本书以基础的统计学知识和假设检验为重点,简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到不错的内容。本书利用Python这门开源语言,不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解,而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强,配套提供相关的代码和数据,读者可以依照书中所讲,复现和加深对相关知识的理解。本书适合对统计学和Python有兴趣的读者,特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。
本书的目标是教会读者使用重要的数据科学工具,从而为实施数据科学奠定坚实的基础。 读完本书后,你将掌握R语言的精华,并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容:先给出一些引人入胜的示例,以便你可以整体了解这一章的内容,然后再深入细节。本书的每一节都配有习题,以帮助你实践所学到的知识。 本书适合R数据科学家阅读
低代码开发平台是企业实现数字化转型的有效手段。近几年,各大软件公司纷纷布局和推出低代码开发平台,而微软公司的Power Platform 已占据世界500 强97%企业的市场。 本书从Power Platform 基础理论出发,并着手实践,除了介绍大众熟知的数据可视化工具Power BI,还介绍Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 及通用组件(AI Builder、Data Connector、Dataverse)等,帮助读者了解Power Platform 的工作原理和业务场景,掌握低代码应用开发、流程自动化、数据分析与可视化、智能聊天机器人等应用技能。 本书内容循序渐进,指导性强,尤其适合非IT 背景的业务人员,及对数字化转型,特别是对全民开发、低代码开发感兴趣的读者阅读、使用。
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本书使用在世界范围内拥有超多玩家的游戏《我的世界》(Minecraft)作为主线,让孩子在游戏的过程中体验编程的快乐,并学习到一些编程的基本技巧,包括重复执行、条件分支等,培养孩子的逻辑思考能力。书中结合大量的图片和卡通形象,对编程过程的每一步都有详细的介绍,轻松易懂。内容由浅入深,引导孩子一步步挑战难度更高的任务。
内 容 简 介本书通过构建多种几何图形或函数曲线的程序实例,由浅及深地阐述Python编程在画几何图形时所需要的知识和方法。每个实例都会让读者体会到几何组合图形的美观和编程思维的精妙,初步建立数学建模、程序分析、程序设计的思维。本书不是侧重Python编程语法,而是重在从解决实际数学问题的角度出发阐述程序设计的逻辑和实现代码,其中涉及的必要的和基本的编程知识及概念,也会讲解。本书适合具备小学和初中几何知识的读者在入门学习Python编程时使用,可在老师的辅导下学习和使用。
编程的核心是算法,学习算法不仅能教会你解决问题的方法,而且还能为你今后的发展提供一种可能。《你也能看得懂的Python算法书》面向算法初学者,首先介绍当下流程的编程语言Python,详细讲解Python语言中的变量和循序、分支、循环结构,以及列表和函数的使用,为之后学习算法打好基础。然后以通俗易懂的语言讲解双指针、哈希、深度、广度、回溯、贪心、动态规划和很短路径等经典算法。《你也能看得懂的Python算法书》适合有编程基础的算法爱好者阅读。
《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。
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言,通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章,大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等;第3部分介绍了深度学习中的常用算法,包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络;第4部分是项目实战,基于真实数据集,将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
如果你想动手编写高效、高质量并且很容易与其他语言和工具集成的代码,本书将快速地帮助你利用Python提高效率。本书基于Python专家的流程培训课程编写,内容通俗易懂。本书包含很多注释的例子和插图,以帮助你开始使用Python2.7和3.3。每章都包含关于Python语言的重要组成部分的一节课。本书主要内容:了解Python的主要内置对象类型,如数字、列表和字典;创建和处理对象的Python语句,学习Python的一般语法模型;利用Python的基本程序工具的结构和重用代码;了解Python模块:语句包、函数和其他工具;探索Python的面向对象的编程工具,用于构建代码;了解异常处理模型和开发工具编写较大的程序;探索优选的Python工具,包括装饰符、描述符、元类、Unicode的处理。
本书以Python为背景讲述编程,用示例强化理解、条分缕析Python工作原理,给出了经验总结及其语言特性的缘由和技巧。内容包括Python编程基础知识、如何独立编程、程序片段的功能及来由、创建实用和可重用代码、面向对象编程等。
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。
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。