python編程pdf

1. 《python高性能編程》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python高性能編程》（【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick））電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

書名：Python高性能編程

作者：【美】 戈雷利克 （Micha Gorelick）

譯者：胡世傑

豆瓣評分：7.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-7-1

頁數：352

內容簡介：

本書共有12章，圍繞如何進行代碼優化和加快實際應用的運行速度進行詳細講解。本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、並發、集群和工作隊列等。最後，通過一系列真實案例展現了在應用場景中需要注意的問題。

本書適合初級和中級Python程序員、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱。

作者簡介：

Micha Gorelick在bitly公司從事與數據打交道的工作，並負責建立了快速前進實驗室（Fast Forward Labs），研究從機器學習到高性能流演算法領域的問題。

Ian Ozsvald是ModelInsight.io的數據科學家和教師，有著超過十年的Python經驗。他在PyCon和PyData會議上教授Python編程，這幾年一直在英國從事關於數據科學和高性能計算方面的咨詢工作。

2. 《深度學習入門基於Python的理論與實現》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《深度學習入門》（[ 日］ 齋藤康毅）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：

書名：深度學習入門

作者：[ 日］ 齋藤康毅

譯者：陸宇傑

豆瓣評分：9.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-7

頁數：285

內容簡介：本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。

作者簡介：

齋藤康毅

東京工業大學畢業，並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版譯者。

譯者簡介：

陸宇傑

眾安科技NLP演算法工程師。主要研究方向為自然語言處理及其應用，對圖像識別、機器學習、深度學習等領域有密切關注。Python愛好者。

3. 《Python編程實戰運用設計模式、並發和程序庫創建高質量程序》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python編程實戰》（[美] Mark Summerfield）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：

書名：Python編程實戰

作者：[美] Mark Summerfield

譯者：愛飛翔

豆瓣評分：7.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2014-8

頁數：252

內容簡介：《python編程實戰：運用設計模式、並發和程序庫創建高質量程序》由python開發者社區知名技術專家mark summerfield親筆撰寫，全球資深python專家doug hellmann作序鼎力推薦，是python領域最有影響力的著作之一。書中通過大量實用的範例代碼和三個完整的案例研究，全面而系統地講解了如何運用設計模式來規劃代碼結構，如何通過並發與cython等技術提升代碼執行速度，以及如何利用各種python程序庫來快速開發具體的應用程序和游戲。

《python編程實戰：運用設計模式、並發和程序庫創建高質量程序》共8章：第1～3章分別介紹了python的幾種設計模式(創建型設計模式、結構型設計模式和行為型設計模式)；第4章和第5章詳細講解了python的高級並發技術以及cython的用法；第6章具體介紹了python的高級網路編程；第7章闡釋了如何用tkinter開發圖形用戶界面；第8章講解了如何用opengl繪制3d圖形。

作者簡介：Mark Summerfield Qtrac公司創始人，獨立的培訓講師、顧問、技術編輯，Go、Python、C++、Qt和PyQt方面的技術作家。他撰寫了大量暢銷圖書，包括《Rapid GUI Programming with Python and Qt》、《C++ GUI Programming with Qt 4，Second Edition》(與Jasmin Blanchette合著)、《Programming in Python 3，Second Edition》、《Advanced Qt Programming》和《Programming in Go》等。

4. 《Python編程從入門到實踐》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python編程》（[美] 埃里克·馬瑟斯）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接：

書名：Python編程

作者：[美] 埃里克·馬瑟斯

譯者：袁國忠

豆瓣評分：9.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7-1

頁數：459

內容簡介：

本書是一本針對所有層次的Python 讀者而作的Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等強大的Python 庫和工具介紹，以及列表、字典、if 語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D 游戲開發如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web 應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

作者簡介：

Eric Matthes

高中科學和數學老師，現居住在阿拉斯加，在當地講授Python入門課程。他從5歲開始就一直在編寫程序。

5. 誰有Python語言程序設計pdf分享一下

《北京理工大學-Python語言程序設計》網路網盤免費資源下載

鏈接: https://pan..com/s/1qEl3dftOM21rn1mlc_Fv8Q

北京理工大學-Python語言程序設計|Python程序設計pdf文檔|mooc_rename_1002235009.cmd|9.3Python的Office編程Word編程.mp4|9.3Python的Office編程Powerpoint編程.mp4|9.3Python的Office編程Office編程.mp4|9.3Python的Office編程Excel編程.mp4|9.2Python的OS平台編程OS平台編程.mp4|9.1Python的庫編程和庫安裝Python庫縱覽.mp4|9.1Python的庫編程和庫安裝9.2Python庫的通用安裝方法.mp4|8.6 Turtle Art - Turtle Art66893.mp4|8.5 Turtle實例 - Turtle實例66893.mp4|8.4 圖形用戶介面實例 - 圖形用戶介面實例66893.mp4|8.3 Turtle庫的介紹 - Turtle庫的介紹66893.mp4|8.2 圖形庫的應用方法 - 圖形庫的應用66893.mp4

6. 《Python編程第4版》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python編程第4版》盧茨(MarkLutz)電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接: https://pan..com/s/148_xgdT-183wyGyTmLG1yg

書名：Python編程第4版
作者名：盧茨(MarkLutz)
豆瓣評分：7.9
出版社：中國電力出版社
出版年份：2015-1-1
頁數：1487
內容介紹：
Mark Lutz是Python培訓的世界領導者，同時也是最早且最暢銷的Python書籍的作者，並且是1992年以來Python社區的開拓者。25年來，Mark一直是一名軟體開發人員，並且是《Programming Python》前一版的作者，也是O』Reilly公司出版的 《Learning Python》和《Python Pocket Reference》的作者。

7. Python核心編程（第二版）PDF和Python基礎教程（第二版）PDF

相關鏈接：網頁鏈接點擊進入然後下載即可。

Python介紹：

Python（英國發音：/ˈpaɪθən/ 美國發音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。

Python是純粹的自由軟體，源代碼和解釋器CPython遵循GPL(GNUGeneral Public License)協議。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。

Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

Python基本演算法：

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字，讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句，也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

8. 《精通python設計模式第二版》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《精通python設計模式第二版》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1jpKhsREEvLXdMJmvckIOqg

9. 《Python網路編程基礎使用Python構建網路程序的綜合指南》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python網路編程基礎》（John Goerzen）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：

書名：Python網路編程基礎

作者：John Goerzen

譯者：莫遲 等

豆瓣評分：7.1

出版社：電子工業出版社

出版年份：2007

頁數：512 頁

內容簡介：

《Python網路編程基礎》可以作為各層次Python、Web和網路程序的開發人員的參考書，在實際工作中使用書中的技術，效果更佳。

10. python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）