● 图形化编程，所见即所得 配套作者团队发的强大工具 Visual Python，扫清初学者的学习障碍 ● 新颖有趣的游戏式编程，零基础也能懂 在一个个精彩的小游戏中，学会基本的 Python 编程知识，锻炼想象力与创造力 ● 课时设计合理，学练结合 学习目标 准备知识 界面设计 代码编写 动手实践 扩展任务 课后练习
·零基础、门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否触过Python、是否使用Python发过项目，都能从本书中获益。 ·实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例，逐一讲解Python的各种知识和技术，后还以讲解实际发项目来总结本书所讲内容，帮助读者在实战中掌握知识，轻松拥有项目经验。 ·便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要”，以便读者明确学习方向。一些章后的“实战演练”则根据所在章的知识精心设计而成，读者可以行自我检测、巩固所学知识。 ·细致微、贴心提示 本书在讲解过程中设计了“提示”“注意”等板块，帮助读者在学习过程中更清楚地理解基本概念、掌握相关操作，并轻松学会实战技巧。 ·全程同步教学录像 教学录像涵盖本书重要知识，详细讲解每个范例及项目的发过程与关键，能帮助读者更轻松地掌握书
完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力造，近40000读者已验证
Python数据科学加速:Dask、Ray、Xorbits、mpi4py
掌握Python分布式计算！从语言概述到核心技术，从集群部署到机器学习、强化学习，全面解析Dask和Xorbits，还有分布式数据预处理与mpi4py的应用。无论你是Python发者还是数据科学家，本书将带你领略分布式编程的威力，让你在大规模数据处理和并行计算中事半功倍。拓展你的技术领域，加速你的项目程，成为分布式计算的大师！
人们都认为Python简单易学，但其实Python 的复杂程度要远高出许多人的设想，诸多概念被隐藏在看似简单的代码背后。这也是Python易学难精的主要原因。对一门语言的学习如果仅停留在语言规范层面，经不起实战的考验。本书试图从Python 3的解释器手，剖析语言背后的实现，帮助读者修炼Python技能，不仅会用，还用得好，用得妙。
（1）内容全面：囊括基础认知、深度理解、落地方案、未来规划 （2）分析透彻：从问题手，追本溯源，分析到每一落地细节 （3）实操性强：从架构构建到模块实现，从方法指导到案例实战 （4）图文并茂：包括近百个精心绘制的图表，让内容可视化
想学 Python? 想编写实用的程序？没有编程经验？ 没问题，选择这本书就够了！无须编程基础、门级的 Python 编程书！ 72 个实例（例如自动驾驶、桌面便利贴、绘图软件、聊天机器人、心里测验、笑话制造机、 75 个编程练习。 20 个编程相关小贴士。
随着科技的发展，气象学的相关研究对从业人员提出了更高的计算机编程要求，气象与计算机技术的深度融合成为发展的趋势。 本书关注Python在气象数据处理与可视化方面的应用，循序渐进地介绍Python基础应用，内容涵盖了NumPy、pandas、xarray、SciPy、Metpy、Matplotlib等常用于气象领域的模块的具体用法。本书提供了大量浅显易懂的与气象相关的示例，涵盖多种常见应用场景，极大地降低了读者的学习成本。 通过阅读本书，读者可以在较短时间内掌握Python在气象数据处理与可视化中的常用编程技能。
李宁 私房菜谱 ? Python语法基础 ? Python高级编程 ? Python Web发 ? Python GUI发 ? Python爬虫技术 ? Python游戏发 ? Python办公自动化 ? Python项目实战 李宁 实战项目 ? PyQt6游戏项目实战：俄罗斯方块 ? Pygame游戏项目实战：塔防 ? Python爬虫项目实战：抓取数据并存档 ? Python Web项目实战：基于Django的58同城项目设计
本书特色： 理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 提供书中全部程序源代码，可快速阶到实用阶段； 由浅深，理论结合实际，案例丰富实用； 取材科学、结构严谨、实用性突出。
本书特色 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从门到项目实践:超值版》赠送示例源代码、重内容的多媒体视频教程和教学课件。
