《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》将开启机器学习经典算法的学习之旅。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、 主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、 k 均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、 密度聚类、谱聚类。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》选取算

《Python从入门到精通（第3版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。全书共分27章，包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表和元组、字典和集合、字符串、Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、文件及目录操作、操作数据库、使用进程和线程、网络编程、异常处理及程序调试、Pygame游戏编程、推箱子游戏、网络爬虫开发、火车票分析助手、数据可视化、京东电商销售数据分析与预测、Web编程、Flask框架、e起去旅行网站、Python自动化办公、AI图像识别工具等内容。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可轻松领会Python程序开发的精髓，快速提升开发技能。

《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是本系列中的一本真正意义上的 图册 。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 毫无节制 地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个

《Python 青少年趣味编程 100 例（微课视频版）》基于 Python 3 详细讲解了 100 多个趣味实例的开发过 程。这些实例由浅入深地介绍了 Python 语言各个语法的使用方式，并展现了程序设计的基本思维和方法。 《Python 青少年趣味编程 100 例（微课视频版）》共 18 章，全书通过实例应用的方式详细介绍了 Python 的基础知识，基本数据类型，Python 中的运算处理，选择语句和循环语句的使用方法，字符串、列表、元组 和字典的使用方法，内置函数和自定义函数的应用，类与对象的使用方法，文件的使用方法，时间与日期数 据的处理方式，在程序开发中实现随机性的方法，数学计算和统计的常见应用，图形图像的应用，以及游戏 开发中的相关技术。 《Python 青少年趣味编程 100 例（微课视频版）》内容通俗易懂，具备较高的趣味性和交互性。书中实 例适合中小学生学习，以领

《Python编程实战100例（微课视频版）》是一本系统讲解Python编程综合应用的实例教程、视频教程。本书结合Python的迅猛发展和广泛应用，通过100个实用的编程实例详细介绍了Python核心编程应用、字符界面编程、图形界面编程、Office自动化编程、数据库应用开发、网络编程、爬虫小程序、多媒体处理、数据分析和人工智能等方面的广泛应用。这些实例典型实用、功能突出、以点带面、针对实战应用场景，实现了实例讲解同编程经验、技巧相融合，做到了一实例一解决方案，有利于读者快速掌握Python编程技术，并逐步提高综合运用这些技术实现复杂功能的能力。 《Python编程实战100例（微课视频版）》配备了1390分钟的讲解视频，实例代码均提供了详细的注释，并提供源文件供读者练习操作，本书不仅可以作为广大编程爱好者提高Python编程水平的自学教材，还可以作为软

理解密码学的使用场合、误用方式和原因 了解什么是安全哈希，以及安全哈希的基本属性 了解块密码(如AES)的算法和模式,以及不当配置的密码为什么容易遭到破解 使用消息完整性和/或数字签名来保护消息使用现代对称密码，如AES-GCM和ChaCha 了解公钥加密的基础知识,包括ECDSA签名 了解如何破解填充不当的RSA加密 使用TLS连接进行安全通信 了解证书的工作原理，熟悉证书锁定和CT日志等新功能

《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》是一本介绍大数据时代用 Python 进行数据获取、数据清洗 和数据可视化分析的技术图书。全书共分两篇，其中第 1 篇主要介绍了数据获取的相关知识，具体内容包 括 HTML、JSON 与网络爬虫基础，爬取静态网页，使用 CSS 选择器爬取数据，遍历 HTML 网页并获取 数据，使用 XPath 表达式与 Ixml 包创建爬虫程序，使用 Selenium 爬取动态网页，Scrapy 爬虫框架的使用， 数据存储等 ；第 2 篇主要介绍数据分析及可视化相关知识，具体内容包括数据可视化基础知识，Pandsa 数 据处理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具进行数据分析和可视化等。每篇均设置特别章 节进行了综合案例演练，提高综合水平。 《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》一书内容丰富，涵盖面广，特别适合作为大中专院校相关 专业的教材，也适合作为大数据分

Python 因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工 智能的编程语言。《NumPy 数据处理详解 Python 机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就 从 Python 中经常使用的 NumPy 库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代， NumPy 因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比 C 语言，所以 NumPy 也成 为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了 NumPy 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法，特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法，或将此书作为案头手册，随时翻阅查看。

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

《学习Python（第6版）》深入浅出地讨论了大部分Python 编程主题。利用从本书中学到的Python 知识，读者可以掌握高质量软件研发背后的逻辑。书中采用一种易懂的、循序渐进的方法来介绍基本的编程概念，先从控制结构、函数和列表等概念开始，再深入讨论类。这有助于确保读者理解基本的编程概念，并知道如何解决现实中的问题。书中每一章都包括清晰美观的代码清单、真实世界的例子和大量练习。 《学习Python（第6版）》针对Python 3.11 进行了全面更新，新增或改进了大量主题，尤其适合想要高效掌握Python 新特性的读者。

这是一本写给零基础学编程读者的入门书。本书通过一个个独立的项目，让读者掌握Python语言编程的方法与技巧，从而打开编程世界的大门。这也是一本写给中小学信息技术教师的书，它可以引领教师开展项目式学习实践研究，帮助教师摸索出一套行之有效的项目式学习的路径与方法。 本书以Python编程语言为内容进行项目式学习，形成了项目式学习的一套流程，其主要分为项目名称、项目准备、项目规划、项目实施、项目支持、项目提升和项目拓展。 本书结构合理，内容翔实，语言精练，图文并茂，实用性强，易于自学。其主要内容包括Python编程入门、Python编程基础、Python程序控制、Python数据类型、Python数据结构、Python函数编程、Python编程算法、Python项目实战。 本书适合对编程感兴趣的中小学生以及不同年龄的初学者阅读，也适合家长和老师作为指导青少年学习

