這是一本Python零基礎入門的實戰(zhàn)型教程圖書，介紹的是當下計算機編程領域頗為流行的Python語言。全書內容包含快速掌握Python的必備基礎、Python的交互模式、變量/內存地址與命名、數據類型與結構、字符串、列表元祖、字典、集合、控制語句、函數、文件與IO、面向對象/類、異常處理、并發(fā)編程、模塊、數據庫與網絡編

本書包含16個有趣的編程項目，共分為12章。每章從一個明確的項目目標開始，引導讀者像程序員一樣思考解決問題的方法并完成任務。本書介紹用貝葉斯法則確定事件概率，用自然語言處理技術分析語料庫，用collections和random等模塊加密字符，用OpenCV和NumPy等庫實現(xiàn)圖像差異檢測、圖像屬性測量、人臉檢測、人臉識

本書先介紹預測分析的重要概念和原則，然后給出一系列的代碼示例和算法講解，引導讀者了解完整的預測分析流程，進而用Python工具構建高性能的預測分析解決方案。全書所涵蓋的內容包括預測分析過程、理解問題和準備數據、理解數據集—探索性數據分析、基于機器學習的數值預測、基于機器學習的類別預測、調整模型和提高性能、基于Dash的

本書是一本零基礎的Python編程入門書。全書介紹了Python的基本知識、條件語句、循環(huán)語句、列表、函數，并涉及到數據結構、文件讀寫、算法等基本知識，引入了編程競賽中重要的軟件運行效率的概念。本書立足各編程挑戰(zhàn)網站上的真題，將編程的基本思想和Python的知識點拆解成小任務，使讀者在解題的過程中逐步探索，以親自上手實

本書以Python中的pandas庫為主線，介紹各類數據處理與分析方法。 本書共包含13章，第一部分介紹NumPy和pandas的基本內容；第二部分介紹pandas庫中的4類操作，包括索引、分組、變形和連接；第三部分介紹基于pandas庫的4類數據，包括缺失數據、文本數據、分類數據和時間序列數據，并介紹這4類數據的處理

本書以任務為導向，全面地介紹數據分析的流程和Python數據分析庫的應用，詳細講解利用Python解決企業(yè)實際問題的方法。全書共10章，第1章介紹數據分析的概念等相關知識；第2～6章介紹Python數據分析的常用庫及其應用，涵蓋NumPy數組計算，pandas統(tǒng)計分析，使用pandas進行數據預處理，Matplotli

作者根據自己多年的前后端開發(fā)經驗，站在完全零基礎讀者的角度，詳盡介紹了Python編程語言的基礎知識，以及大量的開發(fā)技巧，包括Python語基本語法、運算符與表達式、流程控制語句、列表與元組、字符串、字典與集合、Python中使用正則表達式、函數、數值計算、時間日期等。所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼都給

本書首先講解Pandas快速入門的基礎知識，如Pandas的定義、可處理的數據類型、優(yōu)勢、開發(fā)環(huán)境配置、常用的數據結構等；然后通過實例剖析講解Pandas數據的導入、導出、查看、清洗、合并、對比、預處理；接著講解Pandas數據的提取、篩選、匯總、統(tǒng)計及可視化；然后講解Pandas數據的線性模型和廣義線性模型，最后講解

本書全面、系統(tǒng)地介紹InDesignCC2019的基本操作方法和排版設計技巧,內容包括初識InDesignCC2019、繪制和編輯圖形對象、路徑的繪制與編輯、編輯描邊與填充、編輯文本、處理圖像、版式編排、表格與圖層、頁面編排、編輯書籍和目錄及綜合設計實訓。本書內容的組織以課堂案例為主線,通過學習案例,學生可以快速熟悉軟

本書由流行深度學習框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執(zhí)筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構建深度學習知識體系。作者避免使用數學符號，轉而采用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又體現(xiàn)了這一迅猛發(fā)展的領域在近幾年里取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例