《Python GUI设计PyQt5从入门到实践》一书以开发Python窗口程序常用的PyQt5模块为主线，全面介绍了使用PyQt5设计Python GUI程序的各方面技术。全书共分为16章，包括Python与PyQt5、搭建开发环境、个PyQt5窗口程序、PyQt5窗口设计基础、PyQt5常用控件、PyQt5高级控件、菜单、工具栏和状态栏、对话框应用、布局管理、数据库操作、文件操作、PyQt5绘图技术、多线程编程、PyQt5程序的打包发布、明日图片助手、学生成绩管理系统等多方面技术及项目。本书从用户学习与应用的角度出发，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，并且运用了大量的示意图，力求为读者打造轻松、零压力的学习氛围，以便使读者可以快速掌握使用PyQt5进行Python GUI应用开发，大大提高编程技能，拓宽职场道路；后运用两个实战项目将PyQt5的开发知识应用于实际操作中，以使读
《Python编程练习与解答》通俗易懂，精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题，帮助程序员扎实掌握基础知识，提高编程技能。还提供一部分练习的答案，其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新，呈现更多基础知识，简明扼要地讲述习题中涉及的核心概念。阅读本书前，读者只需要了解Python入门编程知识。
Python是一门简单有效的面向对象的编程语言，不仅可以完成各种数学运算，还能绘画、分析数据、开发游戏等，你可以通过程序对计算机发布指令，让计算机实现各种功能。 本书以丰富完整的案例演示、逻辑清晰的操作讲解展示Python编程，并特别引入弹弹球、贪吃蛇等有趣的游戏项目，让你能轻松愉快地掌握Python的编程技巧。在项目操作实践中，你还可以发挥自己的想象力和创造力，设计属于自己的实用工具和酷炫小游戏。 快跟随本书，开启一场有趣、难忘的Python编程之旅吧！
全书精选十个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每一章围绕一个经典游戏案例展开，并突出一个游戏编程的主题。本书涉及的主要知识点有游戏循环的原理、鼠标及键盘事件处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。本书将 Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中介绍，为读者展示 Python语言的实际运用场景。 本书内容安排合理，架构清晰，注重理论与实践相结合，适合作为零基础学习 Python开发初学者的教程，也可作为本科院校及大专院校的教材，还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。
创建有趣且有用的树莓派程序 不需要具备编程经验，本书就可以帮助读者在强大的树莓派上创建有新意的程序和有趣的游戏。 《Python树莓派编程从零开始(第3版)》介绍了树莓派形式.上的一些变化和新的配置过程，以及对当前版本4的操作系统的更新。通过阅读本书，读者将了解如何配置硬件和软件，如何编写Python脚本，如何创建用户友好的GUI和控制外部电子设备。书中按步骤讲解了一个数字时钟原型项目和一个功能齐全的树莓派机器人项目。 内容涵盖: ●配置树莓派并探索其功能 ●开始编写和调试Python程序 ●使用字符串、列表、函数和字典 ●使用模块、类和方法 ●使用面向对象的开发方法 ●使用Pygame创建用户 友好的游戏 ●使用guizero构建直观的用户界面 ●使用gpiozero库与硬件连接 ●通过GPIO端0连接外部电子设备 ●为项目添加强大的Web功能
机器学习作为实现人工智能的方法，是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具，结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法，以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础，介绍了一些应用于实际问题的例子。 本书以解说实例源码为中心，特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习，也适合将机器学习技术应用于实际业务的工程师参考。
Python可以用来做机器人!通过编程实现人工智能! Python不需要任何基础!中小学生也能学会! Python前景广阔!一招在手， 天下无敌! 在纷繁的编程世界中，Python毫无疑问已经成为非常适合青少年学习的语言。它入门简单，应用广泛，青少年既能玩得开心，又可以为将来的深造打下基础。 本书就是专为青少年打造的Python 入门读物。全书图文并茂，讲解细致，从搭建开发环境入手，逐步引导读者掌握Python的基础知识、核心操作及编程技巧，*后深入了解编程思维。 本书适合Python 语言的零基础读者学习，尤其适合青少年读者阅读使用。此外，对中小学人工智能相关课程及青少年编程培训班的授课教师，也有一定的参考作用。
