Python是一种高级程序设计语言，因其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言在算法领域也得到了很好的应用。本书通过理论和实例相结合的方式介绍了多种加密算法。全书共分24章，由浅入深地介绍了与密码学编程相关的各类基础知识、编程技巧以及算法实现。除此之外，本书还提供了相应的源码下载资源，以供读者更好地进行探索和学习。本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。

《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》对多种生物视觉模型的起源及特点进行了分析，并详述了PN与ICM两种模型的构成及工作机理。然后以PN与ICM模型为基础，全面说明了这两种模型在图像分析、目标分离、纹理识别、彩色图像处理、图像时间信号提取与应用及逻辑分析等方面的应用。同时还对书中多种算法给出了具体的Python实现代码。《图像处理与脉冲耦合神经网络：基于Python的实现（第3版）》内容丰富、案例典型、学术性强、应用价值强、可读性好。非常适合从事智能信息处理、图像处理与识别等信息学科相关专业人员阅读与使用。

书中描述了Python程序的基本构件：类型、操作符、语句、函数、模块、类以及异常，此外还介绍了更多高级主题，包括复杂的实例，最后讲述了如何使用Python定制库来创建大型程序。

随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低，当今的互联网存在海量的数据，想要快速从这些数据中获取更多有效的信息，数据可视化是重要的一环。对Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但是Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性，所以一经问世就受到开发人员的喜爱。本书主要介绍Plotly在可视化各领域的应用，包括基础绘图、数据处理、网页开发、程序GUI、机器学习、量化投资等，方便读者对Plotly快速上手。本书绝大部分代码用Python编写，同时也给出了Plotly在R语言、MATLAB和JavaScript中的应用案例。

本书从初学者的角度出发，通过通俗易懂的语言，详细介绍了机器学习、NLP自然语言处理（聊天机器人设计）、网络爬虫等应用知识，书中所有知识点都结合具体实例进行讲解，可以使读者轻松领会Python程序开发的精髓，让零基础的读者轻松跨入编程领域。本书适合Python语言零基础的学生、以及从事数据建模框架和与机器学习、NLP自然语言处理、网络爬虫应用开发的人员阅读。

本书主要讲述如何利用Python和Qt开发GUI应用程序的原理、方法和关键技术。本书共分四个部分：部分主要讲述Python基础知识，第二部分通过三个例子给出PyQtGUI应用程序的初步印象，第三部分深入讲述窗口部件布局、事件处理、窗口部件子类化、Qt图形架构和Qt的模型/视图等内容，第四部分介绍国际化、网络化和多线程化等内容。

Python是流行、开源、面向对象的编程语言，既可以用于编写单机运行的程序也可以编写脚本程序，具有可移植、强大、易用等特点。跟随专业教师学习是最快捷的掌握此语言的方式。新版的《学习Python））把你带到MarkLutz和DavidAscher面前，他们是的Python专家和培训师，他们的用语亲切、组织良好的文章已经指导了许多编程者精通这种语言。《学习Python（第二版）》给程序员提供了一个学习Python和面向对象编程的综合学习工具。它根据1999年该书版发布以来Python语言的大量变化做了更新。《学习python（）》介绍了最近发布的Pytho2．3的基本要素并涵盖了新的特性，如列表内涵，嵌套作用域和迭代器／产生器。除了语言特性，《学习Python（第二版）》还为初级程序员提供了新的内容，包括新的面向对象编程和动态类型回顾，新的关于编程起步和配置选项的讨论，新的关于文

Python是一种得到广泛应用的编程语言。《Python物理建模初学者指南》旨在帮助Python学习者掌握足够的Python编程技能以进行物理建模。《Python物理建模初学者指南》全书分为8章和5个附录，包括Python基础知识、数据结构与程序控制、数据输入和输出、Python知识和技术等，其中贯穿了三次不同方向和难度的物理建模上机实验。附录部分介绍了Python的安装、错误消息、版本差异以及可供深入学习的话题。《Python物理建模初学者指南》本书适合Python初学者阅读，尤其适合想要用Python进行科学计算和物理建模的读者学习参考。

流畅的Python致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优质特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。流畅的Python尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。靠前部分着眼于风险对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内风险中性估值,持续时间,介绍了两种流行的期权定价方法。很后,第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

阅读《Python机器学习和图像处理实战面部识别、目标检测和模式识别》可深入了解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。《Python机器学习和图像处理实战：面部识别、目标检测和模式识别》首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现书中算法的Python概念。然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着介绍计算机视觉库OpenCV，你将了解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。书中所有的概念都用现实场景来解释。读完该书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。