矩阵是重要的数学工具，也是当今人工智能、机器学习等领域重要的数据处理对象。本书作为矩阵理论的教材，将由浅入深地介绍矩阵的基本理论，包括矩阵的概念与运算、线性方程组、线性映射和线性变换、行列式、向量空间、特征值和特征向量、相似矩阵、二次型等，还有这些基本理论在机器学习上的简单应用。此外在本书各章还附上了对应的Python与MATLAB编程实践代码，以供需要工程实践的读者参考应用。 本书可作为高等院校工科专业的本科生教材，也可作为研究生入学考试的参考书，还可供对矩阵理论有需求的工程技术人员阅读参考。
磨砺编程技能，平替ChatGPT！Python是一门既简单又强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、大数据、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领域。Python也越来越重要，成为国家计算机等级考试科目，某些中小学也开设了Python编程课程。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，通过3个漫画人物的轻松对话、搞笑形象及夸张动作，把复杂的Python技术问题简单化。本书总计16章：第1章介绍Python的历史和特点，并进行开发环境搭建；第2～5章介绍Python的基础知识，包括数据类型、表达式、流程控制等；第6～7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据；第8～11章介绍Python的进阶内容，包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等；第12～16章介绍Python实用库的使用方法，包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。本书在每一章中都
本书基于广受好评的 Python工匠 系列开源文章。全书从工程实践角度出发，通过剖析核心知识、展示典型案例与总结实用技巧，帮助大家系统进阶Python，写好工程代码，做好实践项目。 本书共计13章，分为五大部分：变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸，涵盖Python编程的方方面面。本书的写作方式别具一格，核心知识点都会通过三大板块来阐述：基础知识、案例故事、编程建议。其中基础知识帮助大家快速回顾Python基础；案例故事由作者经历的编程项目与案例改编而来，兼具实战性与趣味性；编程建议以大家喜闻乐见的条目式知识点呈现，短小精悍，可直接应用于自己的编程实践中。
《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。 实践 这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块 数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题 数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用 编程 可视化 数学 工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变
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编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于Python语言，通过项目展示Python的奇妙应用，适合Python初学者学习。在本书中，你将使用Python编程语言模拟探索火星、木星以及银河系遥远的地方，体验诗人的意境，了解高级的金融知识等。你还会学到各种各样的技术，如马尔可夫链分析技术、蒙特卡罗模拟、图像叠加技术、基因遗传算法等。与此同时，你还会学习一些模块的使用方法，例如pygame、Pylint、pydocstyle、Tkinter、python-docx、Matplotlib和pillow等。 《Python编程实战：妙趣横生的项目之旅》基于一些有趣的项目进行讲解，能够让读者在新奇的项目案例中体验学习Python的乐趣。此外，读者还能将自己所学的知识与实际的应用程序开发、数据库设计和解决实际问题联系起来，提升自己的项目实践能力。
本书是与《Python程序设计》（第2版）配合使用的实验教材。内容包括《Python程序设计》（第2版）各章的实验及解析，教材习题参考答案与解析，以及部分Python基础章节的补充习题与解析，样卷及参考答案。书中习题内容和层次丰富，取材新颖且实用性强，解题思路Python化思想强。 本书可作为高等学校 Python程序设计 课程的实验指导教材，亦可作为其他Python程序设计课程的实践教学参考书。
本书以语料库语言学研究实践为导向，介绍Python编程基础知识。第1章为Python语言简介，第2章至第6章由易到难、循序渐进介绍Python语言的基本数据类型和语法。第7章和第8章提供文本处理的个案实例。全书内容涵盖语料库语言学研究中常用的文本处理模式，读者可以通过学习本书掌握语料库语言学研究中的Python编程技巧，以便更深入地进行研究。另外，本书提供大量语料库语言学文本处理所需的Python代码，读者可以直接将这些代码(或将这些代码稍加改动)用于自己的研究中。
本书是笔者多年从事高校教学经验的结晶之作。全书深入浅出地讲解了使用Python语言进行游戏开发以及帮助读者快速掌握游戏设计的基本原理和方法，同时提高应用Python语言编程的能力。 全书精选11个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每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包括游戏循环的原理、鼠标及键盘事件的处理、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进行介绍，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Python开发零基础读者的教程，也可作为高等院校的辅导教材，
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
工欲善其事，必先利其器。面对庞杂且与日俱增的文档、报表，传统的办公技能已难以应对，是时候换一种新的办公方式了 利用Python实现自动化办公，消除枯燥、耗时的重复性劳动，大幅提高工作效率。本书是为零基础读者打造的Python办公自动化教程。全书一共6篇，首先简单介绍Python基础知识，然后讲解如何用Python代码操作计算机文件，接着依次详述如何将Python与Excel、Word、PPT以及PDF办公软件相结合，轻松解决日常工作中的实际问题。通俗易懂的内容 丰富的示例 逐行解析代码，助你切实掌握自动化办公，解放生产力。
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。
本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 本书分为 11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络优化算法，搭 建Python环境，Python基础知识，深度学习框架PyTorch基础知识，NumPy简介与使用，OpenCV简介与使用，OS遍历文件夹，Python中Matplotlib可视化绘图，Lenet-5、AlexNet、VGG16网络模型，回归问题和分类问题，猫狗识别程序开发，验证码识别程序开发，过拟合问题与解决方法，梯度消失与爆炸，加速神经网络训练的方法，人工智能的未来发展趋势等。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合神经网
