《Python编程 从入门到实践 第3版》 本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的新特性，等等。 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》 本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的部分介绍了基
本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
《Python应用数值方法 解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向，强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题，提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题，方便读者在巩固所学知识的同时，进一步提升自己编写代码和解决问题的水平。
本书是Python领域备受推崇的经典作品，致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护，并且地道的Python代码。本书着重讲解Python语言所独有的功能，助你成功进阶为Python高手。第2版与时俱进，教你跳出旧有经验，探索并运用地道的Python 3功能。第2版主体内容分为五部分：数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。每一部分都精彩纷呈，通过丰富的示例和细致的讲解，教你充分利用Python特性，写出有效且现代的Python 3代码。
本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。 本书适合Python 程序员阅读。
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。
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计*机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
标准Python程序很容易过载，从而出现慢如龟爬的情况。asyncio库正是为了解决这些问题而构建的，它简化了任务的划分和调度。asyncio可无缝地同时处理多个操作，使应用程序疾如闪电，且具有扩展性。 《Python asyncio并发编程》在大量示例的引导下，介绍异步、并行和并发编程。将难理解的并发内容分解为简明易懂的流程图，使读者可轻松了解任务的运行方式。在本书中，读者将学习如何使用asyncio来突破Python的限制，从而加快Web服务器和微服务的运行速度。读者甚至可将asyncio与传统的多处理技术结合起来，以大幅提升性能。 主要内容 ● 通过aiohttp构建支持并发Web请求的Web API ● 同时运行海量SQL查询 ● 创建一个可并行处理数GB数据的map-reduce作业 ● 在asyncio中使用线程来混合阻塞代码和asyncio代码
Python 因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工 智能的编程语言。《NumPy 数据处理详解 Python 机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就 从 Python 中经常使用的 NumPy 库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代， NumPy 因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比 C 语言，所以 NumPy 也成 为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了 NumPy 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法，特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法，或将此书作为案头手册，随时翻阅查看。
《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。
《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是本系列中的一本真正意义上的 图册 。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 毫无节制 地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个
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。第1、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、朴素贝叶斯
大数据时代已经到来，随着数据的逐步开放，交通领域的研究课题或多或少都要接触、使用时空 大数据。交通领域的从业者迫切需要强有力的工具和技术应对日益纷杂的交通数据。交通是一个交叉 学科，交通数据分析人才的知识体系需要与数据处理、网络爬虫、数据可视化、地理信息、复杂网络、 数据挖掘、机器学习等多学科知识深度融合，这也为交通领域的人才培养带来巨大挑战。 在此背景下，本书针对不同的学习阶段与业务需求设计了三篇共15章内容。基础篇（第1～5章） 梳理Python数据分析、网络爬虫、数据可视化、地理信息等基础知识；应用篇（第6～10章）介绍 出租车GPS数据、地铁IC刷卡数据、共享单车订单数据、公交GPS数据等各类时空大数据的实际案 例应用；方法篇（第11～15章）融汇数据挖掘、空间统计、复杂网络学科等交叉学科方法，与交通
《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融
《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》是一本介绍大数据时代用 Python 进行数据获取、数据清洗 和数据可视化分析的技术图书。全书共分两篇，其中第 1 篇主要介绍了数据获取的相关知识，具体内容包 括 HTML、JSON 与网络爬虫基础，爬取静态网页，使用 CSS 选择器爬取数据，遍历 HTML 网页并获取 数据，使用 XPath 表达式与 Ixml 包创建爬虫程序，使用 Selenium 爬取动态网页，Scrapy 爬虫框架的使用， 数据存储等 ；第 2 篇主要介绍数据分析及可视化相关知识，具体内容包括数据可视化基础知识，Pandsa 数 据处理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具进行数据分析和可视化等。每篇均设置特别章 节进行了综合案例演练，提高综合水平。 《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》一书内容丰富，涵盖面广，特别适合作为大中专院校相关 专业的教材，也适合作为大数据分