《青少年Python创意编程趣味课堂（微课版）》以Python为设计工具，共分9章内容，从易到难，从基础到综合实战，详细讲解了Python创意编程知识，通过75个小案例，带领孩子们掌握顺序结构、选择结构、循环结构的编程基础知识，进入精彩的函数世界，玩转Python字符串，学习列表、元组与字典数据结构，乐当编程小达人，轻轻松松玩转Python创意编程。 本书适合对编程感兴趣的青少年以及不同年龄的初学者阅读，也适合家长和老师作为指导青少年学习计算机程序设计的入门教程。

Python 的丰富模块（module）以及广泛的应用范围，使Python 成为当下重要的计算机语言之一。本书尝试将Python 常用模块与应用分门别类组织起来，相信只要读者遵循本书实例，一定可以轻松学会Python 语法与应用，逐步向Python 高手之路迈进，这也是撰写本书的目的。 为了提升阅读体验，《Python王者归来: 增强版》为彩色印刷，在图书结构、案例选择以及代码样式上都进行了细 心设计，力争呈现给读者一本与众不同的编程图书。本书适合所有对Python 编程感兴趣的读者阅读，同时也可以作为院校和培训机构的相关专业教材。

《14 天自造量子计算机（Python版）》是一本用Python编程实现量子计算的计算机科学专业书籍，书中使用薛定谔方程对量子计算机的核心知识点量子位、量子门和量子纠缠进行了数值模拟和仿真。具体内容包括执行环境的准备、量子力学的基础知识、计算自由空间中电子的运动、狄拉克 函数的引入和使用、计算电子波包的运动、计算势阱中电子的运动、在量子阱中施加静电场的方法、计算施加静电场后电子的运动、如何改进量子阱的形状、对量子阱施加电磁波的方法、向量子阱注入电磁波的具体操作、如何实现一个量子位门、如何排列量子阱、计算双量子阱的恒稳态、计算双量子阱的拉比振荡。 《14天自造量子计算机（Python版）》书中有详细的公式推导及Python的编程实现过程，并通过两个人物的对话连接上下文、提出问题、总结知识点等，适合有一定量子力学基础

Python是人工智能时代流行的编程语言之一，学编程可以培养人们的逻辑思维能力，提高人们解决问题的能力，但很多人认为编程很难，很枯燥，《半小时漫画学Python》就以Python 3为基本工具，用卡通漫画配合一定的故事情节，并结合具体实例详细介绍了Python编程技术，以及Python在数据处理与分析中的实践应用。全书共4章，其中第1章先给大家普及了编程的基础知识、编程前的准备工作以及程序运行的3种结构等；第2~4章带领大家真正学习Python编程知识，具体内容包括Python计算、变量、条件语句、函数、列表、循环、切片、二维列表、字典等。全书将故事、漫画与知识点相融合，生动有趣，可以吸引读者的学习兴趣，让读者轻松顺利地掌握基本的Python编程技术。 《半小时漫画Python》是一本Python入门书，语言浅显易懂，内容循序渐进，适合所有对编程、对漫画感兴趣的零

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

《Python金融数据分析》详细阐述了与Python金融数据分析相关的基本解决方案，主要包括获取金融数据、数据预处理、可视化金融时间序列、探索金融时间序列数据、技术分析和构建交互式仪表板、时间序列分析与预测、基于机器学习的时间序列预测、多因素模型、使用GARCH类模型对波动率进行建模、金融领域中的蒙特卡罗模拟、资产配置、回测交易策略、识别信用违约、机器学习项目的高级概念、金融领域的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

《Python应用数值方法 解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向，强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题，提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题，方便读者在巩固所学知识的同时，进一步提升自己编写代码和解决问题的水平。

《Python Web开发从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行Web程序开发应该掌握的各项技术。全书共分15章，包括HTML和CSS基础、JavaScript基础、网络编程基础、MySQL数据库基础、Web框架基础、Flask框架基础、Flask框架进阶、Django框架基础、Django框架进阶、Tornado框架基础、FastAPI框架基础、Flask框架开发好记星博客系统、Django框架开发智慧星学生管理系统、Tornado框架开发BBS社区系统和FastAPI框架开发看图猜成语微信小程序等内容。

《写给新手的深度学习 用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI相关技术中的通用技能进行了解说。主要内容包括深度学习的概念，Python基础，深度学习数学知识，神经网络的结构及编程实现，反向传播算法原理，小型深度神经网络的构建，卷积神经网络CNN的原理及编程实现，*后一章对循环神经网络RNN、自然语言处理、强化学习等内容进行了简要介绍。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书，也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将 Python课程学习 与 机器学习课程学习 有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯

大数据时代已经到来，随着数据的逐步开放，交通领域的研究课题或多或少都要接触、使用时空 大数据。交通领域的从业者迫切需要强有力的工具和技术应对日益纷杂的交通数据。交通是一个交叉 学科，交通数据分析人才的知识体系需要与数据处理、网络爬虫、数据可视化、地理信息、复杂网络、 数据挖掘、机器学习等多学科知识深度融合，这也为交通领域的人才培养带来巨大挑战。 在此背景下，本书针对不同的学习阶段与业务需求设计了三篇共15章内容。基础篇（第1～5章） 梳理Python数据分析、网络爬虫、数据可视化、地理信息等基础知识；应用篇（第6～10章）介绍 出租车GPS数据、地铁IC刷卡数据、共享单车订单数据、公交GPS数据等各类时空大数据的实际案 例应用；方法篇（第11～15章）融汇数据挖掘、空间统计、复杂网络学科等交叉学科方法，与交通