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。

Python简单易学，是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。 本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书，基于Python自带的集成开发工具IDLE 3.5.2版本，对应每级考试要求讲解知识要点。 对于广大青少年学习者，本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧，培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。

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

《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》是一本旨在帮助架构师在人工智能时代展翅高飞的实用指南。全书以ChatGPT为核心工具，揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》通过共计 13 章的系统内容，深入探讨AI技术在架构 设计中的应用，以及AI对传统架构师工作方式的影响。通过学习，读者将了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具，提升架构师的工作效率和创造力。 《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》的读者主要是架构师及相关从业人员。无论你是初入职场的新手架构师还是经验丰富的专业人士，《AI时代Python量化交易实战：ChatGPT让量化交易插上翅膀》都将成为你的指南，帮助你在人工智能时代展现卓越的架构设计能力。通过《AI时代Pytho

《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》共分为11 章，全面介绍了以Python为工具的金融大数据的理论和实践，特别是量化投资和交易领域的相关应用，并配有项目实战案例。书中涵盖的内容主要有Python概览，结合金融场景演示Python的基本操作，金融数据的获取及实战，MySQL数据库详解及应用，Python在金融大数据分析方面的核心模块详解，金融分析及量化投资，Python量化交易，数据可视化Matplotlib，基于NumPy的股价统计分析实战，基于Matplotlib的股票技术分析实战，以及量化交易策略实战案例等。 《Python金融大数据分析快速入门与案例详解》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合以下人群阅读：金融行业的从业者、数据分析师、量化投资者、希望提高数据分析能力的投资者，以及对大数据分析感兴趣的编程人员。另外，《Python金融大数据分析快速入门与案

本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。后，本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。 无论是机器学习入门新手，还是计划跟踪机器学习进展的研发人员，都可以将本书作为使用Python进行机器学习的不二之选。 学完本书，你将能够： 探索机器从数

本书通过 语法参考 ? 快用锦囊 ? 应用场景 3个主要版块，全面细致地讲解Python中提供的内置函数、基本语句、常用开发技能等内容。全书共16章，包括输入输出、格式化处理、基本语句、字符串操作、列表、元组、字典、集合、数学运算与数字处理、数据类型转换、迭代、序列操作、对象操作、反射操作、编译执行、装饰器等，在附录中介绍了Python中运算符的应用。全书包含245个语法参考、595个快用锦囊和57个应用场景，有很强的实用性和可操作性。为便于读者快速了解各章的内容，各章前都绘出了 快学快用 的思维导图，对每一章的知识点进行梳理。书中所有知识点的语法给出了快用锦囊、应用场景等实例，对于应用广泛的知识点，尽量对不同使用场景都给出应用实例。另外，本书还设置了 注意 说明 提示 多学两招 等贴心栏目，及时指出注意事项并给出相应的

《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，第1章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，第10章讲解数据学术报告、论文和出版，第11章讲解实战训练营。 《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》包含大量实例，内容由浅入深，循序渐进，既可作为Python与数据科学相关技能的教材，也可作为研究人员的实用手册，尤其适合需要绘制高质量科研图表的研究人员和在读研究生。

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。

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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。

内容简介这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报表自动化、行业机会挖掘、用户分层、用户分群、用户偏好分析、同期群分析、指标波动归因分析、品牌分析等8大电商场景的数据分析方法，理论与案例深度融合。本书以实用为本，聚焦重点，Python数据分析常用的高频功能不到Python数据分析能力的20%，本书去繁就简，只专注于能解决大部分问题的重点模块。本书以实战制胜

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

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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。

这是一本讲解如何使用Python基于工具化流程进行跨平台应用软件开发的书籍。《Python 跨平台应用软件开发实战》从简单的计算器软件入手，通过一系列由浅入深的工程案例，让开发者一步步掌握应用软件的开发流程和设计方法，熟悉常用的界面控件、功能组件和打包工具，并在这个过程中同步掌握PyMe的可视化开发流程，进而有能力基于Python语言进行跨平台软件的开发工作。本书结构紧凑，内容由浅入深，是学习掌握可视化流程进行Python应用软件开发的实战型书籍。 《Python 跨平台应用软件开发实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直接扫描二维码观看。 《Python 跨平台应用软件开发实战》适合Python初学者、希望使用Python进行应用软件开发的工程师、希望快速提升Python开发能力的初级程序员，以及在校相关专业师生阅读。

MicroPython是近年国外开源硬件（也是智能硬件）中*热门的主题之一，它使用Python语言在嵌入式中编程，不需要了解底层寄存器、数据手册、厂家的库函数，大部分外设和常用功能都有自己的库，使开发和移植变得容易和快速。MicroPython已经可以真正用于开发产品，这是其迅速吸引智能硬件开发者的原因。本书带领初学者逐步了解MicroPython的基础知识、硬件平台、开发技巧，采用大量浅显易懂的实例，使读者在实践中快速入门。

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。

内容简介 这是一部讲解如何利用树莓派、OpenCV、Python等软硬件构建智能硬件并在其上实现图像分析、文字识别、人脸识别与追踪、视频监控等机器视觉功能的实用性著作。 全书一共11章： 第1~4章首先讲解了机器视觉在智能硬件领域的应用场景以及智能硬件上4种常见的机器视觉技术方案；然后讲解了树莓派和OpenCV的安装、配置以及其他准备工作；*后通过一些简单的案例和代码手把手教读者如何使用OpenCV。 第5~11章是本书的核心内容，通过几个具体的综合案例讲解了如何使用树莓派低成本玩转如下机器视觉场景：拍摄照片和视频、处理相机的原始数据、道路和商场的人流统计、道路信息的文字识别、人脸识别与追踪、中央AI视频监控等。以上案例循序渐进，环环相扣，所有代码均可在树莓派上运行，可轻松移植到任何ARM开发板上。

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

本书从开发中经常遇到的实际问题和开发中的关键技能、难点技术出发，对开发中经常遇到的实际问题和需要掌握的实用技能进行了系统的梳理、总结和提炼，编写了150个适用于Python开发各应用场景的解决方案，可以有效帮助学习者解决开发中遇到的各种实际编程问题。全书共分12章，包括核心基础应用、字符串处理、文件操作、GUI界面开发、图形图像与多媒体、Python与Office自动化、网络爬虫、数据处理Pandas、数据分析与图表、Web开发、程序打包及程序自动化等多方面的内容。本书将众多开发者多年沉淀的开发经验、技巧及实用示例、案例集一书，旨在帮助用户快速解决程序开发中的各种难题，达到高效开发各种软件项目的效果。本书是您在python学习中可靠的伙伴，也是拒绝平庸的指南。灵活使用本书的锦囊，可以助您更好地探索Python开发。本书不仅适合程序开发

开发物联网项目往往涉及传感器、单片机、网关设备等多个组件，同时需要运用多种编程语言和研发技能。在产品原型验证的初期，特别是对小团队而言，整合多方研发资源是一项不小的挑战。 本书通过介绍一个完整的实战项目，全面展示了物联网开发从设备到云端的整体流程。该项目（智能种植系统）包含了远程灯控、安防报警、环境监测、智能滴灌、设备管理等诸多功能模块，并且仅采用Python一种编程语言，便实现了传感器、嵌入式ARM-Linux网关、STM32单片机、云端程序的开发工作。得益于Python丰富的第三方库和模块的支持，即使是对硬件和嵌入式知识了解不多的开发者，也能轻松驾驭物联网开发。

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