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PythonE序设计 人工案例实践 PDF 下蝲


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通过学习(fn)本书提供?00多个实际CZQ读者将学会(x)使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebookq快速掌握Python~码Ҏ(gu)。在学习(fn)完第1~5章的Python基础知识以及(qing)W??章的一些关键内容之后,?/div>
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通过学习(fn)本书提供?00多个实际CZQ读者将学会(x)使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebookq快速掌握Python~码Ҏ(gu)。在学习(fn)完第1~5章的Python基础知识以及(qing)W??章的一些关键内容之后,读者将能够处理W?1~16章中有关人工案例的重要实操内容,包括自然语言处理Q用于情感分析的Twitter数据挖掘Q用IBM Watson 的认知计,利用分类和回归进行的有监督机器学?fn),通过聚类q行的无监督机器学习(fn)Q基于深度学?fn)和L(fng)经|络的计机视觉Q基于递归经|络的深度学?fn),ZHadoop、Spark和NoSQL数据库的大数据处理,物联|等。读者还直接或间接使用Z云的服务Q如Twitter、Google Translate、IBM Watson、Microsoft Azure、OpenMapQuest、PubNub{?/span>


资料目录Q?/strong>

前言

作者简?/strong>

开始阅L书之?/strong>

部分 Python基础知识快速入?/strong>

W?章 Python?qing)大数据概?

1.1 ?

1.2 快速回N向对象技术的基础知识3

1.3 Python5

1.4 Python?

1.4.1 Python标准?

1.4.2 数据U学?

