《Python编程练习与解答》通俗易懂,精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题,帮助程序员扎实掌握基础知识,提高编程技能。还提供一部分练习的答案,其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新,呈现更多基础知识,简明扼要地讲述习题中涉及的核心概念。阅读本书前,读者只需要了解Python入门编程知识。
学编程用不用背知识点,用不用记笔记?哪些知识该记?这些都是困扰编程初学者的问题。我们从实际出发,总结大咖们的开发经验设计了这套《Python编程超级魔卡》,将学习Python时需要随时查询、背记的内容系统整理出来,让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片共16张32页,有很强的实用性,内容包括字符串、列表、元组、字典、集合等的常用操作,Python常用内置函数,日期时间模块、文件目录模块、系统与控制模块,Python正则表达式等开发中常用内容,并给出了实际应用示例,既适合作为Python初学者配套学习,又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。 此外,本套摩卡左上角统一打孔,并赠送活页书环,可将卡片穿在一起,活页穿环既方便查询翻阅,又不易遗失,是您案头的实用查询工具。
本书采用项目驱动模式,并通过Python库建立起一套基础的、实用的接口自动化测试框架。 本书共分为两部分,部分为接口自动化测试基础,包括第1~6章,先带读者部署被测系统, 然后分别讲解 HTTP 请求的发送(Requests 库)、目录及文件的操作(os 库)、日志信息的 记录与输出(logging 库)、数据库的操纵(PyMySQL 库)、pytest 框架的使用等,所用的库 都是设计接口自动化测试框架常用的基础库。第二部分为构建接口自动化测试框架,包括第 7 ~ 9 章,将应用部分的基础知识,带读者对 ZrLog 项目设计测试用例、搭建接口自动化 测试框架、实现接口自动化测试框架的持续集成等。 本书不但展示了设计接口自动化测试框架的整个过程,还讲解了设计接口自动化测试框 架所需的基础能力和思维。本书适合接口自动化测试的从业者阅读,也适合相关专业的院校 及各大培
机器学习作为实现人工智能的方法,是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具,结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法,以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础,介绍了一些应用于实际问题的例子。 本书以解说实例源码为中心,特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习,也适合将机器学习技术应用于实际业务的工程师参考。
创建有趣且有用的树莓派程序 不需要具备编程经验,本书就可以帮助读者在强大的树莓派上创建有新意的程序和有趣的游戏。 《Python树莓派编程从零开始(第3版)》介绍了树莓派形式.上的一些变化和新的配置过程,以及对当前版本4的操作系统的更新。通过阅读本书,读者将了解如何配置硬件和软件,如何编写Python脚本,如何创建用户友好的GUI和控制外部电子设备。书中按步骤讲解了一个数字时钟原型项目和一个功能齐全的树莓派机器人项目。 内容涵盖: ●配置树莓派并探索其功能 ●开始编写和调试Python程序 ●使用字符串、列表、函数和字典 ●使用模块、类和方法 ●使用面向对象的开发方法 ●使用Pygame创建用户 友好的游戏 ●使用guizero构建直观的用户界面 ●使用gpiozero库与硬件连接 ●通过GPIO端0连接外部电子设备 ●为项目添加强大的Web功能
有限元是当今工程分析中应用*广泛的数值计算方法。本书以结构分析为主题,介绍了基于Python的有限元分析开源框架(被作者命名为Feon)的搭建过程和扩展方法。本书分为5章,主要内容包括Python、Numpy(Python著名的矩阵运算包)和Matplotlib(Python著名的二维绘图包)简介,Feon的框架及结构分析子包Feon.sa(structural analysis)的搭建过程,Feon中自带单元的定义和应用,如何自定义单元、求解函数(以计算结构动力学频率和振型为例)及子包(以渗流分析为例,定义子包ffa(fluid flow analysis)),以及Python进行有限元编程方面的建议。书中所有的程序均在Python 2.7上测试通过。
本书以数据分析流程为主线,介绍了金融数据分析的方法,并通过Python加以实现。全书分为三部分,共12章,其中第1~4章是基础部分,主要介绍金融数据分析概览、数据分析流程、Python运行环境搭建以及数据分析的基础Python包;第5~8章是进阶部分,分别介绍了数据分析流程中的金融数据获取、探索性数据分析、特征工程和数据建模分析;第9~12章是应用部分,通过综合案例分别演示了股票行情数据分析、资本资产定价模型分析、股票量化投资多因子模型分析和个人贷款信用风险评估的数据分析操作。 本书适合具备Python语言基础、有金融数据分析学习需求的人群,也可供具备机器学习模型基础知识,但并没有系统地了解数据分析流程的读者参考。
