《Python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进行程序开发应该掌握的各方面技术。全书共分22章，包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表与元组、字典与集合、字符串、Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、异常处理及程序调试、文件及目录操作、操作数据库、GUI界面编程、Pygame游戏编程、网络爬虫开发、使用进程和线程、网络编程、Web编程、Flask框架、e起去旅行网站等。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。除此之外，本书还附配了235集高清教学微视频及PPT电子教案。

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的很重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。

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。

书中描述了Python程序的基本构件：类型、操作符、语句、函数、模块、类以及异常，此外还介绍了更多高级主题，包括复杂的实例，最后讲述了如何使用Python定制库来创建大型程序。

本书共分为9章，从社会媒体API、数据挖掘技巧和Python的数据科学工具这3个主题进行阐释。主要内容包括：如何用Python通过公共API与社会媒体平台交互，如何以方便的格式为数据分析存储社会媒体数据，如何使用Python数据科学工具分割社会媒体数据，如何用文本分析方法理解社会媒体数据，如何用先进的统计和分析手段从海量数据中挖掘出有用信息，以及如何用Web技术来可视化数据。

本书主要讲述了有关设计的技巧、对象、工具等专业性知识。全书采用了简单的语言描述，借助丰富的示例与插图将设计的步骤和技巧、分析目标对象等一系列的专业知识轻松地展现了出来。本书利用图形对比的形式，直观地将好的设计的优势和特征展现在了读者面前，通过阅读本书读者将会轻松地学习到设计领域的相关知识。