本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的特性，等等。

本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。

金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。 《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，

《从零开始学Python 大数据与量化交易》首先讲解量化交易的基础知识，如量化交易的优势、应用、注意事项、历史、量化交易平台等；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法及流程控制、特征数据类型、内置函数与自定义用户函数、面向对象编程；接着讲解大数据分析和可视化的3 个包，分别是Numpy 包、Pandas 包、Matplotlib 包；然后讲解量化交易策略的编写、获取数据函数、基本面量化选股、量化择时的技术指标函数、回测技巧、因子分析技巧；*后讲解Python 量化交易策略的实战案例。 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Python 大数据与量化交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。 《从零开始学Python 大数据与量化交易》适用于各种不同的投资者，如新老股民、中小散户、股票操盘手、基金操盘手和

本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。

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。

本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。 虽然这是一本入门书籍，但本书的 野心 并不止于 初级水平 的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。 本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。

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。

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

本书向读者展示如何利用编程来让数学学习变得有意义并且充满乐趣。读者在探索代数学、几何学、三角学、矩阵和元胞自动机等领域的关键数学概念时，将学会在Python语言的帮助下使用代码可视化一系列数学问题的解决方案。读完本书，读者还可以编写自己的程序来快速解方程，自动完成一些烦琐的任务，以及编写函数来绘制和操作形状，等等。

大模型的出现让 AI 技术经历了从量变到质变的过程，而 Python 作为 AI 首选语言，一直默默推动着 AI 技术的快速发展。你是否想过，这是为什么呢？答案就藏在 CPython 中！ CPython 是用 C 语言实现的 Python 解释器，它是 Python 的官方实现，并且是使用最广泛的 Python 解释器。其实在谈论 Python 的时候，99% 的情况说的就是 CPython！本书共 16 章，从获取 CPython 源代码开始，手把手带你重新编译 CPython，我们将一起调试代码、升级组件，在这个过程中，你可以详细了解 Python 各类特性的工作原理，成长为一名更棒的Python 程序员。

本书将程序设计和数学巧妙地结合起来，从简单的项目开始，应用Python解决高中和大学低年级的数学问题，比如几何、概率、统计以及微积分等，为进一步学习更复杂的数学内容以及Python编程语言打下坚实的基础。本书也可作为Python初学者的入门读物，通过学习书中的示例程序和完成那些编程挑战，读者可以提高自己的编程能力和技巧。

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。

本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的*部分介绍了基本的Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

《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。

《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。

《Python 3高级教程(第3版)》将引导你改进编程技术和方法，成为一名更具生产力和创造性的Python程序员。书中探讨的一些概念和特性不仅可以帮助你改进代码，而且还将加深你对Python社区中有关Python的哲学见解和细节理解。 《Python 3高级教程(第3版)》提供的一些工具有助于你编写简洁的创新性代码。书中首先回顾了Python的一些核心指导原则，这些指导原则将在本书后面的各种概念和示例中加以说明。本书的前半部分探讨了函数、类、协议和字符串的各个方面，并介绍了一些可能不是常识的技术，它们共同为你构筑坚实的Python编程基础。本书的后半部分涵盖了文档、测试和应用的发布。通过学习本书，你将能够开发一个复杂的Python框架,其中包含贯穿全书的思想。 作为第3版，本书新增和更新的内容包括迭代器在Python 3中的作用、使用Scrapy和Beautful Soup进行Web抓取、使

本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学*的实战书。NLP已成为深度学*的**应用领域，而深度学*是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：*部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学*，包含*经网络、词向量、卷积*经网络（CNN）、循环*经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学*模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

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，

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么？过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书，也可以作为一本数据分析师案头的实操工具书，随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。