Python是一门简单有效的面向对象的编程语言，不仅可以完成各种数学运算，还能绘画、分析数据、开发游戏等，你可以通过程序对计算机发布指令，让计算机实现各种功能。 本书以丰富完整的案例演示、逻辑清晰的操作讲解展示Python编程，并特别引入弹弹球、贪吃蛇等有趣的游戏项目，让你能轻松愉快地掌握Python的编程技巧。在项目操作实践中，你还可以发挥自己的想象力和创造力，设计属于自己的实用工具和酷炫小游戏。 快跟随本书，开启一场有趣、难忘的Python编程之旅吧！
本书内容以Python基础编程和数据分析为主线，以超市管理项目为任务组织撰写。全书共分8个任务，包括输入并显示超市系统的开发者名称(初识Python)、超市商品入库(Python程序设计基础)、超市购物(Python程序的控制结构)、超市商品管理(序列数据类型)、基于控制台的购物系统(函数和代码复用)、保存进货交易记录(Python文件操作)、随机生成验证码(模块与Python标准库模块)、超市销售记录分析(Python数据分析基础)等内容。 全书基于Python知识提供了大量的案例和技能训练素材，建有辅助学习平台，同时配备了完善的教学课件、微课视频、课程标准、源代码、技能训练及答案等学习资源，为读者带来全方位的学习体验。 本书可作为高等院校本、专科计算机类专业群Python程序设计课程的教材，也可作为其他专业学习Python相关知识的入门用书。
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。第1~8章讲解Python基本语法; 第9~13章讲解Python实际应用的技术。主要内容包括编写第一个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。
本书全面介绍了深度元学习技术的知识，包括元学习、机器学习、深度学习及其技术平台和应用案例，给出了一套较为完备的深度元学习框架，并根据作者所在课题组的研究成果提出了一些具有启发性的元学习算法和思考方向。 全书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的元学习神经网络 孪生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种有趣单样本元学习算法 关系网络和匹配网络；第6章介绍记忆增强神经网络；第7章进一步介绍饶有趣味且应用广泛的元学习算法 模型无关元学习及其变种；第8章介绍另外两种经典的元学习模型 Meta SGD和Reptile；第9章深入介绍元学习的一些新进展与**研究成果 基于样本抽样和任务难
Python基础语法，包括三种结构，函数，面向对象，海龟绘图。案例结合中国诗词、魔术、字谜等传统文化，趣味性和应用性强。本书面向8到16岁青少年，可作为其编程学习的入门书，文字幽默，内容丰富多彩，案例有趣好玩，是难得的一本青少年编程学习书。本书由浅入深、循序渐进地讲解Python青少年趣味编程所需要的基础知识，力求从零开始、通俗易懂。中小学生即使对编程没有任何概念，只要从*章开始依次阅读，也是可以完全理解并掌握这些内容的。
本书以语料库语言学研究实践为导向，介绍Python编程基础知识。第1章为Python语言简介，第2章至第6章由易到难、循序渐进介绍Python语言的基本数据类型和语法。第7章和第8章提供文本处理的个案实例。全书内容涵盖语料库语言学研究中常用的文本处理模式，读者可以通过学习本书掌握语料库语言学研究中的Python编程技巧，以便更深入地进行研究。另外，本书提供大量语料库语言学文本处理所需的Python代码，读者可以直接将这些代码(或将这些代码稍加改动)用于自己的研究中。
本书共7章，涵盖了Python语言的开发环境及工具的使用、程序基础、数据类型与基本操作、程序控制流程、函数与模块、面向对象编程以及Python语言在数据分析方面的案例应用，包含网络爬虫的编写、Python图形的绘制等内容。 本书内容丰富，以各种编程实例详细讲解函数和扩展库的用法，适用于学习Python语言的初级用户、中级用户，其丰富的各类函数、扩展库的使用说明也可以作为高级用户的使用参考。本书可作为各类院校计算机相关专业的基础课程教材，也可作为Python学习者的参考书。 同时，本书编著者作为参与并获得全国高职院校技能大赛 大数据技术与应用 一等奖的指导教师，书中内容涵盖了当前 大数据技术与应用 方面关于Python语言的各项基本技能，因此本书也可以作为参赛学生和指导教师们的备赛参考工具书。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，
《从零开始学Python 大数据与量化交易》首先讲解量化交易的基础知识，如量化交易的优势、应用、注意事项、历史、量化交易平台等；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法及流程控制、特征数据类型、内置函数与自定义用户函数、面向对象编程；接着讲解大数据分析和可视化的3 个包，分别是Numpy 包、Pandas 包、Matplotlib 包；然后讲解量化交易策略的编写、获取数据函数、基本面量化选股、量化择时的技术指标函数、回测技巧、因子分析技巧；*后讲解Python 量化交易策略的实战案例。 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Python 大数据与量化交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。 《从零开始学Python 大数据与量化交易》适用于各种不同的投资者，如新老股民、中小散户、股票操盘手、基金操盘手和
