《Python语言程序设计与应用/普通高等教育大学计算机“十三五”精品立体化资源规划教材》的编写参考了全国计算机等级考试“Python语言程序设计”及广东省计算机水平考试“Python程序设计”考试大纲及样题。全书共12章,分为基础和提高两篇。基础篇包含-7章,包括Python语言概述、Python语法基础、Python高级数据类型、Python控制语句、Python函数与模块、面向对象程序设计、Python文件操作与数据格式化,主要讲述程序设计基础知识及在Python语言中的实现;提高篇包含第8-12章,包括多媒体数据处理、网络编程、Python网络爬虫、科学计算和可视化应用、Python机器学习等。内容涵盖Python的不同应用领域,展现了丰富的Python应用生态,既有Python标准库,也有大量流行的第三方库。 《Python语言程序设计与应用/普通高等教育大学计算机“十三五”精品立体化资源规划教材》
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。
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。
《Python统计分析基础及实践》以Pytho3为基础,详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用,全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法,进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识,概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法,如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终,提出问题并用Python编程实现,以点带面,可帮助读者快速理解知识点,并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面,内容安排由浅入深、循序渐进,特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习,也适
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。
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。
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。
本书是一份全面的指南,介绍如何在应用程序中使用久经考验的编程方法——设计模式。书中将主要探讨如何构建自己的定制模式,并将其应用于Android开发。本书并非依次介绍每种设计模式,而是从开发者的角度,基于应用程序开发的各个方面探讨在构建Android应用程序过程中可能出现的设计模式。本书专注于开发一个完整的客户端移动应用程序,重点关注何时、如何以及为什么应该在Android开发中使用模式。读者将学会如何将设计模式应用于Android开发的各个方面,以及如何使用它们协助实现实践。
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。
在本书中,作者聚焦于微软的Power BI,并通过精准的演示,向读者清楚地展示如何在各种数据库和CRM应用程序上产生数据视觉效果。另外的福利就是,读者还可以了解如何在Azure应用程序中嵌入视觉效果。Cortana套件的整合确实是一个倍增器。 你将学到:— 数据可视化解决方案的市场调查。 — 如何使用普通和 的Power BI功能。 — 如何将嵌入式Power BI仪表板部署为Azure应用程序。 — 如何使用Microsoft SQL Server构建现代Power BI解决方案,并应用包括Cortana在内的Microsoft Stack。 — 如何在开源数据存储上构建一个视觉上令人满意的Power BI解决方案,即PostgreSQL。 — 如何解锁企业机密,例如通过将Power BI与Dynamics CRM集成并使用自然语言查询来梳理趋势,进而突出 相关的业务趋势。
本书介绍交互式设计的技术与技巧,讲述如何从目标用户的需求和期望出发,结合人类本身的心理特征和行为特点,用简单的方法创建易用、有效且让用户愉悦的设计。书中阐释了合理删除、分层组织、适时隐藏和巧妙转移这4个令交互设计成果程度简单易用的策略。第2版根据近年来交互设计领域的实践和发展,对书中案例进行了全面更新。
在本书中,作者聚焦于微软的Power BI,并通过精准的演示,向读者清楚地展示如何在各种数据库和CRM应用程序上产生数据视觉效果。另外的福利就是,读者还可以了解如何在Azure应用程序中嵌入视觉效果。Cortana套件的整合确实是一个倍增器。 你将学到:— 数据可视化解决方案的市场调查。 — 如何使用普通和 的Power BI功能。 — 如何将嵌入式Power BI仪表板部署为Azure应用程序。 — 如何使用Microsoft SQL Server构建现代Power BI解决方案,并应用包括Cortana在内的Microsoft Stack。 — 如何在开源数据存储上构建一个视觉上令人满意的Power BI解决方案,即PostgreSQL。 — 如何解锁企业机密,例如通过将Power BI与Dynamics CRM集成并使用自然语言查询来梳理趋势,进而突出 相关的业务趋势。
众所周知,Python这门编程语言的应用场景十分广泛,人工智能、数据分析、爬虫、Web开发、游戏制作等领域都能看到Python的身影,随着近几年Python的大热,和上述Python应用场景相关的书籍、视频、网站等教学资源随处可见,而市面上Python的基础入门教程更是多如牛毛。遗憾的是,在如此丰富的Python教学资源中,为网络工程师量身打造的计算机网络运维方面的教学书籍却相当匮乏。本书内容基于思科设备和技术,从网络工程师的角度出发,以截稿前的Python 3.8为主,从Python的安装到基础和进阶知识,再到Python在网络运维中的实战应用和网络工程师必须掌握的Python第三方模块,所有内容均为网络工程师量体裁衣,让完全零基础的网络工程师能够快速上手并掌握Python这门编程语言,将网络运维自动化技术运用在日常工作中,在提高工作效率的同时,提升职场竞争力。本书所
本书介绍了Go语言的实践应用技术,主要以实际应用为目的,使读者在掌握基本的Go语言知识的基础上进行更多的实践训练。本书涵盖了Go语言基本概念、Go应用程序的管理机制、创建用户界面、云基础设施、微服务器及服务到服务的通信模式等内容,并按照问题、解决方案和讨论的顺序结合具体的程序示例对70种Go语言的技术逐步进行了介绍。本书可以作为程序员解决实际问题的参考。也可以作为Go语言爱好者学习和应用的参考书。还可以作为非专业学生Go语言学习的入门参考书,也可以作为专业学生的实践参考书。
《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库,掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等,并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。
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。
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高效地实现各类算法。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。