本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于Python2.7和3.3版本，同时也适用于其他Python版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。 本书主要内容： * 学习Python的主要内置对象类型，如数字、列表和字典。 * 使用Python语句创建和处理对象，并学习Python的通用语法模型。 * 使用函数减少代码冗余，使用包代码结构实现代码重用。 * 学习Python模块，从而封装语句、函数和其他工具，以便构建大型组件。 *
本书全面系统地介绍了Python语言在常见办公场景中的自动化解决方案。全书分为5篇21章，内容包括Python语言基础知识，Python读写数据常见方法，用Python自动操作Excel，用Python自动操作Word 与 PPT，用Python自动操作文件和文件夹、邮件、PDF 文件、图片、视频，用Python进行数据可视化分析及进行网页交互，借助ChatGPT轻松进阶Python办公自动化。 本书适合各层次的信息工作者，既可作为初学Python的入门指南，又可作为中、高级自动化办公用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。
本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。本书的特色是将Python贯穿于内容之中，为读者提供实践练习，也便于读者学习用Python解决实际问题的能力。 本书适用于大数据与人工智能专业的教师和学生，也适用于对数据科学感兴趣的人士和企业界的工程师。
金融风险管理已经成为各个金融机构的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断地深入发展，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师（FRM）就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域权威的国际认证考试。本丛书以FRM考试、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。本丛书将金融风险建模知识和Python编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。 本书是本系列图书的第二册，共分12章。本书的第l章讲解金融数据波动率计算，其中主要包括MA、ARCH、GARCH等模型。第2章介绍随机过程，比如马尔可夫过程、马丁格尔策略、维纳过程、伊藤引理和几何布朗运动等内容。第3章探讨蒙特卡罗
本书Python新手入门经典图书，涵盖了Python编程的方方面面。本书前半部分介绍了基础知识与概念：从安装Python、配置开发环境，到列表、元组、字符串、字典以及各种语句的基础知识，再到抽象、异常、方法、属性、迭代器等核心概念，Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，以及Python程序测试、打包、发布等知识。本书的后半部分，向读者详尽介绍了当下流行的多个Python项目的开发过程。 本次修订，不仅在结构与细节知识上进行了优化和完善，还增加了贴近真实商业环境的案例，并辅以课件PPT和专门针对求职应聘的习题，旨在帮助读者真正掌握Python开发的实战能力。
Python 的丰富模块（module）以及广泛的应用范围，使Python 成为当下重要的计算机语言之一。本书尝试将Python 常用模块与应用分门别类组织起来，相信只要读者遵循本书实例，一定可以轻松学会Python 语法与应用，逐步向Python 高手之路迈进，这也是撰写本书的目的。 为了提升阅读体验，《Python王者归来: 增强版》为彩色印刷，在图书结构、案例选择以及代码样式上都进行了细 心设计，力争呈现给读者一本与众不同的编程图书。本书适合所有对Python 编程感兴趣的读者阅读，同时也可以作为院校和培训机构的相关专业教材。
本书前5版好评如潮，作为第6版，本书首次使用了Python语言。本书除了介绍用于统计和机器学习等领域的预测、分类、可视化、降维、推荐系统、聚类、文本挖掘、网络分析等方法之外，内容还包括： ● 新加入的合著者Peter Gedeck拥有使用Python讲解商业分析课程的丰富经验以及将机器学习应用于新药发现过程的专业技能。在本书中，他十分乐于将这些经验和技能与读者分享。 ● 讨论数据挖掘中的伦理问题。 ● 根据教师和学生的反馈意见对内容做了更新。 ● 通过多个案例展示数据挖掘技术的实际应用。 ● 每章后面的习题有助于读者评估和加深对该章内容的理解。 ● 在线支持网站提供了数据集、教学资料、习题答案、PPT教案和案例解决方案。
金融风险管理已经成为各个金融机构的职能部门。特别是随着全球金融一体化不断地深入发展，金融风险管理越发重要，也日趋复杂。金融风险管理师(FRM)就是在这个大背景下推出的认证考试，FRM现在已经是金融风险管理领域****的国际认证考试。本丛书以FRM考试、二级考纲内容为中心，并且突出介绍实际工作所需的金融建模风险管理知识。本丛书将金融风险建模知识和Python编程有机地结合在一起，配合丰富的彩色图表，由浅入深地将各种金融概念和计算结果可视化，帮助读者理解金融风险建模核心知识，提高数学和编程水平。 《Python金融风险管理FRM(基础篇)》是本系列图书的第6本，共分12章。《Python金融风险管理FRM(基础篇)》的第1章和第2章主要介绍Python基础编程内容，比如数据类型、运算符、条件循环语句、读写操作、函数等。第3章和第4章主要介绍NumPy和Scipy等
《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，第1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，第10章讲解数据学术报告、论文和出版，第11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。
