《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplotlib模块进阶、Seaborn图表、Plotly图表、Bokeh图表、Pyecharts图表等内容，以及4个项目实战综合案例。书中所有知识结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会Python数据分析程序开发的精髓，从而快速提升数据分析开发技能。
本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。
Spark数据处理引擎是一个惊人的分析工厂：输入原始数据，输出洞察。PySpark用基于Python的API封装了Spark的核心引擎。它有助于简化Spark陡峭的学习曲线，并使这个强大的工具可供任何在Python数据生态系统中工作的人使用。 《Python和PySpark数据分析》帮助你使用PySpark解决数据科学的日常挑战。你将学习如何跨多台机器扩展处理能力，同时从任何来源(无论是Hadoop集群、云数据存储还是本地数据文件)获取数据。一旦掌握了基础知识，就可以通过构建机器学习管道，并配合Python、pandas和PySpark代码，探索PySpark的全面多功能特性。 主要内容 组织PySpark代码 管理任何规模的数据 充满信心地扩展你的数据项目 解决常见的数据管道问题 创建可靠的长时间运行的任务
内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作，它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上，本书与传统的“理论与实践结合”的入门书不同，它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛（已举办10届）和“泰迪杯”数据分析技能赛（已举办5届）（累计1500余所高校的10余万师生参赛）为依托，精选了11个经典赛题，将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合，让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学，还适用于教师教学，为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容，本书提供了以下10项附加价值：（1）建模平台：提供一站式大数据挖掘建模平台，免配置，包含大量案例工程，
本书重点介绍了目前处理数据非常有效的工具——Excel、Python和数据库的应用知识。本书通过一则完整的故事讨论了如何以Python编程为中心，结合Excel和数据库的特点，并以基础统计学贯穿其中，帮助读者深入地了解数据分析的相关知识。在本书中，首先，讨论了如何使用Excel整理数据，以及Excel中数学和统计函数的应用；其次，探讨了与Python编程相关的数据分析内容，包括在Python中进行数据统计工作，以及各种格式数据的转换等；然后，讨论SQLite和MySQL数据库的应用，并介绍了如何使用Python操作数据库；最后，介绍了如何综合使用Excel、数据库和Python编程等工具打造自动化的数据处理中心。 本书架构清晰，内容深入浅出，案例丰富，适合需要进行数据处理和统计分析的职场人士、计算机爱好者等阅读。
本书从实战角度系统论述了Python 爬虫技术的核心知识，并通过大量的真实项目帮助读者深入掌握Python 爬虫技术及其实现。本书提供了大量实战案例，演绎采用各种技术编写Python 爬虫的方式。读者可以任意组合使用这些技术，完成非常复杂的爬虫应用。本书共20 章，分为五篇。篇：基础知识（～2 章），主要包括Python 编程环境的搭建、IDE 的安装和使用、 的基础知识、网页基础（HTML、CSS、JavaScript）、爬虫的基本原理、Session、Cookie。第二篇：网络库（第3～5 章），主要包括网络库urllib、urllib3 和requests 的核心使用方法，例如，发送 请求、处理超时、设置 请求头、处理中文字符、搭建和使用代理、解析链接、Robots 协议等。第三篇：解析库（第6～9 章），主要包括3 个常用解析库（lxml、Beautiful Soup 和pyquery）的使用方法，同时介绍了多种用于分析HTML 代码的技术，例如，
《Python OpenCV快速入门到精通》是一本基础与实践相结合的图书。本书从学Python OpenCV到用Python OpenCV的角度出发，在帮助读者朋友快速掌握Python OpenCV基础的同时，引导读者朋友如何使用Python OpenCV开发简单的应用程序。全书共28章，主要分为3个篇章（基础篇、实战篇、强化篇），基础篇包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy工具包、绘图及交互、图像的几何变换、图像运算、阈值、形态学操作、滤波器、图形检测、图像轮廓、模板匹配、视频处理和人脸检测与识别；实战篇包括更改卡通人物的衣服颜色，图像操作之均分、截取和透视，计算轮廓的面积、周长和极点，掩模调试器，粘贴带透明区域的图像，鼠标操作之缩放和移动图像，机读答题卡，检测蓝色矩形的交通标志牌，滤镜编辑器，给图像打马赛克，给图像的任意区域打马赛克和手势识别；强化篇包括人工瘦脸
本书提供了23种经过验证的的、可视化、示例驱动的模式，涉及抽象类、多重继承、GUI编程和小部件、图形类、绘图和绘图、数学、数据库、Python装饰器、图像、线程、迭代器、创建可执行代码等，从而编写更加健壮、高效、可维护和优雅的Python代码，生成功能强大、灵活的程序。
《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。 《Python数据分析快速上手》适合数据分析的初学者、职场人士和所有对数据分析感兴趣的人员阅读，也适合作为大中专院校相关专业的教学用书。
本书以轻松幽默的语言，从零开始介绍Python语言。书名来源于编程语言中最经典的Hello World程序，寓意带读者从入门到精通。 全书共14章，内容涵盖Python基础语法、数据类型和运算、流程控制语句、函数和模块、面向对象编程、异常处理、文件和网络操作，以及GUI编程、数据库编程和多线程编程。 书中每章都设有总结与扩展和同步练习，以及若干训练营，旨在通过综合案例巩固知识。本书还提供配套代码、课件、答疑服务，以及视频来辅助学习（下载方式见封底）。 书中目录采用幽默风格命名，使用漫画角色对话的形式讲解知识，以吸引读者学习兴趣。 无论您是编程新手，还是有经验的程序员，本书都将以浅显易懂的方式，带您掌握Python语言实用技能。您只要耐心学习践行，必将收获满满，现在请您开始Python编程之旅吧！
Go语言"入门易，精通难”。想要用Go语言写出优质的软件，不仅要了解Go语言的语法，还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有的了解。 本书既聚焦于Go语言，又不限于Go语言，介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误，内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例，以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书，每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。
