《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。
本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。
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。
本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
《Python编程 从入门到实践 第3版》 本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、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2D游戏、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，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的最新特性，等等。 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》 本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部
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，
《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，
《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
9787115613639 Python编程 从入门到实践 第3版 109.80 9787115551870 Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版 89.00 9787115642363 Python极客项目编程（第2版） 69.80 9787115562883 Python编程实战 妙趣横生的项目之旅 99.90 《Python编程 从入门到实践 第3版》 本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、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2D游戏、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，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的最新特性，等等。
本书是Python领域备受推崇的经典作品，致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护，并且地道的Python代码。本书着重讲解Python语言所独有的功能，助你成功进阶为Python高手。第2版与时俱进，教你跳出旧有经验，探索并运用地道的Python 3功能。第2版主体内容分为五部分：数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。每一部分都精彩纷呈，通过丰富的示例和细致的讲解，教你充分利用Python特性，写出有效且现代的Python 3代码。
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。
本书是蓝桥杯大赛软件类入门教程，详细讲解了蓝桥杯大赛软件类入门阶段的核心知识点，也是大赛必考和常考的知识点，包括数据结构、基本算法、搜索、数学、动态规划、图论等。 本书用大量的大赛真题作为例题，帮助读者巩固知识点的应用； 代码简洁精要，可作为比赛模板； 文字简洁明快，实现了较好的易读性。 本书适合正在学编程语言或刚学过编程语言，算法和数据结构零基础的算法竞赛初学者，帮助读者学习的知识点、建立计算思维、提高建模能力和编码能力； 本书也可用于其他算法竞赛（全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）、中国大学生程序设计竞赛（CCPC）、中国高校计算机大赛 团体程序设计天梯赛等）的入门学习。
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计*机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
《编程不难: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 丛书的第一册，也是 编程 板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。 《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容 跨度 极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算，进入数据分析和机器学习之后，还讲解如何搭建应用 App。我们可以把《编程不难:全彩图解 微课 Python编程
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。
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
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
《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
《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。 实践 这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块 数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题 数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用 编程 可视化 数学 工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变
本书是国内首先使用 Python tkinter 设计 GUI 的中文书籍之一。本书主要讲解如何在窗口内使 用 Python 的内部模块 tkinter 设计图形用户接口 (GUI) 程序，让用户可以利用图形接口与计算机沟通。 tkinter 模块是一个跨平台的窗口应用程序，使用它设计的程序可以在 Windows 、macOS 、Linux 系 统上执行。 2019 年《Python GUI 设计 tkinter 菜鸟编程》一经出版便受到广大读者的喜爱。为了使其内容 更丰富，本书在其基础上增加了一些重要的项目实例，全书超过 312 个程序实例，一步一步讲解 tkinter 控件 (Widget) 的基础知识，同时也将应用范围扩充至小算盘、分形 (Fractal) 设计、文书编 辑、走马灯、模拟海龟绘图、球类竞赛、风扇设计、单个或多个反弹球设计、钟摆、直方图动态排 序、动画与游戏设计、MP3 音乐播放器。Python 是一门可以灵活使用的程序语言，本书的特色是 对 tkinter 最基础
本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。 本书适合Python 程序员阅读。