本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。全书共21章，详细介绍Python语言编程的方方面面。本书从基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，每一章都抽出一节来讲解如何调试程序。作者针对每章所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。本书的第2版与第1版相比，做了很多更新，将
本书共8章，内容包括问题求解中的计算思维、Python编程基础、问题求解中的顺序结构、问题求解中的选择结构、问题求解中的循环结构、组合数据类型、函数、常用的经典算法。全书知识讲解由浅入深、循序渐进，运用计算思维求解问题的思想介绍Python语言的知识结构，不仅注重学习者知识与技能的掌握，更强调学习者思维习惯的养成，以期为学习者将来的学习打下良好的基础。 本书免费提供教学课件、源代码和微课视频，适合有一定数学基础的中高年级小学生和中学生，以及初学编程的自学者和编程爱好者使用，也可以作为中小学一线信息技术教师学习Python语言的入门教材。
本书从零基础入门着手，通过合理的编排，首先引导读者循序渐进地学习Python基本语法和语义，再掌握诸如文件和数据库的处理、面向对象编程、开发图形用户界面、网络和多线程编程等实用技术，*后拓展了Python的一些热门应用，如大数据和机器学习。本书通过丰富的案例和真切的经验分享、详细的文字讲解和生动的在线视频演示，给读者带来别样的学习体验。本书非常适合没有Python编程经验的程序员，也适合工作中需要用到程序解决问题的非专业人员，由于独特的编排和讲解，同样适合初学Python的学生，甚至可以当作全国计算机二级Python的教材使用。总之，对于*次接触编程的人来说，这是一本非常适合的书。
数据预处理的目的是在进行数据分析前，通过技术手段解决集中存在的数据质量问题，并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着 什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理 展开，主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓，并掌握具体技术细节，为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。
这是一本专门给小学生和中学生学习的编程书。编程对于培养孩子的逻辑思维能力和动手能力至关重要，国家正在推动将编程纳入到中小学教学和考评体系中。Python语言又好玩，又好学，通过本书特殊的教学方式，让大家一看就会编程、就爱编程。本书不长篇大论讲理论，而是通过由浅入深的案例引导，让大家学会Python编程，从画图、做数学，到做判断、做循环，甚至做大数据和人工智能。 本书适合小学二年级以上的小学生和中学生学习，如果家长和孩子一起学就更棒了。本书既适合作为中小学信息技术课程的教材之一，也适合作为中小学人工智能编程教育的基础教材。
清华大学出版社北京内 容 简 介本书采用理论与实践相结合、边讲边练的形式编写，以Python自带的IDLE和Anaconda为主要学习工具，系统、全面地介绍了Python的基础知识与应用方法。本书内容主要包括Python语言简介及软件安装、Python语言基础与算法、Python序列结构、程序控制结构、函数与模块、面向对象基础、Python标准库与第三方库、科学计算库Numpy、数据分析库Pandas和文件。 本书采用通俗易懂、图文并茂、循序渐进的方式进行讲解，通过动手操作实例与习题练习，帮助初学者较好地理解和掌握Python知识。本书适合作为中学生 信息技术 课程的配套教材，也可作为Python入门学习的指导用书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。
使用Python进行数据分析是十分便利且高效的，因此它被认为是*秀的数据分析工具之一。本书从理论和实战两个角度对Python数据分析工具进行了介绍，并采用理论分析和Python实践相结合的形式，按照数据分析的基本步骤对数据分析的理论知识以及相应的Python库进行了详细的介绍，让读者在了解数据分析的基本理论知识的同时能够快速上手实现数据分析程序。 本书适用于对数据分析有浓厚兴趣但不知从何下手的初学者，在阅读数据分析的基础理论知识的同时可以通过Python实现简单的数据分析程序，从而快速对数据分析的理论和实现两个层次形成一定的认知。