本书为*一流本科课程配套教材,定位于非计算机专业学生的程序设计通识课程,基于 普及程序设计能力、培养解决复杂专业问题能力、训练计算思维能力 的教学目标。 在系统讲解Python语言语法和程序设计基本思想的同时,改变传统教学中严格按知识点顺序组织内容的模式,以案例为纽带建立知识点间的有机联系,强化知识点间的交叉融合,使常用的知识反复再现,循序渐进地培养学生掌握利用Python语言解决复杂问题的能力。 本书分为程序设计基础和应用两部分:基础部分主要讲授Python语法、各种数据类型的应用、常用内置函数与常用模块的基本使用方法。应用部分主要聚焦于讲授文件与数据可视化方法。 本书为新形态教材,配套教学课件、微视频、源代码、案例素材和教案等丰富的资源,适合作为各类高校Python程序设计通识课程教材,也适合初学Python程序设计
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。
全书精选十个游戏案例,涵盖不同的游戏类型,每一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有游戏循环的原理、鼠标及键盘事件处理、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,适合作为零基础学习 Python开发初学者的教程,也可作为本科院校及大专院校的教材,还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。
学编程用不用背知识点,用不用记笔记?哪些知识该记?这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发,融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python数据分析编程魔卡》,将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来,让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性,内容包括python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容,既适合作Python数据分析初学者配套学习,又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。
本书注重基础,循序渐进,系统地讲述Python程序设计的主要知识与量化交易各类策略的开发。全书涵盖Python程序设计基础、Python程序结构、函数与模块、文件与目录操作、Python面向对象、Python数据库编程、Python量化工具Numpy、Python量化工具pandas、量化交易数据的获取与清洗、量化交易平台、策略开发与经典CTA策略、统计套利、多合约组合交易策略、期权交易等内容。 当前高校金融工程专业的量化投资类课程中,缺乏融合Python和交易实务的课程,通过本书的教学,能够实现在开源环境下,利用Python语言进行量化投资策略开发、策略回测、策略模拟、风险控制等实战性功能的开发和使用。克服中低频交易中C 编写维护难度大,学习成本高,不利于投资者专注交易策略开发的缺点。
本书通过全彩图解 视频讲解的形式,介绍了Python编程入门及应用的相关知识,主要内容包括:Python编程环境安装与运行、Python中的数字运算、Python中的数据类型、输入输出与文件操作、条件与循环语句、函数与库、Python的OS、Python的命名空间与生命周期,以及Python五子棋项目实例、Python实现简易计算器、Python嵌入式实例 机器视觉等综合案例的开发。本书内容循序渐进,讲解通俗易懂,书中重难点章节配套视频讲解,扫码即可随时观看,同时提供源程序,方便学习实践。本书适合Python初学者、热爱编程的青少年朋友自学使用,也适合中小学信息技术课堂或相关培训机构用作教材。
这是一本专门给小学生和中学生学习的编程书。编程对于培养孩子的逻辑思维能力和动手能力至关重要,国家正在推动将编程纳入到中小学教学和考评体系中。Python语言又好玩,又好学,通过本书特殊的教学方式,让大家一看就会编程、就爱编程。本书不长篇大论讲理论,而是通过由浅入深的案例引导,让大家学会Python编程,从画图、做数学,到做判断、做循环,甚至做大数据和人工智能。 本书适合小学二年级以上的小学生和中学生学习,如果家长和孩子一起学就更棒了。本书既适合作为中小学信息技术课程的教材之一,也适合作为中小学人工智能编程教育的基础教材。
数据预处理的目的是在进行数据分析前,通过技术手段解决集中存在的数据质量问题,并进一步提升数据信息含量的。本书主要围绕着 什么是数据预处理、数据预处理的作用是什么、如何进行数据预处理 展开,主要内容包括缺失值处理、数据纠错、数据格式转化、低频分类数据处理、高偏度数据处理、异常值处理、数据配平、数据特征缩放、数据归约等。通过本书的学习,读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓,并掌握具体技术细节,为数据分析实践打下扎实基础。本书可作为统计学、数据科学与大数据技术、计算机相关专业等本科专业和统计学、应用统计学等专业研究生的教材或教学参考用书。