在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的语言。通过本书，即使完全不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。 本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
《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。
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。
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。
本书共8章，内容包括问题求解中的计算思维、Python编程基础、问题求解中的顺序结构、问题求解中的选择结构、问题求解中的循环结构、组合数据类型、函数、常用的经典算法。全书知识讲解由浅入深、循序渐进，运用计算思维求解问题的思想介绍Python语言的知识结构，不仅注重学习者知识与技能的掌握，更强调学习者思维习惯的养成，以期为学习者将来的学习打下良好的基础。 本书免费提供教学课件、源代码和微课视频，适合有一定数学基础的中高年级小学生和中学生，以及初学编程的自学者和编程爱好者使用，也可以作为中小学一线信息技术教师学习Python语言的入门教材。
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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。
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。
面向用Python进行控制系统设计的人，边学边用Python进行编程实践。重点阐述以状态空间模型为对象的现代控制系统的设计。全书分七章，包括： Pythhon环境的构建、数据和流控制、反馈控制、状态空间模型、闭环系统的控制设计、开环系统的控制设计、PID控制相位进延迟补偿，以及稳健性控制数字实现的高级控制系统设计。
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。
本书是作者结合自己多年Abaqus 使用经验，在汲取国内外大量资料的基础上编写的一本Python 二次开发知识点笔记。内容涉及开发环境的搭建、Python 基础语法知识、Abaqus Python API 讲解，并以实例展示的方式详细阐明了二次开发的流程和方法。本书可以帮助正在使用Abaqus 进行仿真分析工作的工程师或者科研人员学习Abaqus Python 二次开发方法，同时对熟悉Abaqus 二次开发流程的读者也有一定的借鉴价值。
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
本书是《 笨办法 学Python 3》一书的进阶篇，《 笨办法 学Python 3》介绍了用Python 3编程的基础知识，而本书则通过52个精心设计的习题帮助读者超越基础，提升水平。这52个习题大部分都结合实际演示，并配有附加挑战，每个习题都可以帮读者掌握一项关键的实践技能，包括使用文本编辑器管理复杂的项目、利用功能强大的数据结构、应用算法处理数据结构、掌握必要的文本分析和处理技术、使用SQL有效且合逻辑地建模存储数据，以及学习强大的命令行工具等。本书旨在帮助读者从单纯地编写能运行的代码跨越到编写能解决实际问题的高质量Python代码，成为一名高阶的Python程序员。 本书适合所有已经开始使用Python的技术人员，包括初级开发人员和已经升级到Python 3.6版本以上的经验丰富的Python程序员。
本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。全书共21章，详细介绍Python语言编程的方方面面。本书从基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，每一章都抽出一节来讲解如何调试程序。作者针对每章所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。本书的第2版与第1版相比，做了很多更新，将
全书共18章，前11章主要讲解基础知识。第1章介绍了什么是量化投资，以及为什么要用Python。第2章介绍了如何搭建基础环境，介绍了常用的一些工具。第3章讲解python的基本应用和常用的库。第4章介绍python数据分析中常用的Numpy, Scipy, Pandas。第5章介绍数据分析的基础方法。第6章介绍数据的可视化，使用matplotlib库。第7章介绍基础的金融分析方法。第8章介绍技术分析和时序序列分析，从业界和学术界两种角度来进行分析。第9章介绍了投资组合理论和由此衍生出来的多因子模型。第10章介绍了金融市场中衍生品的分析，以期货和期权为主。第11章从利率开始，介绍了债券的分析方法。 从第12章开始进入实战篇。第12章讲解中国金融市场，主要针对二级市场，并介绍了针对不同市场的基本投资策略。第13章介绍了，研究策略时，所需的数据来源，开源数据和商业数据库都有
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。
如今，要想在企业和投资金融领域保持竞争力，只是精通电子表格和计算器已经远远不够，传统工具和数据集已经无法满足我们的需要。本书将用Python编程来解决期货量化交易的问题，并通过110多个技巧介绍实际的解决方案。 本书基于台湾期货交易所的案例进行讲解，从数据分析的角度切入，以技巧的形式深入数据背后，让读者从基本的期货交易规则开始，了解相关的技术指标，并能够熟练使用Python编程走上量化交易之路。 本书既适合期货领域的从业人员学习，也适合想进入金融领域的程序员参考。
本教材抛弃传统的面面俱到的做法，简单介绍Python及库的安装后，马上利用开源软件Homeassistant在计算机上进行智能家居的实践，包括语音、短信、摄像头、飞利浦灯具、小米智能家居设备；随后根据进一步扩大智能家居功能的目标出发，介绍Python的相关程序开发方法并把它结合到Home assistant中；同理介绍OpenCV及其在Home assistant的应用，包括人脸识别、运动检测等。随后引入树莓派进行Homeassistant智能家居的开发，通过树莓派在外网利用手机操作智能家居的方法。*后通过几个综合案例提升智能家居的开发能力。
Python是一种面向对象的脚本语言，设计模式是可复用的编程解决方案，二者在各种现实场景中应用都十分广泛。本书是针对Python代码实现设计模式的经典作品，着重讨论了用于解决日常问题的所有GoF设计模式，它们能帮助你构建有弹性、可伸缩、稳健的应用程序，并将你的编程技能提升至新的高度。第2版探讨了桥接模式、备忘模式以及与微服务相关的几种模式。
管新潮，现任上海交通大学外国语学院副教授、硕士生导师本书为新核心翻译硕士（MTI）系列教材丛书之一。本书主要内容包括语言数据分析基础（数据结构、数据清洗、数据可视化等）以及语言数据分析应用（N-gramsChunk提取、相似性计算、情感分析、语义分析、主题分析、语料库变量分析等）。全书共分两部分十个章节，内容限制在Python的语料库应用提升阶段，更多结合语言学和翻译学的相关理论知识，实现技术与语言学翻译学的充分结合。全书体例为文字描述结合部分关键代码呈现，按主题划分章节内容。本书适合文科类语言智能、语言数据科学、AI语言等方向的教师或学生使用。本书系《语料库与Python应用》一书的后续提升版内容，更注重Python在语言学翻译学领域的数据分析应用。
全书共18章，主要内容如下：第1章介绍Python基础知识与概念；第2章讲解列表、元组、字典、集合等常用序列结构；第3章讲解Python选择结构与循环结构；第4章讲解字符串基本操作方法与正则表达式模块re的用法；第5章讲解函数设计与使用；第6章讲解面向对象编程有关的知识；第7章讲解文本文件与二进制文件的读写，以及文件与目录操作，Office文件操作；第8章讲解异常处理结构以及Python程序的调试与测试方法；第9章讲解标准库tkinter的GUI应用；第10章讲解网络编程，网页内容读取；第11章讲解安卓平台的Python程序设计；第12章讲解注册表编程以及系统运维编程；第13章讲解多线程与多进程编程；第14章介绍SQLite、Access、MS SQL Server、MySQL访问方法；第15章讲解图形图像编程、音乐编程、视频处理以及语音识别；第16章介绍逆向工程与软件分析原理、IDAPython编程、Immunity Debug