本书共分五个章节，分别是计算机科学、Python面向对象程序设计、常用算法思想及其程序实现、Python数据分析和Python扩展应用。不仅涵盖了Python设计的基础知识，还列举了几种常用的经典算法，*后从大数据分析和扩展应用两个方向介绍了Python语言的强大之处。此外，在每个小节的*后，还设置了上机实践、课堂练习、阅读材料等板块，适合中学生的学习以及课程开设。本书还提供在线网络课程，通过MOOC课程设计，设置符合知识体系的练习系统和交互式评价方案。
本书是全国高等学校（安徽考区）计算机水平考试配套教材，面向对程序设计具有 零基础 的学生开发，主要包括Python基础知识、组合数据类型、函数、文件、计算机生态、高级应用和对应实验设计等内容；注重基础，突出重点、兼顾考试、资源丰富，配有无纸化考试系统、课件、教案、例题代码、习题及实验参考答案，既便于老师教学，也便于学生学习使用；适合作为高等学校公共计算机程序设计语言课程教材，也可作为学生参加计算机水平考试的指导书。
本书共分3章，第1章讲述Python基础知识，包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作；第2章讲述Python数据分析，包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理；第3章讲述数据可视化，包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Seaborn绘图。 本书完全面向Python 3 x，全部案例代码使用Python 3 9编写，本书可以满足Python初学者及需要学习数据分析与可视化的读者的需求。
本书选用各项性能指标优良的Ubuntu作为Linux系统实例，以Python为编程语言，理论结合实践，系统地讲解网络各层次的功能、所包含的常用协议、数据报文格式，并给出实际操作的程序实例。本书包括Linux系统介绍、Python语言基础、TCP/IP协议簇、Socket原理、进程和线程、网络应用程序实例、Web应用程序开发等内容。本书内容也适用于其他版本的Linux。本书可作为普通高等院校信息类专业本科生和研究生教材，也可作为广大Linux用户、网络管理员、程序员的自学用书和参考手册。
本书重点介绍Python语言在数据处理与数据挖掘方面的应用技巧，主要包括数据分析基础知识（数据收集与分析软件、数据挖掘的分析基础、简单数据的统计分析），数据分析高级方法（多元数据的综合分析、时序数据的模型分析），大数据基本处理方法（大数据分析基础应用、文献计量与科研评价、社会网络分析方法、数据分析编程平台）等内容。附录中还提供了Python数据分析相关方法和函数等，方便读者随时查看。本书内容丰富，图文并茂，可操作性强且便于查阅，主要面向数据分析的读者，能有效帮助读者提高数据处理与分析的水平，提升工作效率。书中的例子数据、习题数据及相关代码都可在作者的学习博客http://blog.leanote.com/DaPy下载使用，也可登录华信教育资源网http://www.hxedu.com.cn免费下载。 本书适合各层次的数据分析用户，既可作为初学者的入门指南，
网络爬虫是一种按照一定的规则，自动请求万维网网站并提取网络数据的程序或脚本，它可以代替人力进行信息采集，能够自动采集并高效地利用互联网中的数据，在市场的应用需求中占据着重要的位置。 本书以Windows为主要平台，系统全面地讲解了Python网络爬虫的相关知识。主要内容包括：初识爬虫、爬虫的实现原理和技术、网页请求原理、爬取网页数据、数据解析、并发下载、图像识别与文字处理、存储爬虫数据、初识爬虫框架Scrapy、Scrapy终端与核心组件、自动爬取网页的爬虫 CrawSpider、Scrapy-Redis分布式爬虫。 本书适合作为高等院校计算机相关专业程序设计课程教材，也可作为Python网络爬虫的培训教材，以及广大编程开发者的爬虫入门级教材。
《金融工程及其Python应用》的主要内容包括：金融工程导论；金融工程定价方法及其Python应用；远期合约及其Python应用；期货合约及其Python应用；期货套期保值及其Python应用；互换合约及其Python应用；期权合约及其策略；Black-Scholes期权定价模型及其Python应用；期权定价的蒙特卡罗模拟法及其Python应用；二叉树法期权定价及其Python应用；期权定价的有限差分法及其Python应用；奇异期权及其Python应用；利率衍生证券及其Python应用；量化金融数据分析及其Python应用；以及关于Python的两个附录。《金融工程及其Python应用》内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一部供金融工程、金融数学、计算金融、投资学、金融学、保险学、金融专业硕士、经济学、统计学、数量经济学、管理科学与工程、应用数学、计算数学、概率统计等专业的本科高年级学生与研