● 内容全面 覆盖数据爬取、数据存取、数据访问、数据预处理和数据分析等 ● 案例丰富 实战案例 案例源码，帮助读者快速掌握实操技能 ● 知识拓展 网络爬虫 机器学习，帮助读者一步提升专业技能
1.本书以老少皆宜的漫画形式，通过故事情节推动，讲述了从安装软件到Python的基本语法、运算符、分支结构等相关知识。 2.本书基于Python3.7版本编写，理论与实践相结合，引导读者快速门，走Python应用领域。 3.本书将趣味的漫画故事与活泼的案例相结合，透彻的分步解析，让Python的学习不再那么枯燥。 4.内容源自b站爆笑视频《偷着学Python》，该视频已有20万的播放量（播放量数据源自2021年10月统计的b站数据）。
基于Python语言，深剖析软件测试发的工具、方法、流程及提升测试效率的解决方案 专业作者团队十多年测试工作经验总结升华，口、HTTP、WebUI、移动端自动化测试超详细实战分享 测试技术、实战演练、视频演示、源码分析一应俱全
1.《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》（第1版和第2版）作者力作。 2.通过81个趣味小项目带你快速上手Python编程，项目实践性强、涉及各种类型，给你带来趣味性和启发性。 3.项目代码短小精悍，大部分少于256行，并设计成独立源文件，便于分享。
大厂服务端测试技术专家10年实战经验总结，手把手教您快速摆脱编程语言、框架、中间件及传统编程思想束缚，全景式、体系化解读服务端测试发的流程、技术栈和实用规范
零基础学机器学习与量化策略、详解多个行业中的大数据分析技术，全面揭秘机器学习在商业中的应用实战，详细金融数据风控、股票量化交易、商品智能推荐、用户情感分析等大数据分析技术
近年来，OpenCV在图像分割、物体识别、运动跟踪、人脸识别、目标检测、机器视觉、机器人等领域大显身手。OpenCV内容之丰富，是目前源视觉算法库中所罕见的。本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5，面向初学者，涵盖传统的图像与视频处理方法，内容丰富，行文通俗，适合读者快速门。
本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展介绍相关的理论知识，推导生成可行的解决方案，* 后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。
1.测试发专业人士撰写，凝聚自己多年发经验，系统且深阐释利用Python行Web自动化测试涉及的方法和实践。 2. 作者提供售后服务，有QQ群答疑。 3. 持续更新测试方面的内容。
● 内容实用：基于 OpenCV 4与Python，循序渐介绍了OpenCV从门到实践的内容 ● 手把手教学：剖析基本操作，由浅深带领读者对图像处理的算法有更深的了解 ● 案例丰富：面向不同应用场景，配合项目实战，详细讲解多个应用案例 ● 配套赠送：全书源代码 重知识讲解视频 PPT
1.专业：基于GitHub人气源文章 Python工匠 系列，基于Python 3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容，并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件，所有示例源码都经过测试无误。
1. 作者有14年的计算机培训经验，能抓住青少年的学习心理。 2. 超过180分钟的视频讲解，可下载也可扫码直观看。
1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
Python作为一种强大且易于学习的编程语言，已经成为数据分析的首选工具。《Python数据分析快速上手》是一本为初学者、职场人士以及对数据分析感兴趣的读者量身造的快速上手指南。 《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言，将复杂的数据分析概念简化，使您能够轻松掌握Python在数据分析中的应用。书中详细介绍了Python基础知识，以及如何使用NumPy、Pandas、SciPy强大的库行数据处理和分析，使用Matplotlib行数据可视化，以及使用Scikit-learn和机器学习算法行数据分析等内容。 《Python数据分析快速上手》每一章针对知识都提供了大量示例，便于读者边学边练，每个实例都配有详细的代码注释，帮助您理解每一行代码的作用，从而加深对数据分析技术的理解和掌握。为了一步加强学习体验，《Python数据分析快速上手》还提供了示例的教学视频、PPT课件和全书示例
