻松解决日常工作中的实际问题。通俗易懂的内容 丰富的示例 逐行解析代码，助你切实掌握自动化办公，解放生产力。

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高阶程序设计语言，它具有丰富和强大的库，能够把用其他语言（尤其是C/C ）制作的各种模块很轻松地联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家学习Python的热情也越来越高涨。Python在IEEE发布的2017年编程语言排行榜中高居前列。本书介绍了Python编程的基础知识，并以游戏《Minecraft（我的世界）》为载体，通过Python编程来与游戏中的玩家或方块互动，先后实现了 剑球 游戏、五子棋游戏以及像素图像扫描仪这几个项目，最后还实现了通过游戏控制Arduino等外部设备的功能。希望大家能够在游戏的过程中轻松地进入Python的世界，跨越软硬件的鸿沟，初步尝试自动化控制。本书提供边玩游戏边学编程的全新体验，适合对Python编程感兴趣的读者阅读。游戏不再只是用来玩的，你将同时体验超级玩家、设计

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

python从其他编程语言中脱颖而出有很多原因。 事实上， 只要你现在正手握一本关于高级python核心编程的书， 就表明你已认识到 python具有如此特别的一些特性。在本书中， 你将获得有关 python编程高级主题的详细信息。 因为本书从函数章节开始， 所以，建议在阅读本书前， 先温习一下 python的基本概念知识。 如果你是初学者， 建议先阅读 《 python核心编程： 从入门到实践 （学与练） 》 ， 以便理解本书主题。 本书的编写主要关注大学的教学内容和目前需求， 还关注学生和专业人士在学习编程时面临的问题。 通过与编程爱好者交流， 发现许多人， 因为忙于其他事情， 或者只是无力承担课程费用而偏爱自学。 本书中程序开发的目的是为自学课程提供详细步骤， 并且将复杂问题分解为简单问题， 可以简 单编码后将其重组。 相信通过本书， 你将能够思考、 开

内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜

本书旨在帮助读者快速上手创建Dash应用程序，实现数据可视化。本书第一部分针对初学者，简要介绍Python、PyCharm、pandas当中与构建 Dash 应用程序相关的知识。第二部分循序渐进地讲解如何使用基于社交媒体收集的数据创建简单的Dash仪表板程序；如何使用世界银行全球数据集创建具有更复杂页面布局的仪表板应用程序，并实现与API实时交互检索数据；如何通过财富仪表板应用程序，构建和调试更复杂的Dash应用程序；以及如何使用Dash探索机器学习算法原理，并进行可视化呈现。本书不仅适用于专业人士，而且对于日常使用数据、喜欢探索数字规律、希望数字赋能生活的人群都有所裨益。