《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融
编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。
近年来，Python语言凭借其在数据分析领域的优势得以快速发展，众多软件厂商也相继推出了支持Python的量化交易平台。本书是介绍Python编程及其在量化交易领域的实践技巧的图书，旨在帮助读者掌握基本的Python编程技能，并顺利应用于期货量化交易实践。 本书内容分为两篇。篇是Python基础，通过13章内容介绍了Python编程的基础知识，如语法规则、数据类型、函数、类、装饰器、异常处理、进程和线程等；第二篇是期货量化交易，通过8章内容介绍了Python在期货量化交易中的应用，并基于天勤量化交易平台讲解开发实践，涉及pandas模块、TqSdk的接口、函数、量化策略的框架、图形化编程及时间序列相关的知识等。 本书适合对期货量化交易感兴趣的普通投资者和投资机构专业人员阅读，读者可以具备一定的?Python基础，也可以通过本书从头学习Python基础知识，再进一步延
《Python Cookbook（第3版）中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。 本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《Python Cookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。 《Python Cookbook（第3版）中文版》非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。
本书Python新手入门经典图书，涵盖了Python编程的方方面面。本书前半部分介绍了基础知识与概念：从安装Python、配置开发环境，到列表、元组、字符串、字典以及各种语句的基础知识，再到抽象、异常、方法、属性、迭代器等核心概念，Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，以及Python程序测试、打包、发布等知识。本书的后半部分，向读者详尽介绍了当下流行的多个Python项目的开发过程。 本次修订，不仅在结构与细节知识上进行了优化和完善，还增加了贴近真实商业环境的案例，并辅以课件PPT和专门针对求职应聘的习题，旨在帮助读者真正掌握Python开发的实战能力。
本书分为上、下两大部分，共计22章。部分（第1~11章）由浅入深地介绍Python的基础知识，包括变量、数值、条件语句、文本字符串、循环语句、元组、列表、字典、集合、函数、对象、类、模块、库，等等。掌握这些基础知识将为运用Python奠定牢固的基础。第二部分（第12~22章）介绍Python的应用，所涉及的领域包括Web应用、数据库、网络和机器学习。你将学会用Python处理时间、进行网络通信、完成数据科学任务等，还会了解并发的相关知识。
《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》是一本介绍大数据时代用 Python 进行数据获取、数据清洗 和数据可视化分析的技术图书。全书共分两篇，其中第 1 篇主要介绍了数据获取的相关知识，具体内容包 括 HTML、JSON 与网络爬虫基础，爬取静态网页，使用 CSS 选择器爬取数据，遍历 HTML 网页并获取 数据，使用 XPath 表达式与 Ixml 包创建爬虫程序，使用 Selenium 爬取动态网页，Scrapy 爬虫框架的使用， 数据存储等 ；第 2 篇主要介绍数据分析及可视化相关知识，具体内容包括数据可视化基础知识，Pandsa 数 据处理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具进行数据分析和可视化等。每篇均设置特别章 节进行了综合案例演练，提高综合水平。 《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》一书内容丰富，涵盖面广，特别适合作为大中专院校相关 专业的教材，也适合作为大数据分
《案例学Python（基础篇）》循序渐进地讲解Python语言的基本语法知识，并通过大量的实例讲解各个知识点的具体用法。本书分为4篇，共计14章。其中第1篇是准备开始篇，包括Python简要介绍；第2篇是基础语法篇，包括基本语法，Python的面向对象，文件操作，标准库函数，异常处理，多线程开发；第3篇是典型应用篇，包括网络开发，Tkinter图形化界面开发，数据库开发，Django Web开发，数据可视化；第4篇是项目实战篇，通过两个大型实例的实现过程，详细讲解使用Python语言开发大型商业项目的过程，这两个项目是水果连连看游戏和人工智能版NBA季后赛预测分析系统。 《案例学Python（基础篇）》适合初学Python的人员阅读，也适合计算机相关专业的师生阅读，还可供开发人员参考使用。 《案例学Python（进阶篇）》循序渐进地讲解了使用Python语言开发常见项目程序的知识，
Python 因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工 智能的编程语言。《NumPy 数据处理详解 Python 机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就 从 Python 中经常使用的 NumPy 库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代， NumPy 因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比 C 语言，所以 NumPy 也成 为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了 NumPy 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法，特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法，或将此书作为案头手册，随时翻阅查看。
《Python应用数值方法 解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向，强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题，提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题，方便读者在巩固所学知识的同时，进一步提升自己编写代码和解决问题的水平。