1.注编程零基础，理论与案例/项目相结合。遵循教学规律，知识循序渐，配合理论知识设置有案例、综合应用、项目实战等。 2.兼容多软件版本。本书所有编程适用于Python3.6、3.7和3.10版本，支持读者根据情况多样选择Python软件安装版本。 3.重思想，聚焦实际问题。突出编程思想培养，抛弃语言细节，有针对性的选取浅显易懂的内容，将注意力集中于使用计算机解决实际中遇到的问题。 4.覆盖全面，强调计算生态。设计编程实例，帮助学生理解围绕计算生态展编程并解决问题的基本理念和方法。
本书的着重在于机器学习与预测分析的实战思路，其中加算法或模型的理论知识介绍，让读者在学习如何行运用的同时，更加深的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂，图文搭配，借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
本书系统、全面讲解Python数据分析知识，帮助读者掌握学习数据分析的技巧，提升编程能力，让读者在掌握本书知识内容的情况下，无论是继续学习数据分析相关知识，还是想拓展涉及更多更深的Python应用领域（如人工智能、机器学习方向），都能够有扎实的基础。
近年来，深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这个规模呈爆发式增长的领域，仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络门：分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
（1）以零基础讲解为宗旨，以实例引导读者快速门Python （2）全程同步视频教学，快速掌握相关知识和实战技能 （3）每章都有配套练习题，一步加深所学内容 （4）提供配套源码，方便读者动手练习 （5）项目实战案例，帮助读者快速具备实操经验
融汇科研与教学经验，案例可二次发利用！阿里巴巴字节跳动讯飞智元腾讯百度微软 专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、附赠案例！ 关注 人工智能科学与技术 微信公众号，在 知识 资源下载 配书资源 菜单获取下载（或到清华大学出版社网站本书页面下载）。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 行词语的语义嵌以对实体行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模型WaveNet
本书用于Python 3.10编程快速门，书中内容注重实战操作，可以帮助读者循序渐地掌握Python编程技术，并为深学习Web发、网络爬虫、游戏发、自动化运维、大数据分析与挖掘、人工智能、云计算等下牢固的基础。 本书可以与《Python数据结构与算法（视频教学版）》配套使用 《Python数据结构与算法（视频教学版）》(孙玉胜 陈锐 张志锋)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书 (dangdang.com)
本书的编排思路新颖，破传统Python程序设计相关教材的设计模式，主要有以下特。 （1）厘清知识目标，明确技能目标 遵循高职院校学生的理论知识以适度、必需、够用为原则，确定本书的知识目标和技能目标，将本书内容划分为11个单元。 （2）校企紧密协作，注重创新创意培养 与“风火轮编程”基地紧密合作，该团队提供绚丽的海龟作图创意优秀案例，学校教师结合单元知识，对案例行改造，确保知识的全面性与趣味性。 （3）课内教学案例化，聚焦提升学习兴趣 本书采取案例化教学的形式，教学任务以海龟作图为主线，案例选取注重趣味性、视觉冲，由简单到复杂，第11单元为综合项目，体现完整工作过程。 （4）综合实训项目化，着重训练综合技能 本书前10个单元设置多个综合实训，新型科学计算器实训项目覆盖第1～3单元的Python基础知识等，成绩管理系统
1.本书更具实战型，实际解决方案有60余个，实操性强。 2.书中技术有较多更新，贴合目前图像处理领域的热技术。 3.贴合目前图像处理技术的热应用领域，如医疗、人脸识别等。 4.作者技术背景深厚。
Python实现Web UI自动化测试实战——Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+J
