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Python程序设计
:李浪 ...
作者：
李浪 ...
出版社：
华中科技大学出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-5680-8332-4
索书号：
TP312PY/2
分类号：
TP312PY
页数：
191页
价格：
39.80
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本书是结合多年教学和项目实践经验编写的一本Python程序设计实用教程。全书针对初学者的特点, 由浅人深、循序渐进地介绍了Python语言的基本原理和方法, 主要内容包括Python语言的基础知识及开发平台、程序流程控制、常用数据类型、函数、类和对象、Web应用开发及图形界面编程等内容。
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Python科学计算
:孙霓刚
作者：
孙霓刚
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-111-70379-2
索书号：
TP312PY/31
分类号：
TP312PY
页数：
201页
价格：
42.80
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本书共分为10章, 循序渐进地讲述了Python数据分析的基本概念、NumPy、Pandas、matplotlib 以及Python数据分析的综合案例, 包括以下主要内容: Python数据分析的基本概念与环境安装配置, 以及开发工具的使用 ; NumPy模块的基本概念、结构及语法 ; 介绍数据分析的核心模块Pandas, 以及如何使用Pandas中两大核心对象Series和DataFrame ; 如何从数据源 (文件、数据库) 中读取数据并转换为Pandas模块中的Dat-aFrame对象, 进而进行数据分析 ; Pandas中的缺失对象、索引对象以及常用的数据清洗方式 ; Pandas中的多层索引对象, 以及索引对象和Pandas中Series与DataFrame的关系 ; 数据合并的概念, 以及Pandas中数据合并的方法 ; 数据分组
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Python数据分析与应用
:曾文权, 张良均
作者：
曾文权, 张良均
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-115-57558-6
索书号：
TP312PY/3=2
分类号：
TP312PY
页数：
276页
价格：
59.80
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本书以任务为导向, 全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用, 详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共10章, 第1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识 ; 第2-6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用, 涵盖NumPy数值计算、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型, 以及Matplotlib、seaborn与pyecharts数据可视化, 较为全面地阐述了Python数据分析方法 ; 第7-9章结合之前所学的数据分析技术, 进行企业综合案例数据分析。第10章基于去编程化的TipDM大数据挖掘建模平台实现客户流失预测。除第1章外, 本书各章都包含了实训与课后习题, 通过练习和操作实践,
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Python数据分析与可视化应用
:唐艺, 李光杰, 侯胜杰
作者：
唐艺, 李光杰, 侯胜杰
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-121-43437-2
索书号：
TP312PY/43
分类号：
TP312PY
页数：
254页
价格：
59.00
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本书结合作者多年工程和实践经验, 从Python基础编程语法入手, 系统介绍了基于Python语言进行数据处理、分析与可视化展示所需的各项知识和技术。读者无须特别的数学或统计方面的理论知识, 只需理解数据分析的思路, 就可以参考示例学会针对实际问题进行有效数据分析的步骤和方法。本书分4篇共20章, 主要内容涉及Python基本语法、程序控制结构、函数、面向对象基础、文件操作、标准库、正则表达式、numpy库、pandas库、数据预处理、matplotlib可视化图表、seaborn可视化图表、pyecharts可视化图表、SciPy科学计算、共享自行车案例及在线销售案例。
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Python程序设计与应用教程
:鄂大伟
作者：
鄂大伟
出版社：
厦门大学出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-5615-8569-6
索书号：
TP312PY/18=2
分类号：
TP312PY
页数：
354页
价格：
54.00
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本书从基本的程序设计思想入手, 逐步展开Python语言教学, 是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。全书主要阐述Python的基础语法知识、控制语句、函数与模块、文件、面向对象程序设计、Tkinter图形界面设计、Python数据库应用、网络编程和多线程等知识。
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Python编程轻松进阶
:(美) 阿尔·斯维加特, Ai Sweigart, 张望
作者：
(美) 阿尔·斯维加特, Ai Sweigart, 张望
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-115-59242-2
索书号：
TP312PY/19
分类号：
TP312PY
页数：
306页
价格：
99.80