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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、前端脚本、文本处理等方面的应用。通过关注常用工具和库，你将深入理解 Python 在现实世界编程中所扮演的角色。 你将学到清晰和简洁明了的语法和编程技巧，并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。本书已完全更新到 Python 3.x ，也深入探讨了作为一种软件开发工具的语言，并有许多代码示例。 主题包括： ● Python 快速教程：构建一个简单示例，涵盖了数据呈现、面向对象编程、对象持久化、 GUI 和网站基础。 ●系统编程：探索系统接口工具和技巧，这些工具和技巧可用于命令行脚本、处理文件和文件夹、并行运行程序等。 ● GUI 编程：学习使用 Python 的 tkinter 部件库构建完整的用户界面。
本书为数据科学领域经典热销书升级版，基于GitHub热门开源项目，全面涵盖数据分析与数据科学领域的重要工具。全书共分为五部分，每部分介绍一两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第二部分讲解NumPy如何高效地存储和操作大型数组；第三部分讲解pandas如何高效地存储和操作带标签的列式数据；第四部分聚焦Matplotlib，展示其丰富的数据可视化功能；第五部分以scikit-learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。本书适合有一定Python使用经验，并想进一步掌握Python数据分析能力的读者。
《LaTeX入门实战》： 该书全面介绍了LaTeX的安装和使用，并且提供了丰富的学习资料，可以帮助读者轻松入门LaTeX。全书分为14章。第1章介绍了如何安装LaTeX。第2章介绍了文本格式化和宏的使用方法。第3章介绍了页面版式。第4章至第10章分别介绍了列表、图片、表格、引用、目录、数学公式、字体的使用。第11章介绍了如何利用基本功能创建大型文档。第12章介绍了优化LaTeX文档的方法。第13章对LaTeX中的常见问题进行了讲解。第14章介绍了丰富的网络资源。 该书立足实战，指导读者学习LaTeX，示例翔实，源码清晰，并提供了源码下载和在线编译功能。该书适合作为从事学术研究、论文撰写、学位论文写作等学术界人士、科研人员、学生的LaTeX教材和参考书，也适合作为希望使用LaTeX创建技术文档、用户手册、报告和其他技术文献的相关专业人员的自学用书
全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒
《Python办公自动化从入门到精通》讲解如何使用Python技术实现自动化办公。 《Python办公自动化从入门到精通》分为两大部分，共19章。第1部分为基础语法，即从基础入门开始介绍Python语言的基础语法知识，内容对应第1章～第6章，包括初识Python、Python语法元素、程序控制语句、组合数据类型、函数、类。第2部分为高阶办公，即使用Python语言实现办公操作，内容对应第7章～第19章，包括操作文件、库、操作文件夹、操作Excel文件、操作Word文件、操作PPT文件、操作PDF文件、操作HTML网页、网络爬虫、自动收发邮件、聊天机器人和二维码、控制鼠标和键盘、批量处理视频。除第1章外，每一章都包含项目案例，并且在项目案例中详细分析代码的设计思路和编写过程。 《Python办公自动化从入门到精通》适用人群为需要入门Python编程的学生和需要提高办公效率的工作人员、网
本书是 孩子们的编程书 系列里的《Python编程入门：无人机》分册。本系列图书共分6级，每级两个分册，书中内容结合孩子学习特点，从编程思维启蒙开始，逐渐过渡到Scratch图形化编程，后到Python编程，通过简单有趣的案例，循序渐进地培养和提升孩子的数学思维和编程思维。本系列图书内容注重编程思维与多学科融合，旨在通过探究场景式软件、游戏开发应用，全面提升孩子分析问题、解决问题的能力，并养成良好的学习习惯，提高自身的学习能力。本书基于大疆Tello无人机 Python编程语言编写而成，主要以无人机完成各种实践任务为线索，引导孩子了解无人机编程和Python编程，培养孩子们的编程思维和创新意识，并通过编程与人文、地理、科学、英语、数学等学科知识的融合，推进信息技术与学科教育的深度融合，同时结合思维导图的形式，启发和引导孩子们
你是不是想学习Python语言但又不想那么费劲地翻阅手册？利用这本《Head First Python（第二版）》，你能很快掌握Python的基础知识，并处理内置数据结构和函数。接下来你将构建你自己的Web应用，研究数据库管理、异常处理，以及数据转换。如果你想知道利用上下文管理器、修饰符、推导式和生成器能够做什么，都可以在这本书中找到。本书将提供一个完整的学习体验，帮助你迅速成为一名Python程序员。 为什么这本书如此与众不同？ 根据认知科学和学习理论的z新研究成果，《Head First Python（第二版）》采用了一种适合大脑的丰富格式娓娓道来，而不是长篇累牍地说教，让你昏昏欲睡。为什么要把你的时间浪费在与新概念的斗争中呢？这种多感官的学习体验专门为你的大脑而设计，可以让它有z好的工作状态。
《Python全栈测试开发（视频案例版）》从Python实战实例讲起，逐步深入到以Python语言为基础的三大主流自动化测试领域：Web自动化测试、APP自动化测试以及接口自动化测试，重点介绍了使用Python Selenium3 Unittest进行Web自动化测试、使用Python Appium进行APP自动化测试和使用Python Requests Pytest Allure实现接口自动化测试，并在后辅以项目实战案例，让读者不但可以系统地学习各个类型自动化所对应API的相关知识，而且能对自动化底层框架开发有更为深入的理解和应用。 全书分为15章，涵盖的主要内容有Python实战实例、自动化测试基础、自动化框架Selenium剖析、自动化测试框架unittest设计及实现、Selenium Grid、移动端稳定性实战、移动端自动化测试框架、接口测试理论、Postman Newman实现接口自动化、接口从设计到开发全过程、Python Requests实现接口测试、主流测试框架pytest Allure报
《Python OpenCV快速入门到精通》是一本基础与实践相结合的图书。本书从学Python OpenCV到用Python OpenCV的角度出发，在帮助读者朋友快速掌握Python OpenCV基础的同时，引导读者朋友如何使用Python OpenCV开发简单的应用程序。全书共28章，主要分为3个篇章（基础篇、实战篇、强化篇），基础篇包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy工具包、绘图及交互、图像的几何变换、图像运算、阈值、形态学操作、滤波器、图形检测、图像轮廓、模板匹配、视频处理和人脸检测与识别；实战篇包括更改卡通人物的衣服颜色，图像操作之均分、截取和透视，计算轮廓的面积、周长和极点，掩模调试器，粘贴带透明区域的图像，鼠标操作之缩放和移动图像，机读答题卡，检测蓝色矩形的交通标志牌，滤镜编辑器，给图像打马赛克，给图像的任意区域打马赛克和手势识别；强化篇包括人工瘦