《Python趣味编程：从入门到人工智能》是专门为青少年编写的零基础Python语言编程入门教材，由浅入深、循序渐进地讲授Python语言编程知识，以解决问题为导向，培养青少年的编程思维。本书采用单元课程的形式编排内容，分为编程基础、数学与算法、游戏编程、人工智能四个单元，采用符合青少年认知水平的趣味案例进行教学，指导青少年使用编程的思维方式解决身边的问题，带领青少年迈进Python编程的奇妙世界。 本书是零起步教材，适合广大青少年和所有对编程感兴趣的初学者阅读，也适合作为学校编程社团和编程培训机构的教材。
这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。 可是本书实际上会远远扩大你的视野，即使不是一个计算机专业的人士，你也可以看到在战争环境下（二战德军坦克问题），法律问题上（肾肿瘤的假设验证），体育博彩领域（棕熊队和加人队NFL比赛问题）贝叶斯方法的威力。怎么从有限的信息判断德军装甲部队的规模，你所支持的球队有多大可能赢得冠 军，在《龙与地下城》勇士中，你应当对游戏角色属性的**大值有什么样的期望，甚到在普通的彩弹射击游戏中，拥有一些贝叶斯思维也能帮助到你提高游戏水平。 除
本书以理论结合编程开发为原则，使用Python作为开发语言，讲解*化算法的原理和应用，详细介绍了Python基础、Gurobi 优化器、线性规划、整数规划、多目标优化、动态规划、图与网络分析、智能优化算法。对于算法部分的每一种算法都包含原理和编程实践，使读者对*化算法的认识更加深入。 本书分为 3 篇共 9 章。第 1 篇（第 1～3 章）是*化算法与编程基础：第 1 章介绍了什么是*化算法及其在生产和生活中的应用；第 2章介绍Python编程基础和Python数据分析库及绘图库；第 3章讲解Gurobi 优化器的基础和高级特性。第 2篇（第 4～6章）是数学规划方法：第 4章详细讲解线性规划的知识，包括单纯形法、内点法、列生成法、拉格朗日乘子法、对偶问题；第 5 章讲解整数规划解法的分支定界法和割平面法；第 6 章讲解多目标优化的概念及基于单纯形法的目标规划法。
本书以数据分析流程为主线，介绍了金融数据分析的方法，并通过Python加以实现。全书分为三部分，共12章，其中第1～4章是基础部分，主要介绍金融数据分析概览、数据分析流程、Python运行环境搭建以及数据分析的基础Python包；第5～8章是进阶部分，分别介绍了数据分析流程中的金融数据获取、探索性数据分析、特征工程和数据建模分析；第9～12章是应用部分，通过综合案例分别演示了股票行情数据分析、资本资产定价模型分析、股票量化投资多因子模型分析和个人贷款信用风险评估的数据分析操作。 本书适合具备Python语言基础、有金融数据分析学习需求的人群，也可供具备机器学习模型基础知识，但并没有系统地了解数据分析流程的读者参考。
《Python Docker实战》讲述容器和虚拟机之间的重要区别，采用基于项目的方式，指导你使用Docker来开发和容器化一个简单的Python应用程序。在简要介绍容器和Docker后，本书将指导你安装和配置Docker，还通过使用Docker命令运行一个简单容器来呈现Docker中使用的基本函数和命令。 此后讲解如何使用所需的库和虚拟环境来开发一个基于Python的消息发送机器人，并将Docker卷添加到项目中，以确保容器数据的安全。 在本书中，读者将创建一个数据库容器并将项目链接到该容器，*后使用Docker Compose一次性启动与机器人相关的数据库。
本书是一本Python入门书，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，*终体验到软件开发的基本过程。本书是基于Python 3.6版本编写的。 本书结构非常简单，除 准备工作 之外，还包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数3个主题，另外26个覆盖了一些比较进阶的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。
本书共9章，设计了9个与网络编程相关的App。第1、2章为全局性、通用性基础知识。第3~9章完成了7个具有较高实用价值的App，依次是网络爬虫App、DenseNet App、智能Web App、智能Android App、智能桌面App、人脸考勤App和机器人聊天App。 本书具备高阶性、创新性与挑战性，可作为网络工程、软件工程、计算机科学与技术、人工智能等专业的本科生教材，也可作为毕业设计指导教材、创新创业训练指导教材、实训实习指导教材，适合研究生和工程技术人员学习参考。
本书系统全面地讲解Streamlit的核心概念，实例项目应用和最佳实践。通过案例带你从零开始，逐步掌握Streamlit的基础知识和高级技能。你将学会如何使用Streamlit实现数据可视化、添加交互组件，构建出炫酷的Web应用。 本书分为两篇，基础篇（第1~7章）讲解Streamlitt的安装配置，以及基本的文本、数据、图表、多媒体等组件的使用和页面布局。实战篇（第8~10章）讲解开发企鹅分类项目、医疗费用预测项目、销售数据仪表板项目，帮助读者熟练掌握Streamlit的高级技能和开发流程。 本书采用理论与实践结合的方式，示例丰富。适合想快速构建机器学习和数据科学Web应用的Python使用者。配套内容有练习数据和源代码，读者可以通过阅读和编码实践快速掌握Streamlit，开发机器学习和数据科学的Web应用。