金融风险管理已经成为各个金融机构的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断地深入发展，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师(FRM)就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域****的国际认证考试。本丛书以FRM考试、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。本丛书将金融风险建模知识和Python编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。 《Python金融风险管理FRM(基础篇)》是本系列图书的第6本，共分12章。《Python金融风险管理FRM(基础篇)》的第1章和第2章主要介绍Python基础编程内容，比如数据类型、运算符、条件循环语句、读写操作、函数等。第3章和第4章主要介绍NumPy和Scipy等
本书是《看漫画学Python》的进阶版本，继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色，通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。本书总计12章。第1章讲解Python的IDE工具PyCharm的基础知识、高级功能和调试功能；第2章讲解如何用Python绘图库Turtle绘制基本图形；第3章讲解Python的Qt库PyQt的基础知识和用法；第4章讲解如何用分词库实现分词，以及如何用词云库形成词云；第5章讲解如何用OpenCV库实现图像处理和人脸检测；第6章讲解网络爬虫技术；第7章讲解如何用Python访问MySQL；第8章讲解如何用Python解析XML文档；第9章讲解如何用xlwings库操作Excel文件；第10章讲解如何用pyecharts库进行数据可视化。第11～12章通过两个项目实战帮助读者将前10章所学的内容融会贯通。本书贯穿了动手实践环节，旨在帮助读者
本书阐述了如何从攻击者的视角审视自己的网络，从而了解有关技术并有效抵御攻击。通过Python代码示例，读者将学习如何编写密码嗅探、ARP投毒攻击、DNS欺骗、SQL注入、蓝牙WiFi攻击等相关工具，也将了解入侵检测和防御系统以及日志文件分析等防御方法。学习本书不需要有深入的编程和计算机网络原理知识作为基础，想要学习网络编程的Python程序员、想要主动检查系统和网络安全性的管理员和偏好 Python 编程的白帽、灰帽和黑帽黑客均可阅读本书。
本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。*部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的基础知识。第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。第2版针对Python 3.6全面修订。
本书在介绍图像处理、Python 3的安装和树莓派微型计算机等基本概念和知识的基础上，着重介绍NumPy数据结构的基础知识和数组操作、基于Matplotlib绘图库的图形可视化、基于NumPy软件包和Matplotlib绘图库的基本图像处理和高级图像处理、基于Scikit Image图像处理包的直方图均衡化和变换、卷积和滤波器、形态学操作和图像复原、噪声消除和边缘检测以及高级图像处理操作，并通过具体代码例程说明如何应用Scikit Image图像处理包进行实际图像处理。 全书共分3部分： 第1部分(第1~3章)为图像处理概念及硬件知识基础，着重介绍树莓派微型计算机，包括树莓派操作系统的启动更新、网络连接以及远程访问等内容； 第2部分(第4~9章)为Python，着重介绍Python 3基础知识及其生态系统、NumPy软件包和Matplotlib绘图库，同时介绍使用NumPy软件包和Matplotlib绘图库进行基本和高级图像处理的
本书集教材、练习册、上机指导于一体，基于Python 3.8阐述Python语言的基础知识，以及使用Python语言的开发应用实例。本书全面覆盖计算机等级考试二级Python语言的知识范围，具体内容包括程序设计导论、Python语言基础、程序流程控制、函数和代码复用、组合数据和数据结构基础、输入输出和文件处理、数值和日期处理、字符串和文本处理、面向对象的程序设计、模块化程序设计、数据库访问以及Python计算生态（Python第三方库）等。本书还以电子版形式提供计算机等级考试（二级Python语言程序设计）题库（真题和模拟题），作为学生学习和考级的开源学习资源。
这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。第13章和第14章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。
本书系统介绍了经典的机器学习算法，并通过实践案例对算法进行解析。 本书内容包含三部分: 部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和第4章）为基础篇，着重介绍机器学习的理论框架和常用机器学习模型；第三部分（第5～11章）为实战篇，介绍经典机器学习算法及应用，包括KNN分类算法、K Means聚类算法、推荐算法、回归算法、支持向量机算法、神经网络算法以及深度学习理论及项目实例。 本书力求叙述简练，概念清晰，通俗易懂。书中的案例选取了接近实际应用的典型问题，以应用能力、创新能力的培养为核心目标。 本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、通信、电子等相关专业的教材，也可作为成人教育及自学考试用书，还可作为机器学习相关领域开发人员、工程技术人员和研究人员的参考用
本书以 零基础 为起点，系统地介绍了Python在数据处理与可视化分析方面的应用。全书共分3篇12章内容，具体安排如下。 第1篇：基础篇，包括第1-4章。第1章 先来认识一下大蟒：Python入门。第2章 磨好利牙，子弹上膛：准备好工作环境。第3章 大蟒的基本技能之一：Python语言基础。第4章 大蟒的基本技能之二：Python语言进阶。 第2篇：应用篇，包括第5-11章。第5章 给大蟒找食：Python的数据存取操作。第6章 洗干净了再吃：使用Python预处理数据。第7章 什么食物有营养：大数据分析及可视化基础知识。第8章 大蟒神通之一：使用matplotlib绘制基础图形。第9章 大蟒神通之二：使用matplotlib美化和修饰图形。第10章 大蟒神通之三：数据可视化之3D图形应用。第11章 大蟒神通之四：使用图像和地图绘制图表。 第3篇：实战篇，第12章 综合案例：全国县级市天气预报数据可视化分析
机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。如果你在淘宝或者*这样的电子商务网站购买商品，或者在爱奇艺或是腾讯视频这样的视频网站观看节目，甚至只是进行一次百度搜索，就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集，在进行预处理之后用来训练模型，而模型会通过这些数据来提供更好的用户体验。此外，目前还有很多使用机器学习技术的产品或服务即将在我们的生活当中普及，如能够解放双手的无人驾驶汽车、聪明伶俐的智能家居产品、善解人意的导购机器人等。可以说要想深入机器学习的应用开发当中，现在就是一个非常理想的时机。 本书内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所必须掌握的知识，从内容结构上非常注重知识