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本书是Python畅销书作者阿尔·斯维加特的又一力作。全书分为三大部分, 共计17章。第一部分 (第1-2章) 介绍了基础知识, 包括如何配置开发环境和在网上寻求帮助。第二部分 (第3-14章) 介绍了Python编程的最佳实践、实用工具和技巧, 不仅涵盖了如何编写地道的Python代码、什么是高级的Python语法, 如何使用专业开发者所用的命令行工具, 还介绍了性能测量和大o算法分析, 并用游戏实例演示了什么是最佳实践。第三部分 (第15-17章) 介绍了面向对象的Python, 内容包括如何编写类、什么是类的继承, 以及面向对象设计中Python独有的功能。
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Python深度学习
:(美) 弗朗索瓦·肖莱, 张亮
作者：
(美) 弗朗索瓦·肖莱, 张亮
出版社：
人民邮电出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-115-59717-5
索书号：
TP312PY/39=2
分类号：
TP312PY
页数：
414页, [8] 页图版
价格：
129.80
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本书由流行的深度学习框架Keras之父弗朗索瓦·肖莱执笔, 通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号, 转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章, 既涵盖了深度学习的基本原理, 又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展, 包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后, 你将能够使用Keras解决从计算机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题, 包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
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Python数据分析: 从零基础入门到案例实战
:余本国
作者：
余本国
出版社：
北京理工大学出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-5763-1195-2
索书号：
TP312PY/17
分类号：
TP312PY
页数：
X, 405页
价格：
89.00
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本书是一本使用Python 3.8进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分: 基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分, 介绍了Python的语法基础, 包括数据类型、流程控制、函数, 数据的导入导出, 数据处理的NumPy和Pandas库, 数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理, 以及正则表达式和爬虫方面的知识点 ; 在实战案例部分, 介绍了中文分词jieba库, 并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程 ; 在拓展与应用部分, 主要介绍了Python对文件系统的操作和格式化字符串的输出, 并对数据库的操作、Python应用模块的DIY与发布, 以及机器学习入门做了简单的介绍。
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看漫画学Python. 2: 有趣、有料、好玩、好用
:关东升, 赵大羽绘
作者：
关东升, 赵大羽绘
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-121-43666-6
索书号：
TP311.561/62/2
分类号：
TP312PY
页数：
X, 294页
价格：
100.00
复本数：
在馆数：
累借天数：
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本书总计12章。第1章讲解Python的IDE工具PyCharm的基础知识、高级功能和调试功能 ; 第2章讲解如何用Python绘图库Turt1e绘制基本图形 ; 第3章讲解Python的Qt库PyQt的基础知识和用法 ; 第4章讲解如何, 用分词库实现分词, 以及如何用词云库形成词云 ; 第5章讲解如何用openCV库实现图像处理和人脸检测 ; 第6章讲解网络爬虫技术 ; 第7章讲解如何用Fython访问MySQL ; 第8章讲解如何用Python解析XML文档 ; 第9章讲解如何用xlwings库操作Exce1文件 ; 第10章讲解如何用pyecharts库进行数据可视化。第11-12章通过两个项目实战帮助读者将前10章所学的内容融会贯通。
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Python深度强化学习入门: 强化学习和深度学习的搜索与控制
:(日) 伊藤多一 ... , 王卫兵, 杨秋香
作者：
(日) 伊藤多一 ... , 王卫兵, 杨秋香
出版社：
机械工业出版社
出版时间：
2022
ISBN：
978-7-111-70072-2
索书号：
TP312PY/14
分类号：
TP312PY
页数：
XI, 239页
价格：
89.00
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本书共7章。第1章介绍了机器学习的分类、强化学习的学习机制以及深度强化学习的概念 ; 第2章介绍了强化学习的基本算法 ; 第3章介绍了强化学习中深度学习的特征提取方法 ; 第4章介绍了深度强化学习的实现 ; 第5章介绍了深度强化学习在连续控制问题中的应用及具体实现 ; 第6章介绍了深度强化学习在组合优化中的应用及具体实现 ; 第7章介绍了深度强化学习在时间序列数据生成的应用。在附录中还给出了Colaboratory和Docker等深度强化学习开发环境的构建。
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(美) 弗朗索瓦·肖莱, 张亮
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(美) 阿尔·斯维加特, Ai Sweigart, 张望
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余本国
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关东升, 赵大羽绘
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曾文权, 张良均
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2022
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