《Python从入门到实践》从学习与应用的角度出发,通过详细、精练的知识内容,帮助用户快速掌握 Python语言的关键技术。全书共分为17章,包括开启Python之旅、Python语言基础、运算符与表达式、程序的控制结构、序列的通用操作、列表(list)、元组(tuple)、字符串与正则表达式、字典与集合、自定义函数、模块、面向对象编程、文件与目录操作、异常处理及程序调试、海龟绘图、小海龟挑战大迷宫游戏、智慧星学生管理系统等多种内容。 本书内容详尽,所有知识都结合了具体实例进行讲解;涉及的程序代码给出了详细的注释,且运用了大量的效果图和示意图,力求为读者打造轻松的学习氛围;并且在每个小节后面配置了 动手试一试 栏目,使读者可以快速掌握Python语言,提升实战开发能力;在本书的*后运用了两个实战项目将Python语言的开发知识应用于实际操作
《Python 项目开发实战入门》以玛丽冒险、销售收入分析与预测、基于Flask 的在线学习笔记、二手房数据分析预测系统、DIY 字符画、AI 图像识别工具、吃了么外卖网、51 斩百词8 个项目为案例,从软件工程的角度出发,按照项目的开发顺序,系统、全面地介绍了项目开发流程,从开发背景、系统功能分析、业务流程分析、数据库建模到项目开发,每一个过程都详细讲解,旨在使读者真正获得程序开发经验,提高项目开发能力。本书中的案例趣味性强,涉及行业广泛,覆盖了Python 开发的游戏、人工智能、数据分析、爬虫、Web 开发、App 开发等开发方向,实用性强。书中不仅项目流程详尽,还提供了项目视频讲解及完整项目源码,帮助读者提高学习和开发效率。通过本书的学习,读者可以提高编程兴趣,获得编程技巧,也可以轻松领会Python 项目开发的精髓,快速提高开
本书全面、系统地介绍了使用Python对系统进行操作与控制的os与sys两大模块。全书分为两部分共12章,其中,*部分为os模块(系统操作),主要包括系统及硬件相关、获取环境变量、进程操作、其他系统相关操作等内容;第二部分为sys模块(系统相关),主要包括标准输入流与输出流、获取Python解释器相关信息、Windows系统相关、虚拟环境与路径、获取系统编码信息、线程与递归、程序异常相关、其他sys模块属性及方法等内容。本书以模块应用为主线,通过大量的快学快用,帮助读者透彻理解os模块和sys模块的属性、方法及其应用。本书附有配套资源包及数字书。资源包提供了书中所有快学快用的源代码和关键代码段,且所有源代码都经过精心调试,在Windows 7\Windows 10系统中测试通过,保证能够正常运行。本书是各级Python程序开发人员***的参考书,也非常适合大中专院
本书全面、系统地介绍了使用Python对日期与时间进行操作的time模块、datetime模块和calendar模块。全书分为三部分共16章,其中,*部分为time模块(时钟与时间),主要包括术语和常量、时间戳相关操作、时钟与计数器、格式化时间等内容;第二部分为datetime模块(日期和时间),主要包括格式化日期时间、时间相关、日期相关、星期相关、日期和时间相关、UTC与时间差相关、时区与夏令时相关等内容;第三部分为calendar模块(日历相关操作),主要包括属性与时间戳、闰年及星期相关方法、返回日期迭代器、返回日期列表、获取或显示日历等内容。本书以模块应用为主线,通过大量的快学快用,帮助读者透彻理解time模块、datetime模块和calendar模块的属性、方法及其应用。本书附赠配套资源包及数字电子书。资源包提供了书中所有快学快用的源代码和关键代码段,且所有
自从树莓派的发明和兴起,Python的受欢迎程度有了很大提高。在本书中,有很多创意的项目,可以帮助你熟练掌握Python编程,书中还结合了树莓派和Python强大的功能,让你初学就能轻松用python编写代码和MasterClass;同时学会如何利用python高效工作,以及使用django、flask、pygame甚至 有用的第三方编程框架。本书没有从Python 基础的知识讲起,适合对Python有基本了解的读者,非0基础新手入门教程,跟市面上大量的新手教程有所区别。面对的读者人群是python语言学习者和使用者、AI技术学习者以及有相关兴趣的大众读者。
如今,要想在企业和投资金融领域保持竞争力,只是精通电子表格和计算器已经远远不够,传统工具和数据集已经无法满足我们的需要。本书将用Python编程来解决期货量化交易的问题,并通过110多个技巧介绍实际的
本书共19章,章介绍数据科学中涉及的基本领域;第2~3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础;第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析;第5章讲解数据规整、清洗的重要技能;第6章介绍数据科学领域实用的统计检验;第7章讲解当被解释变量为连续变量时,如何使用线性回归作预测;第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型;第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。0~12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用;3~14章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩;5章以产品推荐作为案例,讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法;6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布不平衡时的处理方法;7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习算法;8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法实现宏
本书融入美国斯坦福大学在 2025 计划中提出的“轴反转”教学理念,改变传统教学中以知识 讲授为中心的教学组织模式,以“先能力、后知识”理念组织教学。全书以 100 多个实际问题求解 案例为纽带,在各知识点间建立一种有机的联系,强化各知识点间的交叉融合和知识的反复再现, 在培养问题求解能力的同时掌握 Pytho程序设计基础知识与应用能力。 本书共分 10 章,内容包括 Pytho语言概述、turtle 画图、基本数据类型与运算、程序流程控制、 函数和代码复用、序列类型、集合与字典、异常处理、文件操作、数据分析与可视化。本书叙述清晰, 案例丰富,可使学生循序渐进地学会 Pytho编程技术和技巧。 本书适合作为高等学校计算机专业及其他相关专业的教材,也可作为计算机等级考试(二级) 的辅导教材,以及 Pytho程序设计爱好者的自学参考书。
本书作为数据分析的入门图书,以Python语言为基础,介绍了数据分析的整个流程。本书内容涵盖数据的获取(即网络爬虫程序的设计)、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析,以及使用可视化的方法
本书是学习Python语言的辅助教材,适合Python程序设计入门的读者。全书围绕Python基本语法,通过语法简介、代码示例、练习题以及问题帖等方式,帮助学生理解和掌握Python的输入输出与数值计
如今,要想在企业和投资金融领域保持竞争力,只是精通电子表格和计算器已经远远不够,传统工具和数据集已经无法满足我们的需要。本书将用Python编程来解决期货量化交易的问题,并通过110多个技巧介绍实际的
Python语言简单易学,且有强大的AI(Artificial Intelligence,人工智能)支持库,是人工智能第一语言。本书围绕Python语言的这些特点,讲述Python语言基础语法、数据结
深度学习是一种人工智能,模仿人脑处理数据和创建用于决策的模式方面的工作,处理用于检测对象、识别语音、翻译语言和进行决策的数据。本书是深度学习入门级教材,有以下特点:1.由浅入深,对于很基本的单层神经网