一起学Python

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Python时期大话设计模式，定义通俗化保持简易程序流程强大接近实战演练，从經典设计模式到衍化的各种各样程序编写体制再到工作经验，程序员侧睡及BAT众权威专家力荐，程序猿牢固的基础

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《 Python机器学习（原书第3版） 》自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体

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内容介绍 作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。 本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的最后，

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reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计，通

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本书详细介绍Python科学计算中最常用的扩展库NumPy、SciPy、matplotlib、Pandas、SymPy、TTK、Mayavi、OpenCV、Cython，涉及数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算效率等多方面的内容。所

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Python是一种高级程序设计语言，因其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言在算法领域也得到了很好的应用。 Python密码学编程 通过理论和实例相结合的