有限元是当今工程分析中应用*广泛的数值计算方法。本书以结构分析为主题，介绍了基于Python的有限元分析开源框架（被作者命名为Feon）的搭建过程和扩展方法。本书分为5章，主要内容包括Python、Numpy（Python著名的矩阵运算包）和Matplotlib（Python著名的二维绘图包）简介，Feon的框架及结构分析子包Feon.sa（structural analysis）的搭建过程，Feon中自带单元的定义和应用，如何自定义单元、求解函数（以计算结构动力学频率和振型为例）及子包（以渗流分析为例，定义子包ffa（fluid flow analysis）），以及Python进行有限元编程方面的建议。书中所有的程序均在Python 2.7上测试通过。

本书为读者提供一本全面、系统的Python教材,从基础知识讲起,逐步深入,让读者逐步掌握Python编程的基本概念和核心技术。全书共10章,包括认识Python、Python基本语法、Python流程控制、Python组合数据类型、Python函数、Python模块、Python错误和异常、Python数据分析及数据可视化、量化交易基础、Python编写量化交易策略。本书提供大量的案例,每一个案例,都已上机调试、运行通过,让读者在实践中学习和掌握Python编程技能。每一章都有综合案例,更有利于读者融会贯通知识要点。同时,也关注Python的最z新发展和应用趋势,为读者提供前沿的知识和技术。读者可扫描书中二维码观看教学视频。

本书注重基础，循序渐进，系统地讲述Python程序设计的主要知识与量化交易各类策略的开发。全书涵盖Python程序设计基础、Python程序结构、函数与模块、文件与目录操作、Python面向对象、Python数据库编程、Python量化工具Numpy、Python量化工具pandas、量化交易数据的获取与清洗、量化交易平台、策略开发与经典CTA策略、统计套利、多合约组合交易策略、期权交易等内容。 当前高校金融工程专业的量化投资类课程中，缺乏融合Python和交易实务的课程，通过本书的教学，能够实现在开源环境下，利用Python语言进行量化投资策略开发、策略回测、策略模拟、风险控制等实战性功能的开发和使用。克服中低频交易中C 编写维护难度大，学习成本高，不利于投资者专注交易策略开发的缺点。

内容简介： 本书是一本面向初学者的Python基础性教程，分别从 程序是什么 开始Python的学习 编写Python程序时的规则 构成程序的基本功能 试着编写猜数字游戏 将猜数字游戏图形化 类和对象 试着使用扩展模块 8章对Python语言进行由浅入深的讲解，令Python初学者带着兴趣去学习。本书语言生动、版式设计活泼，通过讲解一段语法后进行编写示例的形式，能够让初学者加深理解。 本书适合对Python感兴趣的零基础的读者阅读和学习，也适合相关培训机构作为教材使用。

机器学习作为实现人工智能的方法，是一种让计算机具备学习能力的数理技术。本书就以Python为工具，结合实例和代码分析对机器学习中的异常检测和系列数据分析技术进行了详细解说。其中前半部分介绍了基本的分类器和预测器的使用方法，以便读者能够顺利地进行机器学习实践。后半部分以作者的研究经验为基础，介绍了一些应用于实际问题的例子。 本书以解说实例源码为中心，特别适合有一定编程基础、对机器学习技术感兴趣的高校学生学习，也适合将机器学习技术应用于实际业务的工程师参考。

本书以Python编程为主线，通过丰富的学科应用案例，系统且循序渐进地介绍Python编程基础、基础数据科学及人工智能编程等知识，让教师们从编程学习中逐渐熟悉和掌握用信息化手段解决问题的过程与方法。此外，本书还有一个突出特点是：书中通过对数量众多的真实学科案例的剖析，深入浅出地介绍了很多极具教育价值的工具。学科教师可以直接将其应用于学科教学、备课或自身提升。

学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python Pyqt编程魔卡》，将学习Python Pyqt时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括Python Pyqt模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python Pyqt初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

Python语言是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，被广泛地应用于界面程序开发、网络爬虫、办公自动化、科学计算、可视化显示、游戏开发等领域。本书将Python语言基础知识划分为多个项目，每个项目里有多个任务，大部分任务包括任务描述、任务分析、任务实现及相关知识点介绍。全书包含7个项目：项目1是搭建开发环境，包括Python语言介绍、Python解释器安装和第三方集成开发环境PyCharm安装；项目2是语法基础，主要介绍固定语法、数值类型操作和字符串操作等内容及其应用；项目3为流程控制，主要介绍比较运算符、逻辑运算符、判断语句、循环语句、异常控制语句等内容及其应用；项目4为数据结构，主要介绍列表、元组、字典、集合等内容及其应用；项目5为函数，主要介绍函数定义、参数传递、模块、高阶函数等内容及其应用；项目6

学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python网络爬虫编程魔卡》，将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括python网络爬虫相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python网络爬虫初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

本书通过以Pandas实现的精彩的数据分析项目，来讲解大数据相关的主题及概念。通过学习本书，读者可以根据项目的大小及类型来评估自己的项目是否适合使用Pandas库。本书对如何在Pandas中高效地加载及标准化数据进行了解读，并回顾了一些常用的加载器及它们的一些**威力的选项，从而读者可以学会如何高效地存取及转换数据、使用什么方法、什么时候采用或回避一些更高性能的技术。本书还将带读者用心思考Pandas中基本的数据访问及维护，以及直觉字典语法。本书适合作为Python数据分析学习者及相关从业人员的参考用书。

本书是《“笨办法”学Python 3》一书的进阶篇，《“笨办法”学Python 3》介绍了用Python 3编程的基础知识，而本书则通过52个精心设计的习题帮助读者超越基础，提升水平。这52个习题大部分都结合实际演示，并配有附加挑战，每个习题都可以帮读者掌握一项关键的实践技能，包括使用文本编辑器管理复杂的项目、利用功能强大的数据结构、应用算法处理数据结构、掌握必要的文本分析和处理技术、使用SQL有效且合逻辑地建模存储数据，以及学习强大的命令行工具等。本书旨在帮助读者从单纯地编写能运行的代码跨越到编写能解决实际问题的高质量Python代码，成为一名高阶的Python程序员。本书适合所有已经开始使用Python的技术人员，包括初级开发人员和已经升级到Python 3.6版本以上的经验丰富的Python程序员。

学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《Python数据分析编程魔卡》，将学习Python数据分析时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python数据分析初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

`

Python是近年来十分流行的编程语言。作为脚本语言，Python尽管在速度上比编译语言如C和C 等略有逊色，但其因开放性、跨平台和易学易用的特点获得了众多专业和非专业人士的青睐与支持。然而目前在介绍Python的书目中却难以觅到一本合适的教材，大部分资料为译著，内容过于宽泛，价格也不菲。一本适于初学者，让读者把握Python的核心内容的教材成为我们本次编写的目的。 本书以凝练的风格介绍Python的核心知识，每一章都有明确的学习目标，并配有大量在交互环境下操练的实例和运行结果，以帮助读者理解具体的知识点。本书介绍了Python自带的开发环境以及IPython等其他集成开发环境，且全部实例的代码均在Python 3环境下调试通过。 全书共分9章，按照循序渐进的原则安排，从内置对象类型到语句语法，再到函数和模块，以及面向对象编程和异常处理等，较全面地