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無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能

包郵 無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能

出版社:北京大學出版社出版時間:2021-01-01
開本: 16開 頁數: 476
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無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能 版權信息

  • ISBN:9787301280805
  • 條形碼:9787301280805 ; 978-7-301-28080-5
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能 本書特色

本書特色 (1)實戰技能:本書講解了Python編程從入門到精通可能涉及的100個關鍵技能。 (2)關鍵練習:100個關鍵技能,對應100個關鍵練習,能學會用。 (3)重點視頻:重點、難點,都有視頻講解,降低了學習難度曲線。

無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能 內容簡介

本書以實戰技能的形式,講解了Python編程從入門到精通可能涉及的100個關鍵技能,從很基本的語法基礎,到面向對象程序設計,再到算法與數據結構,很后是基于Python的各種應用,包括游戲、網站、數據分析與數據挖掘等。本書內容全面,力求覆蓋Python所能涉及的各方面應用。通過實戰技能的形式,讀者學習時容易上手操作,達到學以致用、舉一反三的目的。 全書分5章,共100個關鍵實戰技能。章主要介紹了Python基本語法的27個實戰技能;第2章主要介紹了Python經典算法的21個實戰技能;第3章主要介紹了Python在應用開發方面的13個實戰技能;第4章主要介紹了Python在數據分析方面的15個實戰技能;第5章在第4章內容的基礎上,主要介紹了Python在數據挖掘方面的24個實戰技能。 本書既適合非計算機軟件專業出身的編程小白,也適合即將走上工作崗位的廣大畢業生,以及已經有編程經驗但想轉行做數據分析與數據挖掘的專業人士。同時,還可以作為廣大職業院校、培訓班的教學參考用書。

無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能 目錄

第1章 Python語言基礎的關鍵技能 001

實戰技能01:“Hello World!”的輸出 002

實戰技能02:數字求和 007

實戰技能03:二次方程的求解 009

……

實戰技能25:自定義有向圖 081

實戰技能26:自定義集合 084

實戰技能27:《絕地求生》的實現 087

第2章 Python算法實戰的關鍵技能 092

實戰技能28:冒泡排序 093

實戰技能29:選擇排序 095

實戰技能30:插入排序 097

……

實戰技能46:下落的樹葉 143

實戰技能47:小球下落 146

實戰技能48:給任務排序 148

第3章 Python應用開發的關鍵技能 152

實戰技能49:文件讀寫 153

實戰技能50:數據庫的增、刪、改、查操作 156

實戰技能51:數字匹配 161

……

實戰技能59:基于Django框架制作個人博客 201

實戰技能60:俄羅斯方塊 209

實戰技能61:會聊天的小機器人 216

第4章 Python數據分析的關鍵技能 220

實戰技能62:NumPy的基本操作 221

實戰技能63:SciPy的基本操作 229

……

實戰技能74:屬性構造 272

實戰技能75:屬性數據進行規約化處理 274

實戰技能76:數值數據進行規約化處理 278

第5章 Python數據挖掘的關鍵技能 283

實戰技能77:“黑色星期五”顧客信息分析 284

實戰技能78:確定共享單車的調度中心 291

實戰技能79:發現毒蘑菇的相似特征 300

……

實戰技能99:財政收入影響因素分析及預測 423

實戰技能100:識別偷稅漏稅行為 434


附錄A:Python的安裝與環境配置 443

A.1 Python的官方安裝 444

A.2 Anaconda的安裝與運行 449


附錄B:Python開發工具的安裝 456

B.1 Jupyter Notebook安裝 457

B.2 PyCharm安裝 461


展開全部

無Python編程寶典:迅速提高編程水平的100個關鍵技能 作者簡介

作者簡介 郭奕,工學博士,西華大學電氣與電子信息學院副教授,碩士生導師。主要研究方向為多媒體信息處理、數據挖掘、人工智能及其應用,主持或參與完成多項國家自然科學基金和省部級課題,具有十余年企業工作經驗和軟件研發經驗;發表SCI/EI論文十余篇,申請國家發明專項5項,軟件著作權十余項。 肖舒予,計算機和管理學雙學士,MPA碩士,四川大學審計處高級審計師。長期從事會計和審計相關工作,熟悉會計、審計及相關經濟數據分析工作,擅長利用數據分析和挖掘的方法進行數據分析。

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