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。
量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它是以计算机强大的运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略，是计算机科学在金融领域的具体应用。Python语言凭借其简洁、高效的特性，以及其在大数据分析方面的强大性能，在量化交易领域得到了良好的应用。 本书以 A 股市场为交易标的物，引导读者从理解量化交易开始，逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化，并在熟练编程的基础上，构建出个性化的交易策略体系。 本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读，通过阅读本书，读者不仅能够了解 Python 数据分析和数据可视化的核心技能，更能够将 Python 作为常用工具，为股票技术指标分析和量化交易提供助力。
《Python青少年趣味编程108例（全视频微课版）》以Python 3.10版本为基础，通过108个案例，详细、全面地介绍Python的基础知识和使用方法，通过制作多种有趣味的编程作品，让读者在思考中充分发挥想象力和创造力。本书共分为9章，第1章概述Python下载、安装的方法和编程环境的应用；第2章介绍Python的基础知识；第3章讲解以条件进行判断的选择结构；第4章探究重复执行的循环结构；第5章讲述字符串的应用方法；第6章介绍列表、元组与字典的作用与方法；第7章分析函数进阶应用的方法；第8章阐述turtle画图应用模块的相关知识；第9章探究运用Python编程语言综合解决实际问题的方法。 《Python青少年趣味编程108例（全视频微课版）》可作为中小学生的编程启蒙读物，也可供对Python编程感兴趣的读者学习参考，还可作为学校编程兴趣班及相关培训机构的教材。
《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。 《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。
金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。 《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，
本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。
本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。 虽然这是一本入门书籍，但本书的 野心 并不止于 初级水平 的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。 本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。
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。
近年来，Python语言凭借其在数据分析领域的优势得以快速发展，众多软件厂商也相继推出了支持Python的量化交易平台。本书是介绍Python编程及其在量化交易领域的实践技巧的图书，旨在帮助读者掌握基本的Python编程技能，并顺利应用于期货量化交易实践。 本书内容分为两篇。篇是Python基础，通过13章内容介绍了Python编程的基础知识，如语法规则、数据类型、函数、类、装饰器、异常处理、进程和线程等；第二篇是期货量化交易，通过8章内容介绍了Python在期货量化交易中的应用，并基于天勤量化交易平台讲解开发实践，涉及pandas模块、TqSdk的接口、函数、量化策略的框架、图形化编程及时间序列相关的知识等。 本书适合对期货量化交易感兴趣的普通投资者和投资机构专业人员阅读，读者可以具备一定的?Python基础，也可以通过本书从头学习Python基础知识，再进一步延
编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。
《案例学Python（基础篇）》循序渐进地讲解Python语言的基本语法知识，并通过大量的实例讲解各个知识点的具体用法。本书分为4篇，共计14章。其中第1篇是准备开始篇，包括Python简要介绍；第2篇是基础语法篇，包括基本语法，Python的面向对象，文件操作，标准库函数，异常处理，多线程开发；第3篇是典型应用篇，包括网络开发，Tkinter图形化界面开发，数据库开发，Django Web开发，数据可视化；第4篇是项目实战篇，通过两个大型实例的实现过程，详细讲解使用Python语言开发大型商业项目的过程，这两个项目是水果连连看游戏和人工智能版NBA季后赛预测分析系统。 《案例学Python（基础篇）》适合初学Python的人员阅读，也适合计算机相关专业的师生阅读，还可供开发人员参考使用。
《Python Cookbook（第3版）中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，其主题涵盖了数据结构和算法，字符串和文本，数字、日期和时间，迭代器和生成器，文件和I/O，数据编码与处理，函数，类与对象，元编程，模块和包，网络和Web编程，并发，实用脚本和系统管理，测试、调试以及异常，C语言扩展等。 本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《Python Cookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方案是如何工作的，以及为什么能够工作。 《Python Cookbook（第3版）中文版》非常适合具有一定编程基础的Python程序员阅读参考。
《Python网络爬虫从入门到精通》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实现网络爬虫开发应该掌握的技术。全书共分19章，内容包括初识网络爬虫、了解Web前端、请求模块urllib、请求模块urllib3、请求模块requests、高级网络请求模块、正则表达式、XPath解析、解析数据的BeautifulSoup、爬取动态渲染的信息、多线程与多进程爬虫、数据处理、数据存储、数据可视化、App抓包工具、识别验证码、Scrapy爬虫框架、Scrapy_Redis分布式爬虫、数据侦探。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会网络爬虫程序开发的精髓，快速提高开发技能。
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
《案例学Python（进阶篇）》循序渐进地讲解了使用Python语言开发常见项目程序的知识，通过典型的项目实例讲解了Python在实践中的具体用法。本书共分16章，内容包括初级游戏项目实战、Web网站开发实战、数据可视化分析实战、网络爬虫实战、GUI桌面开发实战、多媒体应用开发实战、游戏项目开发实战、办公文件处理实战、网络应用开发实战、图像视觉处理实战、机器学习实战、AI智能问答系统、姿势预测器、大型RPG类游戏 仿《暗黑破坏神》、图书商城系统、财经数据可视化分析系统。 《案例学Python（进阶篇）》中的项目经典而全面，几乎涵盖了Python语言所有可以实现的项目，不但适合初学Python的人员阅读，也适合计算机相关专业的师生阅读，而且还可供有经验的开发人员查阅和参考。
《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》介绍了Python信号处理工具箱的体系架构及其函数和实例。本书共8章，主要包括信号处理概况，Python编程基础，信号生成和预处理，测量和特征提取，变换、相关性和建模，数字和模拟滤波器，频谱分析，借助大语言模型实现信号处理等内容。为了便于读者学习使用和参考，书中提供了较完整的原理方法介绍和计算推导实例。 《Python信号处理仿真与应用（新形态版）》内容全面，实用性强，适用范围广，既可作为高等院校通信与信息系统、电子科学与技术、电子信息工程等相关专业本科生和研究生的课程教材，也可作为通信、雷达信号处理、生物医学信号处理等相关领域的工程技术人员的参考资料。
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编程五至六级的推荐用书，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。 本书能够指导广大青少年学习者了解并掌握Python编程技巧，培养他们用Python编程解决生活中实际问题的能力。
《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。
《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。 《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》适合零基础且希望了解和掌握机器学习的读者阅读与参考。
如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas入门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分
