本书是与《Python程序设计》（第2版）配合使用的实验教材。内容包括《Python程序设计》（第2版）各章的实验及解析，教材习题参考答案与解析，以及部分Python基础章节的补充习题与解析，样卷及参考答案。书中习题内容和层次丰富，取材新颖且实用性强，解题思路Python化思想强。 本书可作为高等学校 Python程序设计 课程的实验指导教材，亦可作为其他Python程序设计课程的实践教学参考书。

本书以计算思维为主线，以Python程序设计基础知识为依托，采用案例教学的编写方法，将计算思维融入案例教学中，注重计算思维、实践思维等教育理念与内容的结合。同时，本书以大量的经典案例或实际问题求解案例为纽带，在各知识点间建立一种联系，强化各知识点间的融合，旨在让读者理解问题抽象化、程序化的过程，从而 好地培养读者的计算思维能力。本书在设计上由易到难，每章节的知识点讲解尽量用简单易懂的案例描述，以加强读者对知识点的理解；应用案例不仅综合了本章的知识点，还扩展了该案例所能实现的一些其他功能模块，同时增加一些背景小知识，使读者能够全面、深入地理解和掌握知识。 本书可作为高等院校计算机公共基础课的教材，也可作为以Python为基础的程序设计类课程的配套教材，还可以作为学习Python基础的自学参考书

本书基于面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Python），介绍了图像处理的方方面面。本书以 OpenCV 官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。 书中不仅介绍了 OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍 OpenCV 函数的 使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组 的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽 量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。 本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。

本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python流行的库，通过70余种方法创建美观的数据可视化效果。 全书共9章，分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据、更多的matplotlib知识以及使用Plot.ly进行云端可视化。 本书适合那些对Python编程有一定基础的开发人员阅读，可以帮助读者从头开始了解数据、数据格式、数据可视化，并学会使用Python可视化数据。

《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。 可是《贝叶斯思维 统计建模的Python学习法》实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的很大值有什么样的期望，甚至在普

本书为《Python程序设计基础》（赵广辉等编著）的配套实践教材，全书包括人机交互、turtle绘图、数值类型、流程控制、函数、字符串、序列类型、集合与字典、文件和数据可视化共10类实验的31个Python实验项目，实验项目的设置与主教材同步，方便组织实践教学。本书突破传统教学习惯，将培养复杂问题求解能力作为实验的主要目标。实验项目的设计着重培养学生灵活运用所学知识解决实际工程问题的能力，融入分而治之的思想和方法，培养学生利用函数与模块化程序设计方法解决复杂问题的能力。 本书为新形态教材，配套资源丰富，教学适用性强，适合作为高等学校Python程序设计课程教材，也适合初学Python程序设计语言的读者自学使用。