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㈠ 《python深度學習》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python深度學習》（[美]弗朗索瓦·肖萊）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:Python深度學習

豆瓣評分:9.6

作者:[美] 弗朗索瓦•肖萊

出版社:人民郵電出版社

出品方:圖靈教育

原作名:Deep Learning with Python

譯者:張亮

出版年:2018-8

頁數:292

內容簡介

本書由Keras之父、現任Google人工智慧研究員的弗朗索瓦肖萊（Franois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智慧的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

作者簡介

弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）

Keras之父，TensorFlow機器學習框架貢獻者，Kaggle競賽教練，個人Kaggle競賽全球排名曾獲得第17名。目前任職於Google，從事人工智慧研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

【譯者簡介】

張亮（hysic）

畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師，譯有《Python數據處理》《Python機器學習基礎教程》等。

㈡ 求電子書：Python編程：從入門到實踐

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Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

㈢ 《PyQt5快速開發與實戰》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

PyQt5快速開發與實戰電子書（1117）.pdf免費下載

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《Python 3程序開發指南》（[美] 薩默菲爾德（Mark Summerfield））電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python 3程序開發指南

作者：[美] 薩默菲爾德（Mark Summerfield）

譯者：王弘博

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-2

頁數：518

作者簡介：

Mark Summerfield，Qtrac公司的所有人，同時還是一位在Python、C++、Qt以及PyQt等領域卓有專長的獨立培訓專家、顧問、技術編輯與作者。Mark Summerfield撰寫的書籍包括《Rapid GUI Programming with Python》以及《Qt：The Definitive Guideto PyQt Programming》（Addison—Wesley，2008），並與Jasmin Blanchette共同編寫了《C++GUI Programming with Qt 4》（Addison—Wesley，2006）。作為Trolltech的文檔管理者，Mark創立了並負責編輯Trolltech的技術雜志《Qt Quarterly》。

㈤ 《Python程序設計（第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python程序設計（第3版）》（[美] John Zelle）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python程序設計（第3版）

作者：[美] John Zelle

譯者：王海鵬

豆瓣評分：7.3

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-1-12

頁數：344

內容簡介：

本書是面向大學計算機科學專業第一門程的教材。本書以Python語言為工具，採用相當傳統的方法，強調解決問題、設計和編程是計算機科學的核心技能。

全書共13章，包含兩個附錄。第1章到第5章介紹計算機與程序、編寫簡單程序、數字計算、對象和圖形、字元串處理等基礎知識。第6章到第8章介紹函數、判斷結構、循環結構和布爾值等話題。第9章到第13章著重介紹一些較為高級的程序設計方法，包括模擬與設計、類、數據集合、面向對象設計、演算法設計與遞歸等。附錄部分給出了Python快速參考和術語表。每一章的末尾配有豐富的練習，包括復習問題、討論和編程聯系等多種形式，幫助讀者鞏固該章的知識和技能。

㈥ 《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

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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。

㈦ 《Python機器學習經典實例》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python機器學習經典實例》（[美]PrateekJoshi）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python機器學習經典實例

作者:[美] Prateek Joshi
出版社:人民郵電出版社
譯者:陶俊傑/陳小莉
出版年:2017-8
頁數:264

內容簡介

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。本書是為想用機器學習演算法開發應用程序的Python 程序員准備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介

Prateek Joshi人工智慧專家，重點關注基於內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及矽谷的幾家早期創業公司任職。

㈧ 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）

㈨ python三本經典書籍都是什麼

python三本經典書籍有：《深度學習入門：基於Python的理論與實現》，《Python高性能（第2版）》，《Python科學計算最佳實踐：SciPy指南》。

1、《深度學習入門：基於Python的理論與實現》

本書深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術，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。

本書結合大量代碼實例，詳盡展示了SciPy的強大科學計算能力，包括用NumPy和SciPy進行分位數標准化，用Ndimage實現圖像區域網路、頻率與快速傅里葉變換，用稀疏坐標矩陣實現列聯表、SciPy中的線性代數、SciPy中的函數優化等。

Python標准庫的主要功能有：

文本處理，包含文本格式化、正則表達式匹配、文本差異計算與合並、Unicode支持，二進制數據處理等功能。

文件處理，包含文件操作、創建臨時文件、文件壓縮與歸檔、操作配置文件等功能。

操作系統功能，包含線程與進程支持、IO復用、日期與時間處理、調用系統函數、寫日記(logging)等功能。