本书是一本介绍Python Web开发的实战教程的书籍，主要内容是紧紧围绕一个完整的企业门户网站开发案例，由浅入深地讲解Python Web项目开发的各个环节。全书共分为三部分，共有12章。第1部分基础知识篇，包括第1章Python Web环境搭建，第2章基础语法；第2部分实战开发篇，包括第3章企业门户网站框架设计，第4章开发 科研基地 模块，第5章开发 公司简介 模块，第6章开发 产品中心 模块，第7章开发 新闻动态 模块，第8章开发 人才招聘 模块，第9章开发 服务支持 模块，第10章开发 首页 模块，第11章基于Windows的项目部署；第3部分高级强化篇，包括第12章深入浅出Django。 本书配有1500分钟的配套教学视频、案例素材、程序源码、电子课件等丰富的配套资源，帮助读者尽快地掌握Python Web编程的方法。 本书适用于Python Web开发的广大业者、有志于转型Python Web开发的程序员，Pyth
清华大学出版社北京内 容 简 介本书采用理论与实践相结合、边讲边练的形式编写，以Python自带的IDLE和Anaconda为主要学习工具，系统、全面地介绍了Python的基础知识与应用方法。本书内容主要包括Python语言简介及软件安装、Python语言基础与算法、Python序列结构、程序控制结构、函数与模块、面向对象基础、Python标准库与第三方库、科学计算库Numpy、数据分析库Pandas和文件。 本书采用通俗易懂、图文并茂、循序渐进的方式进行讲解，通过动手操作实例与习题练习，帮助初学者较好地理解和掌握Python知识。本书适合作为中学生 信息技术 课程的配套教材，也可作为Python入门学习的指导用书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书基于Python语言,实现了12个典型的实战案例,其内容涵盖了机器学习的基础算法,主要包括统计学习基础、可视化、常用的分类算法、文本分析、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络、电子推荐系统等理论。 本书深入浅出,以实际应用的项目作为案例,实践性强,注重提升读者的动手操作能力,适合作为高等院校本科生及研究生机器学习、深度学习、数据挖掘等课程的实验教材,也可作为对机器学习和深度学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。
本书介绍了一些适合初中学生的有趣的数学内容，例如，怎么用程序图文并茂地展示NBA球员的投篮位置和成功率？同班同学中有人生日相同的概率是多大？什么样的屋顶排水*快？等等。书中的问题都经过精心选择和安排，与初中数学教学的进度同步，同时又用Python程序去动态化这些数学过程并生成一个个GIF动图，使得数学的学习过程变得好玩了，可以激发学习兴趣。 本书适用于初中阶段计算机教学，数学教师和家长也可以将本书作为Python入门参考书，书中展示的生成GIF动图的方法可以用于制作数学课件。
本书系统地介绍了基于Python 平台的人工智能的原理及实现过程，全书共7 章。第1 章 从这里开始认 识Python ，介绍人工智能及Python 基础知识；第2 章 Python 语法基础 ，通过生动有趣的实验实例介绍 Python 编程语法知识；第3 章 Python 程序设计 ，以实例为基础，介绍Python 的编程方法；第4 章 数据 结构 ，通过范例介绍列表、元组、字典、集合、函数等数据结构的使用方法；第5 章 数据库及应用 ，主 要介绍Python 数据库应用及Web 应用开发技术，通过实例讲解Python 数据库应用；第6 章 大数据应用 ， 基于实例，主要介绍网络爬虫、Excel 数据爬取及分析处理等技术，了解数据挖掘分析处理等大数据应用技 术的一般设计流程；第7 章 人工智能 ，以具体实例讲解照片人脸识别、图像识别、视频人脸识别、聊天 机器人、微信语音聊天机器人、图文识别、语音识别及花朵识别等
集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么？过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书，也可以作为一本数据分析师案头的实操工具书，随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
本书主要以Python语言描述过程化程序设计，以问题求解为主线，并着重引入程序设计竞赛的基础知识。本书介绍程序设计基础知识、程序控制结构、列表与字典、函数、类与对象、链表和程序设计竞赛基础等内容，培养学生的计算思维，分析、解决具体问题的能力及创新能力。 本书可作为高等学校本、专科各类专业学生零基础学习程序设计的教材，也可以作为中小学信息学竞赛参加者、大学生程序设计竞赛参加者及Python语言自学者、开发者的入门参考书，对开设Python语言程序设计课程或指导程序设计竞赛、信息学竞赛的教师也有一定的参考作用。
