《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。
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
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
本书分为12个单元,通过科学、合理的结构,以亲切的笔调、活泼的对话介绍了Python编程的相关知识。用有趣的例子,借助可爱的漫画生动形象地介绍了包括变量、输入输出语句、循环语句、列表、对象等编程的基本概念。学习本书的内容,可以帮助孩子掌握计算机的思维方式,而书中可视化和以游戏为主的例子可以激发孩子的学习兴趣,培养其专注力。 本书每单元末尾均设置有 小试牛刀 和 小小总结 板块,可以拓展读者的思维,巩固学习的知识和技能。本书是写给孩子看的Python编程书,也适合父母、老师、学生,以及想要了解计算机编程基础知识、学习Python编程技能的未成年人阅读,同时还可以作为少儿编程的教材参考用书。
Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,被广泛地应用于界面程序开发、网络爬虫、办公自动化、科学计算、可视化显示、游戏开发等领域。本书将Python语言基础知识划分为多个项目,每个项目里有多个任务,大部分任务包括任务描述、任务分析、任务实现及相关知识点介绍。全书包含7个项目:项目1是搭建开发环境,包括Python语言介绍、Python解释器安装和第三方集成开发环境PyCharm安装;项目2是语法基础,主要介绍固定语法、数值类型操作和字符串操作等内容及其应用;项目3为流程控制,主要介绍比较运算符、逻辑运算符、判断语句、循环语句、异常控制语句等内容及其应用;项目4为数据结构,主要介绍列表、元组、字典、集合等内容及其应用;项目5为函数,主要介绍函数定义、参数传递、模块、高阶函数等内容及其应用;项目6
有限元是当今工程分析中应用*广泛的数值计算方法。本书以结构分析为主题,介绍了基于Python的有限元分析开源框架(被作者命名为Feon)的搭建过程和扩展方法。本书分为5章,主要内容包括Python、Numpy(Python著名的矩阵运算包)和Matplotlib(Python著名的二维绘图包)简介,Feon的框架及结构分析子包Feon.sa(structural analysis)的搭建过程,Feon中自带单元的定义和应用,如何自定义单元、求解函数(以计算结构动力学频率和振型为例)及子包(以渗流分析为例,定义子包ffa(fluid flow analysis)),以及Python进行有限元编程方面的建议。书中所有的程序均在Python 2.7上测试通过。
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。
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。
本书注重基础,循序渐进,系统地讲述Python程序设计的主要知识与量化交易各类策略的开发。全书涵盖Python程序设计基础、Python程序结构、函数与模块、文件与目录操作、Python面向对象、Python数据库编程、Python量化工具Numpy、Python量化工具pandas、量化交易数据的获取与清洗、量化交易平台、策略开发与经典CTA策略、统计套利、多合约组合交易策略、期权交易等内容。 当前高校金融工程专业的量化投资类课程中,缺乏融合Python和交易实务的课程,通过本书的教学,能够实现在开源环境下,利用Python语言进行量化投资策略开发、策略回测、策略模拟、风险控制等实战性功能的开发和使用。克服中低频交易中C 编写维护难度大,学习成本高,不利于投资者专注交易策略开发的缺点。
内容简介: 本书是一本面向初学者的Python基础性教程,分别从 程序是什么 开始Python的学习 编写Python程序时的规则 构成程序的基本功能 试着编写猜数字游戏 将猜数字游戏图形化 类和对象 试着使用扩展模块 8章对Python语言进行由浅入深的讲解,令Python初学者带着兴趣去学习。本书语言生动、版式设计活泼,通过讲解一段语法后进行编写示例的形式,能够让初学者加深理解。 本书适合对Python感兴趣的零基础的读者阅读和学习,也适合相关培训机构作为教材使用。
本书为读者提供一本全面、系统的Python教材,从基础知识讲起,逐步深入,让读者逐步掌握Python编程的基本概念和核心技术。全书共10章,包括认识Python、Python基本语法、Python流程控制、Python组合数据类型、Python函数、Python模块、Python错误和异常、Python数据分析及数据可视化、量化交易基础、Python编写量化交易策略。本书提供大量的案例,每一个案例,都已上机调试、运行通过,让读者在实践中学习和掌握Python编程技能。每一章都有综合案例,更有利于读者融会贯通知识要点。同时,也关注Python的最z新发展和应用趋势,为读者提供前沿的知识和技术。读者可扫描书中二维码观看教学视频。
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。
本书以Python编程为主线,通过丰富的学科应用案例,系统且循序渐进地介绍Python编程基础、基础数据科学及人工智能编程等知识,让教师们从编程学习中逐渐熟悉和掌握用信息化手段解决问题的过程与方法。此外,本书还有一个突出特点是:书中通过对数量众多的真实学科案例的剖析,深入浅出地介绍了很多极具教育价值的工具。学科教师可以直接将其应用于学科教学、备课或自身提升。
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*基本的单层神经网络到多层神经网络的前向及后向传播理论, 从公式到代码缓慢进阶, 做了透彻的解释, 易于理解及上手。 2. 在基本模块介绍之后, 对于各种更复杂的模型并不拘泥于细节, 而是着重介绍其含义, 让读者着眼于整体框架及未来发展。 3. 尽量跟随新发展, 书中*的模型来自2020年.
本书共有四个部分共十二章,*部分基础,包括第1章软件准备、第2章Python基础知识、第3章类和子类简介;第二部分基本模块,包括第4章numpy模块、第5章pandas模块、第6章matplotlib模块、第7章scipy模块;第三部分编程思维训练,包括第8章基本编程训练、第9章若干计算方法的编程训练;第四部分数据科学,包括第10章探索性数据分析及数据准备、第11章有监督学习概论、第12章一些有监督学习模型。
本书基于Python语言介绍自动化测试的基本概念和技术,旨在帮助读者了解和掌握自动化测试的实现方法。本书覆盖 Python 基本语法、自动化测试框架、测试用例的设计方法、集成测试的自动化等重要知识,并通过实际案例演示如何使用 Python 编写自动化测试脚本。 本书适合测试人员和开发人员阅读。
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。