%26nbsp;%26nbsp;当掌握Python的基础知识后，你要如何使用Python？本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程，譬如系统管理、GUI和Web，并探索了其在数据库、网络、前

本书详细阐述了与Python金融数据分析相关的基本解决方案，主要包括获取金融数据、数据预处理、可视化金融时间序列、探索金融时间序列数据、技术分析和构建交互式仪表板、时间序列分析与预测、基于机器学习的时

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在本书中，你会看到用来处理文本、数据类型、算法、数学计算、文件系统、网络通信、Internet、XML、Email、加密、并发性、运行时和语言服务等各个方面的实用代码和解决方案。在内容安排上，每一节都

本书面向初学者，使用Python语言以及流行的scikit-learn机器学习库等资源，通过易于实践的项目，帮助读者掌握开发有效的机器学 统所需的流程、模式和策略。本书首先介绍机器学习的基本概念和机器学 统的评估技术；之后扩展工具库，引入另外几种分类和回归技术以及特征工程； 介绍一些较为前沿的新技术，包括组合机器学习模型和自动化特征工程模型等，并将机器学习应用于图像处理和文本处理两个特定领域。本书不依赖于复杂的数学公式，仅要求读者具备一定的编程基础，适合学生、数据分析人员、科研人员等各领域的读者阅读参考。

本书共四册，从零起步介绍关于Python、Java、C#、CSS这四种常用编程语言的基础知识和实践技巧。作者将以浅显易懂的方式来讲解看似复杂的概念，并通过精选项目来阐述相关问题，进而使你 加深入地理解Python、Java、C#、CSS编程的知识。本书四册全部提供项目的源代码以及附录内容，供读者下载并学习。本书适合无编程基础的读者阅读。

本书从Python 语言的基础语法讲起，逐步深入地介绍了Python各种库，并且介绍了这些库的实战案例，重点介绍了爬虫开发， GUI应用程序开发，容器管理， Redis数据库操作以及数据处理和神经网络方面的内容。让读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能对Python在各个领域的应用有 为深入的理解。 本书分为21章，涵盖的主要内容有Python语言基础和Python在多个领域的应用。重点介绍了多线程编程； GUI应用程序开发；web编程；爬虫开发；容器管理；数据处理以及神经网络上的应用。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Python语言的入门读者和进阶读者阅读，也适合自动化测试人员、自动运维人员阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。

本书面向初学者，使用Python语言以及流行的scikit-learn机器学习库等资源，通过易于实践的项目，帮助读者掌握开发有效的机器学 统所需的流程、模式和策略。本书首先介绍机器学习的基本概念和机器学 统的评估技术；之后扩展工具库，引入另外几种分类和回归技术以及特征工程； 介绍一些较为前沿的新技术，包括组合机器学习模型和自动化特征工程模型等，并将机器学习应用于图像处理和文本处理两个特定领域。本书不依赖于复杂的数学公式，仅要求读者具备一定的编程基础，适合学生、数据分析人员、科研人员等各领域的读者阅读参考。

Python是众多研究人员眼中的一流工具，主要原因在于它所提供的可用于存储、操作、洞察数据的各种库。数据科学堆栈的各个部分都存在多种资源，但只有本书的新版将它们汇集于一处，包括IPython、NumP