1.详细解读Python与自动化测试基础知识 2.深讲解自动化测试使用原理及项目实战 3.解析自动化测试效率提高方案 4.详细讲解官方推荐框架unittest及pytest 5.扩展持续集成、提升自动化效率等内容拓展读者视野 6.提供图书中的源代码及学习资料
《动量策略》将一路指导您从始使用行业标准Python语言，到建立自己的专业回溯测试环境。 本书编写的目的是给读者们一个循序渐的指导，非常有条理性地引导你从零技术知识始，到你拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止。 本书的重是让读者都可以对交易策略行量化回测，以便随时检查自己的交易模型设置。 本书将详细解释多种交易策略，并提供完整的源代码资源，可免费下载，为您成为专业系统交易员之路保驾护航。
本书以数学为切，介绍用编程来解决数学问题，其中涉及的算法和游戏相关的题目也与数学相关。 本书针对有兴趣学习编程的初学者编写。本书不仅介绍Python编程的基本概念与门知识，还介绍了大量常见的算法和游戏编程示例，其目的是锻炼读者的编程思维和提升动手能力。 本书以问题驱动为主线 通过提出一系列问题，然后介绍如何使用编程这种工具来解决它！这也是本书的独特之处。 你会发现，本书每一节的头首先会提出一个问题，当你看到问题时，可以先思考如何解决，尝试自己动手编程来解决此问题，无论你是否能够成功解决，思考的过程都能使你受益，自主尝试解决后，再继续阅读书中提供的解题思路与方法，终与自己的思考结果相结合，从而不断步。 本书涉及的题目分为三大类，一类是数学题目，这些题目很多都是中学学过的，如数学问题、几何图
《Python OpenCV从门到精通》以门为主、阶为辅，提供了从Python OpenCV门到编程高手所必需的各项知识。 （1）主流技术，全面解析。本书内容丰富，涵盖OpenCV图像处理技术的方方面面，包括图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。一本书教你掌握计算机视觉发领域的主流核心技术。 （2）由浅深，循序渐。本书引领读者按照基础门 核心框架 项目实战循序渐地学习，符合认知规律。 （3）边学边练，学以致用。130个应用实例 1个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课，边学边练，在实践中提升技能。 （4）精彩栏目，贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 技巧 等小栏目，有利于读者在学习过程中更轻松地理解相关知识及概念，并轻松地掌握个别技术的应用技巧。 （5）在线解答，高效学习。
1.本书秉持理论与实践相结合的理念，讲解以物流数据、网店运营数据、销售数据、客服数据、客户数据、市场数据、产品数据等核心数据的采集、处理、分析及可视化。 2.本书以业务流程为主线，采用数据分析的相关技术方法，并结合场景应用，将理论与实践融合。案例均来源于真实的行业数据，并提供大量的案例及完备的数据资源。 3.配备微课视频及丰富的教学资源。
（1）作者是Python编程领域的资深专家，有多年经验，且撰写了多部相关著作； （2）本书得到了陈斌、史海峰、李道兵、黄哲铿等15位专家的高度评价和一致推荐； （3）结合源码系统讲解Python的语法知识，帮助读者知其然并知其所以然； （4）结合真实需求讲解并发编程、性能优化、测试与调试、异常处理、内存管理等Python发中的高级知识，指导读者编写更高效的代码； （5）注重实战，给出了大量实例代码，同时通过这些代码给出了编码风格上的建议，指导读者编写更优雅的代码。
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
本书是Python全栈发系列的第2册，全书共分为6章，47节，将重讲解GUI编程和游戏编程的四大主流模块，即Tkinter、wxPython、Pygame和Cocos2d，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，理论知识与实战发并重，可以帮助读者快速、深的理解和应用GUI编程和游戏编程的相关技术。
《Python基础视频教程》面向初学者，所以本书不会大篇幅阐述晦涩难懂的 高深 理论，而会把要做的每一步操作都详细 呈献 给读者，相关内容不仅仅有图文，还有配套的视频操作讲解。
面向机器学习新手的门书，透彻掌握机器学习基础知识 341个公式：推导过程全公 175段代码：边试边学效率高 167张插图：以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应，让理解更深 通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近，真正适合初学者 从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以
