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(1)零基础,循序渐进:零编程基础,遵循教学规律,循序渐进,从基础的知识入手,从解决实际问题的需求出发,引申出各部分的内容,适合作为零基础的程序设计入门。 (2)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,配合精心设计的例题、习题,将注意力集中于使用计算机解决实际中遇到的问题,而不是对编程语言的各种语法细节进行生搬硬套、死记硬背。 (3)覆盖面广,强调计算生态:设计编程实例,覆盖多个第三方库,如wordcloud、jieba、turtle、NumPy等,帮助学生理解围绕计算生态开展编程并解决问题的基本理念和方法,学会利用Python语言庞大的计算生态,解决各自专业上遇到的、可以使用计算机辅助处理的问题。 (4)面向不同专业,灵活适用:文科学生在学习计算机相关知识,尤其是编程方面内容时
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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。
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《Python和PySpark数据分析》有 14 章和 3 个附录,详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。通过通俗易懂的示例,介绍了PySpark中的实用知识点和语法,使你能够轻松掌握PySpark的核心概念,并将其应用于实际工作中。在本书中,你将学习如何使用 PySpark 进行数据预处理、模型训练和评估等常见的数据科学任务。每个章节都以具体的示例和案例展示了 PySpark 在不同情景下的应用方法和技巧。通过实际操作,你将了解如何使用 PySpark 处理大规模数据集、构建复杂的数据处理流程以及应对常见的数据质量和性能挑战。
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本书读者对象:有Python编程基础,想通过实践提升编程水平的所有人。 ·中小示例 综合案例 本书针对有Python编程基础的读者,用“打砖块”“扫雷”等常见的动作游戏和益智游戏串联知识点进行编程练习,一章还从零开始编写了一个综合性的“打气球”游戏,并介绍了详细的实现方法和设计思路。 ·代码丰富,练习较多 全书有200多段代码示例(部分代码给出了详细的代码分析),以及例题、练习题和拓展练习题等,用大量的动手实践提升编程能力。
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Python数据分析基础教程(第2版):NumPy学习指南[印尼]Ivan Idris 著;张驭宇 译人民邮电出版社97 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》是NumPy的入门教程,主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库,如SciPy和Matplotlib。《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容,涉及面较广。另外,Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例,并为大部分示例给出了实用场景(如股票数据分析),在帮助初学者入门的同时,提高了本书可读性。 《图灵程序设计丛书;Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》适合正在找寻高质量开源计算库的科学家、工程师、程序员和定量管理分析师阅读参考。
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Python是一种面向对象、解释型的程序设计语言,它已经被成功应用于科学计算、数据分析以及游戏开发等诸多领域。 本书深入介绍Python语言的面向对象特性,全书分3个部分共18章。第1部分讲述用特殊方法实现Python风格的类,分别介绍了__init__()方法、与Python无缝集成—基本特殊方法、属性访问和特性及修饰符、抽象基类设计的一致性、可调用对象和上下文的使用、创建容器和集合、创建数值类型、装饰器和mixin—横切方面;第2部分讲述持久化和序列化,分别介绍了序列化和保存、用Shelve保存和获取对象、用SQLite保存和获取对象、传输和共享对象、配置文件和持久化;第3部分讲述测试、调试、部署和维护,分别介绍了Logging和Warning模块、可测试性的设计、使用命令行、模块和包的设计、质量和文档。 本书深入剖析Python,帮助读者全面掌握Python并构建出更好的应用程序
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