本书是数据结构与算法的入门指南，不局限于某种特定语言，略过复杂的数学公式，用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念，培养读者编程逻辑。主要内容包括：为什么要了解数据结构与算法，大O表示法及其代码优化利用，栈、队列等的合理使用，等等。

本书旨在让读者迅速掌握Java 8和Java 9相关特性，并给出了70余个可以用于实际开发的示例，介绍了如何利用这些新特性解决这些问题，从而以更自然的方式让开发人员掌握Java。 本书适合Java开发人员阅读。

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。

Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的语言。《Python机器学习与应用案例》理论与实践相结合，基于Python 3.12.0版本介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。 《Python机器学习与应用案例》可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。

《Python数据科学实践》是由狗熊会推出的一本利用Python介绍数据科学基本过程的著作。本书以Python语言为基础，介绍利用Python进行数据科学研究与商业分析的全貌。其核心的设计理念是通过经典的商业应用案例对数据爬取、数据存储、数据清洗、数据建模的核心Python模块做相应的介绍。 本书的特点是强调数据科学带来的商业价值理念，所以其可以作为高等学校数据科学、大数据管理与应用、统计或相关专业的教材，也适合从事数据分析的工作者和爱好者阅读。

《Python 游戏开发从入门到进阶实战》全面介绍了使用Pygame 模块进行Python 游戏开发的知识，可帮助读者快速掌握Python Pygame 开发的技能。全书共15章， 分为基础篇和案例篇。其中基础篇介绍了Python和Pygame基础、Pygame 程序开发流程、Pygame 游戏开发基础、字体和文字、事件监听、图形绘制、位图图形、精灵的使用、音频处理等内容；案例篇主要是Flappy Bird、玛丽冒险、推箱子、飞机大战、智力拼图、画图工具的设计过程与代码实现。为了营造轻松的学习体验，在内容设置上，我们将Python 游戏开发相关知识进行分解，融入不同案例中，以减轻初学者的学习压力，同时实现快速上手。本书不仅适合对游戏开发感兴趣的初学者学习使用，还适合初中级游戏开发人员以及游戏测试、运维人员参考。

本书分为两部分。部分为～7章，介绍了Python的语法、编程基础和对常见错误的处理。第二部分为第8～14章，介绍了Python的各种实践应用，分别是对目录和文件的操作，对Excel、Word和PDF文件的操作，在图像处理、网络爬虫领域的应用，以及Python的图形用户接口编程。本书以实践应用为目的，希望读者能够前后对应，根据例题举一反三。本书可供Python爱好者和技术人员参考和自学，也非常适于用作高等院校的自动化类、电子信息类、机械类、计算机类等相关专业的教材。

《细说Python编程：从入门到科学计算》以Python 3.x为平台，由两位博士执笔，详尽细致地阐述Python编程的基础知识和高级技巧，并以大量示例代码进行实践，同时还介绍人工智能领域广泛使用的科学计算工具NumPy。《细说Python编程：从入门到科学计算》分为两篇，共19章。篇（～11章）为基础知识，主要讲解Python的编译环境、入门知识、字符串、容器、函数、循环、条件选择、模块、类、类的特殊成员、文件；第2篇（2～19章）为高级应用，包括异常处理、日期和时间、测试代码、程序打包、使用数据库、网络编程、图形用户界面、科学计算等内容。全书知识点丰富，辅之以示例演示，读者可以边学边练，快速掌握。 《细说Python编程：从入门到科学计算》还提供了16小时共151节微课教学视频，读者扫码即可观看学习，免费提供的示例源码文件可直接调用，方便上机操练

本书分为炫彩生活、无线通信、智能感应、创意无限4 个单元，每个单元围绕一个主题进行内容设计，通过不同的项目推进开源硬件知识和Python 编程知识的习。本书遵循项目学习的基本流程，内容包括学习目标、项目背景、项目分析、项目计划、项目实施、项目拓展、学习评价7 个方面。学习目标明确了每节课要掌握的开源硬件及Python 编程的核心知识和技能；通过项目背景引入真实的问题情景，建立学习需求；通过项目分析将项目分解为几个具体的任务；通过项目计划引导学生做好项目任务分析和人员分工，确保项目的实施；项目实施包括3 个任务：硬件搭建、设计解决问题思路、编写程序实现项目功能；项目拓展是在本项目的基础上给学生提供拓展学习的思路；后通过学习评价用思维导图的方式对本课的学习内容进行梳理归纳，通过自我评价表对学习过程进行评

当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通

本书面向具备Python一级能力的初学者，基于虚构人物形象山羊博士和二叶草的教学现场，带领读者学习从互联网上抓取数据分析和机器学习所需的基础数据。本书内容以教学对话和场景插图呈现，讲解使用库进行数据收集和简单的可视化方法，如如何从互联网上下载文件，分析HTML，读写各种类型的数据，以及使用API，还简要地介绍了如何最终实现数据收集的自动化。本书可作为以PAAT全国青少年编程能力等级考试、中国自动化学会青少年人工智能核心素养为代表的各类Python编程能力认定的参考书，也可供Python初学者自学入门。

本书由Real Python团队倾力编写，内容兼容Python 3.9版本。全书可分为两大部分，共18章。前半部分透彻地讲解现代Python编程的所有核心知识，后半部分带领你用Python构建实际的应用程序和脚本，解决有趣的现实问题。本书按照逻辑顺序介绍每个概念和语言特性，并以简短明了的代码示例进行解释和说明。你还可以通过书中的编码练习和项目巩固基础，通过交互式小测验检验自己的学习效果。本书内容已经过数以万计的Python爱好者、数据科学家和开发人员的实战检验，尤其适合零基础新人快速习得编写Python程序的实用技巧，培养对编程的热情。