读者对象： 本书面向普通大众，指导读者以PyTorch为工具，在Python中实践深度强化学习。读者只需要具备一些基本的编程经验和基本的线性代数知识即可读懂书中内容，通过实现具体程序来掌握深度强化学习的相关知识。 本书内容： 介绍监督学习、非监督学习和强化学习的基本知识。 通过走迷宫任务介绍三种不同的算法（策略梯度法、Sarsa和Q学习）。 使用Anaconda设置本地PC，在倒立摆任务中实现强化学习。 使用PyTorch实现MNIST手写数字分类任务。 实现深度强化学习的*基本算法DQN。 解释继DQN之后提出的新的深度强化学习技术（DDQN、Dueling Network、优先经验回放和A2C等）。 使用GPU与AWS构建深度学习环境，采用A2C再现消砖块游戏。
超简单:Photoshop+JavaScript+Python智能修图与图像自动化处理
在互联网时代，网店美工、新媒体美工、公众号运营、摄影后期等从业者每天都面临着对大量图片的重复性处理，即使是熟练的设计师也需要耗费不少时间和精力才能完成这些毫无创意，但是又必不可少的重复工作。 本书针对这个 痛 ，立足于广大图像处理从业人员的工作场景，借助日趋成熟的人工智能技术和编程技术，让新手也能游刃有余地运用图像处理软件的强大功能，让熟手摆脱枯燥乏味的基础图像处理工作，更自由地释放自己的创意能量。 本书完全脱离了Photoshop教程的传统编写思路，坚持以应用为导向，对实际工作场景中的图像处理任务行精心整理和归纳，构建成一个个极具代表性的案例，并选用更易上手的思路和方式行操作，真正帮助读者解决实际问题。
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书篇介绍Python语言和机器学习发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简单的Python语言
本书主要有以下特色。1．教材内容重突出。在保证内容科学、完整的前提下，由浅深的安排章节次序。考虑到Python语言的应用特色，教材更多强调应用思维。例如，在组合数据类型的应用、文件操作的应用、第三方库的应用等章节，更强调体现应用特性。2．教材案例资源丰富。全书设计240个示例，覆盖Python的重要知识。精心设计和编写课后习题，教材编写与教学资源建设同步，本书提供教学课件、程序源码。3. 教材内容上，处理好与全国计算机等级考试的关系和Python应用需求的关系。教材中的知识基本覆盖了等级考试需要的核心内容，又删减了部分使用频率低的内容。
Python 是一门优秀的编程语言，自诞生之日起便受到众多专业人士和编程爱好者的喜 爱。经过多年发展，Python 目前正在系统编程、图形图像处理、数学处理、数据库编程、 网络编程、Web 应用、云计算、人工智能和多媒体等领域大放光彩。究其原因，一是因为 Python 语言本身简洁优美、易学易用；二是因为Python 在数据采集与处理和数据分析与可 视化方面都有独特的优势。为了能够让有意学习Python 的朋友们快速上手，本书以实用为 主要目的介绍了Python 3 的基础知识，几乎每段代码都有相应执行结果的截图，让读者有 更直观的感受，希望能借此助力Python 的学习者牢基础。
理论与实践并重、站在工程与科技的前沿； 提供书中全部程序源代码，可快速阶到实用阶段； 由浅深，理论结合实际，案例丰富实用； 取材科学、结构严谨、实用性突出。
实用性强：本书紧密结合实际应用背景，通过深浅出的方式，引导读者逐步掌握Python在人工智能领域的实战技巧。 内容全面：全书涵盖了人工智能的多个关键领域，从基础知识到高级应用，为读者提供了一个完整的学习体系。 案例丰富：书中包含大量实战案例，这些案例不仅具有代表性，而且贴近实际应用，有助于读者更好地理解和掌握Python在人工智能中的实际应用。 易于学习：本书注重Python的简单易学特性，使读者能够轻松上手，并快速掌握Python在人工智能领域的核心知识。 受众广泛：无论是初学者还是有一定基础的读者，无论是高校师生还是科研人员、学者及工程技术人员，都能从本书中获益。 综上所述，《Python人工智能分析与实战》以其实用性强、内容全面、案例丰富、易于学习以及受众广泛等特，成为探索Python人工智能领域的理想之选。
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