本书是一部系统论述Python编程语言和实际应用技术的图书,全书共分为13章。~8章讲解Python基本语法; 第9~13章讲解Python实际应用的技术。主要内容包括编写个Python程序、Python基本语法、Python数据类型、函数、面向对象、日期和时间、异常处理、访问文件和目录、GUI编程、网络编程、多线程、MySQL数据库编程和访问Excel文件。 本书每章后面安排了“动手练一练”实践环节,旨在帮助读者消化和吸收本章所讲解的知识点,在本书附录A中提供了动手练一练参考答案。 为便于读者高效学习,快速掌握Python编程方法,作者精心制作了配套的教学课件、源代码和微课视频,并提供在线答疑服务。
本书以Python的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习Python的在生活和工作中的实际应用。 本书共13章，可分为4部分。部分Python的办公自动化篇（~5章）、第二部分网络应用篇（第6~10章）、第三部分GUI编程篇（1~12章）、第四部分其他应用篇（3章）。 本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。精心设计的案例对于工作多年的开发者也有参考价值，并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。注意：本书为进阶版，需要有读者有的Python编程基础。
《Python玩转Excel：轻松实现高效办公》这是一本讲解用Python操作Excel工作表的入门书籍。本书从最基础的工作簿、工作表说起，逐步介绍操作工作表、美化工作表、分析工作表数据、将数据以图表表达的方法，最后讲解将Excel工作表保存成 PDF，以达成办公自动化的目的。本书的特色是在讲解 openpyxl模块或Pandas模块时，会将相关的Excel窗口内容搭配说明，让读者了解程序设计各参数在 Excel窗口所代表的真实意义。
随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和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“数据科学应用”有机结合，为数字化人才的培养助力。 全书共分13章，内容包括：章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包括特征选择、特征处理和特征提取；第7章数据可视化应用；第8~13章介绍6种数据挖掘与建模的方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、森林、神经网络、RFM分析。 《Python数据科学应用从入门到精通》既适合作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python数据科学应用的专业教材或参考书，也
《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。 《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》适合零基础且希望了解和掌握机器学习的读者阅读与参考。
《Python数据分析与可视化项目实战》由浅入深地讲解了使用Python语言实现大型商业案例项目数据分析的知识，几乎覆盖了当今主流的数据分析行业。全书共9章，分别讲解了电影产业市场数据分析和可视化系统，电商客户数据分析和可视化系统，房产信息数据分析和可视化系统，城市智能交通数据分析和可视化系统，NBA球星技术统计信息数据分析和可视化系统，股票数据分析和可视化系统，民宿信息数据分析和可视化系统，足球数据可视化分析和机器学习预测系统，网络舆情数据分析和可视化系统等。 《Python数据分析与可视化项目实战》适用于已经了解Python语言基础语法，希望进一步提高自己Python开发水平的读者，同时还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训机构的教材。
《Python算法小讲堂（视频精讲版）》通过由浅入深的39个Python语言实际案例，不仅帮助初学者学习Python语言的基本使用，还可以使读者从数据、算法等多个角度体验编程的魅力。本书从“如何解决问题”出发，讲述了常用的人工智能编程语言——Python语言的基本使用，帮助读者学习如何进行简单的数据处理，了解什么是算法，领略算法的魅力。当然，最终都是让初学者一行行地亲手写出代码，在计算机上运行自己写出的程序。 《Python算法小讲堂（视频精讲版）》从多个角度叩开了人工智能的大门，让读者得以窥见门内的风景。本书适合对Python语言感兴趣的初学者和进阶者阅读，也适合对编程或算法感兴趣的爱好者。
《小学生Python创意编程（视频教学版）》《Python编程入门与实践》是一本适合孩子、家长和职场办公人员学习的Python编程教材。本书以Python基础为起点，深入浅出地介绍了Python自动化编程的知识和技巧。无论你是初学者还是有编程基础的读者，本书都能满足你的需求。 本书采用了孩子喜欢的趣味方式编写，语言简洁易懂，让读者轻松愉快地学习Python编程。同时，本书也按照入门开发者的思维方式编写，为孩子提供了学习编程的基础知识。如果你是成人或非计算机专业的学生，本书同样适合你，帮助你轻松掌握Python编程。 无论你是想学习编程提升职业技能，还是培养孩子的计算思维能力，本书都是你的。快来阅读本书吧，开启编程的奇妙世界！
《Python数据预处理》详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
内容简介： 《你好，Python》首先介绍各种计算机编程语言的特点、编程思维和程序开发的理念，分析Python语言的发展和选择Python语言的价值和意义；然后着重介绍Python开发工具的下载和安装，Python编程语言的语法、变量、运算、条件判断、循环、函数、输入输出、模块和标准库等知识；最后讲解编程开发方面的经典程序问题、经典算法，并通过Python编程实例，来讲解如何解决网络编程、数据库、电子邮件、数学计算、图形界面等真实问题。
Python是一款解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库，因而在各行各业中得到广泛的应用。对于初学者来讲，Python是一款既容易学又相当有用的编程语言，外很多大学开设了学习课程，将Python作为一门编程语言学习。 本书是一本可让读者轻松、快速掌握Python编程的入门读物。全书分为3部分，共16章。部分是章到0章，介绍Python编程基础知识，包括Python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图，等等。第二部分是1章和2章，介绍如何用Python开发实例游戏弹球。第三部分包括3章到6章，介绍了火柴人实例游戏的开发过程。 本书语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降低。任何对计算机编程有兴趣的人或者初次接触编程
