本书通过大量实战案例和项目全面讲解如何利用Python进行自动化办公，帮助广大职场人士快速处理大批量或重复性的工作，将过去需要一天或几天时间完成的工作，在几分钟或者十几分钟内完成，大大提高工作效率。 本书主要内容包括Python安装及编程方法、Python语法基础实战、自动化分析处理数据实战、自动化操作Excel文档实战、自动化图表制作实战、自动化操作Word文档实战、自动化制作PPT幻灯片实战、自动化操作PDF文档实战、自动群发邮件及自动抓取网络数据实战和Python自动化办公实战项目。 本书将基础知识与实际工作场景案例相结合，图文并茂、由浅入深、易学易懂。 本书适合广大职场办公人士、财务人士、数据分析人士等用户阅读，也可作为中、高等职业技术院校程序设计课程的参考用书。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下的基于Python 3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikit learn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySpark ML）机器学习的开源程序库，等等。 全书共分为4部分，分别如下。 （1） 入门篇： 包括对全书核心概念的指南性介绍，以及如何在多种主流PC操作系统上（如Windows、macOS和Ubuntu）配置基本编程环境的详细说明。 （2） 基础篇： 涵盖了Python 3.11的编程基础、基于Pandas 2.0的数据分析，以及使用Scikit learn 1.3解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。 （3） 进阶篇： 介绍如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分别搭建多种深度学习神经网络框架。尝试基于PySpark 3.4的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。

本书根据青少年学习编程语言的特点，从零起点开始手把手教青少年学习Python这种编程语言，为青少年量身定制了许多好玩的程序和游戏，能够让青少年读者在学习中即学到了编程技术也找到了乐趣。

《学习Python（第6版）》深入浅出地讨论了大部分Python 编程主题。利用从本书中学到的Python 知识，读者可以掌握高质量软件研发背后的逻辑。书中采用一种易懂的、循序渐进的方法来介绍基本的编程概念，先从控制结构、函数和列表等概念开始，再深入讨论类。这有助于确保读者理解基本的编程概念，并知道如何解决现实中的问题。书中每一章都包括清晰美观的代码清单、真实世界的例子和大量练习。 《学习Python（第6版）》针对Python 3.11 进行了全面更新，新增或改进了大量主题，尤其适合想要高效掌握Python 新特性的读者。

本书主要针对中职学生及python初学者量身定做，是编者学习、技能大赛辅导和使用python开发过程中的体会和经验总结，涉及实际开发中的所有的重要知识点、内容详尽，代码可读性及可操作性强。本书主要介绍python语言的类型和对象、操作符、表达式、编程结构和控制流、函数、序列、多线程、正则表达式、面向对像编程、文件操作、网络编程、邮件收发、数据库操作、网络爬虫、数据分析等内容。每一章节都有针对知识点的实践项目、问题解答、练习、授课PPT、微课视频、案例程序源码等。

本书以Python语言及其环境为工具，系统讲解算法的概念、程序设计的基本思想以及常用的程序设计方法。主要内容包括：程序设计基础知识与Python程序设计的基本方法；数据类型的概念及Python程序中的操作方法；算法的概念及应用；类和对象的概念及应用；用户界面设计的一般方法和技能；数据文件、数据库操作的一般方法。 本书注重程序设计理念的先进性、程序设计方法的实用性以及学习过程中的思维连贯性，精心选取必要且实用的教学内容，并根据教学或者自学过程中的实际需求进行编排和讲解。

《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，0章讲解数据学术报告、论文和出版，1章讲解实战训练营。 《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》包含大量实例，内容由浅入深，循序渐进，既可作为Python与数据科学相关技能的教材，也可作为研究人员的实用手册，尤其适合需要绘制高质量科研图表的研究人员和在读研究生。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶

本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现图像视觉处理应用的简捷、功能强大。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关领域科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

《Python程序设计——从基础开发到数据分析（第2版）-微课版》以Pytho3.7为编程环境，从基本的程序设计思想人手，逐步展开Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。全书共分为三篇：基础篇、开发篇和提高篇，共17章。其中，基础篇（～9章）主要讲解Python的语法基础、控制语句、函数与模块、文件、面向对象程序设计、Tkinter图形界面设计、数据库应用、网络编程和多线程等知识，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务；开发篇（0章和1章）讲解函数式编程和Python文本处理；提高篇（2～17章）介绍Python流行的第三方库，讲解Pygame游戏设计、科学计算和可视化应用、图像处理，以及数据挖掘、机器学习和数据分析工具Pandas等。该书的特色是以游戏开发案例为导向，让学习Python语言充满乐趣。书中不仅列出了完整的源代码，而且对所有的源代码进行

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。