1.5 试用IPython和Jupyter Notebook9

1.5.1 使用IPython交互模式作ؓ(f)计算?0

1.5.2 使用IPython 解释器执行PythonE序11

1.5.3 在Jupyter Notebook中编写和执行代码12

1.6 云和物联|?6

1.6.1 ?6

1.6.2 物联|?7

1.7 大数据有多大18

1.7.1 大数据分?2

1.7.2 数据U学和大数据正在带来改变Q用?3

1.8 案例研究Q大数据Ud应用E序24

1.9 数据U学入门Qh工智?mdash;—计算机科学与数据U学的交叉学U?6

1.10 结28

W?章 PythonE序设计概述29

2.1 ?9

2.2 变量和赋D?0

2.3 术q算31

2.4 print函数、单引号和双引号34

2.5 三引号字W串36

2.6 从用户处获取输入37

2.7 决策Qif语句和比较运符39

2.8 对象和动态类?3

2.9 数据U学入门Q基的描q性统?4

2.10 结46

W?章 控制语句48

3.1 ?8

3.2 控制语句概述49

3.3 if语句49

3.4 if...else和if...elif...else语句50

3.5 while语句53

3.6 for语句54

3.6.1 可P代对象、列表和q代?5

3.6.2 内置函数range55

3.7 增强赋?6

3.8 序列控制q代和格式化字符?6

3.9 边界值控制的q代57

3.10 内置函数rangeQ深入讨?9

3.11 使用Decimalcd处理货币金额59

3.12 break和continue语句63

3.13 布尔q算Wand、or和not63

3.14 数据U学入门Q集中趋势度?mdash;均倹{中值和众数66

3.15 结67

W?章 函数69

4.1 ?9

4.2 函数定义70

4.3 多参数函?2

4.4 随机数生?4

4.5 案例研究Q一个运气游?6

4.6 Python标准?9

4.7 math模块中的函数80

4.8 在IPython中用制表符自动补全81

4.9 默认参数?2

4.10 关键字参?3

4.11 不定长参数列?3

4.12 Ҏ(gu)Q属于对象的函数84

4.13 作用域规?5

4.14 importQ深入讨?7

4.15 向函C递参敎ͼ(x)深入讨论88

4.16 递归91

4.17 函数式编E?3

4.18 数据U学入门Q离中趋势度?5

4.19 结96

W?章 序列Q列表和元组97

5.1 ?7

5.2 列表98

5.3 元组102

5.4 序列解包104

5.5 序列切片106

5.6 使用del声明108

5.7 列表传递给函数109

5.8 列表排序110

5.9 序列搜烦(ch)111

5.10 列表的其他方?13

5.11 使用列表模拟堆栈115

5.12 列表推导?16

5.13 生成器表辑ּ118

5.14 qo(h)、映和归约118

5.15 其他的序列处理函?20

5.16 二维列表122

5.17 数据U学入门Q模拟和静态可视化124

5.17.1 ?00?0,000?,000,000ơ骰子的图例124

5.17.2 实现掷骰子中不同Ҏ(gu)出现ơ数和百分比的可视化126

5.18 结132

W二部分 Python数据l构、字W串和文?/strong>

W?章 字典和集?36

6.1 ?36

6.2 字典137

6.2.1 创徏字典137

6.2.2 遍历字典138

6.2.3 基本的字典操?38

6.2.4 字典的keys和valuesҎ(gu)140

6.2.5 字典的比?41

6.2.6 CZQ学生成l字?42

6.2.7 CZQ单词计?43

6.2.8 字典的updateҎ(gu)144

6.2.9 字典推导?45

6.3 集合146

6.3.1 集合的比?47

6.3.2 集合的数学运?48

6.3.3 集合的可变运符和方?50

6.3.4 集合推导?51

6.4 数据U学入门Q动态可视化151

6.4.1 动态可视化的工作原?52

6.4.2 实现动态可视化154

6.5 结156

W?章 使用NumPyq行面向数组的编E?58

7.1 ?58

7.2 从现有数据创建数l?59

7.3 数组属?60

7.4 用特定值填充数l?62

7.5 从范围创建数l?62

7.6 列表与数l的性能比较Q引?timeit164

7.7 数组q算W?65

7.8 NumPy计算Ҏ(gu)167

7.9 通用函数168

7.10 索引和切?70

7.11 视图Q浅拯171

7.12 视图Q深拯173

7.13 重塑和{|?74

7.14 数据U学入门Qpandas Series和DataFrame176

7.14.1 Series177

7.14.2 DataFrame181

7.15 结188

W?章 字符Ԍ(x)深入讨论190

8.1 ?90

8.2 格式化字W串191

8.2.1 表示cd191

8.2.2 字段宽度和对齐方?93

8.2.3 数字格式?93

8.2.4 字符串的formatҎ(gu)194

8.3 拼接和重复字W串195

8.4 去除字符串中的空白字W?96

8.5 字符大小写{?96

8.6 字符串的比较q算W?97

8.7 查找子字W串197

8.8 替换子字W串199

8.9 字符串拆分和q接199

8.10 字符串测试方?01

8.11 原始字符?02

8.12 正则表达式介l?02

8.12.1 re模块与fullmatch函数203

8.12.2 替换子字W串和拆分字W串207

8.12.3 其他搜烦(ch)功能、访问匹?07

8.13 数据U学入门Qpandas、正则表辑ּ和数据治?10

8.14 结214

W?章 文g和异?15

9.1 ?15

9.2 文g216

9.3 文本文g处理217

9.3.1 向文本文件中写入数据Qwith语句的介l?17

9.3.2 从文本文件中d数据218

9.4 更新文本文g220

9.5 使用JSONq行序列?21

9.6 x安全Qpickle序列化和反序列化224

9.7 关于文g的附加说?24

9.8 处理异常225

9.8.1 被零除和无效输入226

9.8.2 try语句226

9.8.3 在一条except子句中捕获多个异?29

9.8.4 一个函数或Ҏ(gu)引发了什么异?29

9.8.5 try子句的语句序列中应该书写什么代?29

9.9 finally子句229

9.10 昑ּ地引发一个异?31

9.11 Q选学Q堆栈展开和回?32

9.12 数据U学入门Q用CSV文g234

9.12.1 Python标准库模块csv234

9.12.2 CSV文g数据dpandas DataFrame?36

9.12.3 d泰坦克L(fng)难数据集237

9.12.4 用泰坦尼克号N数据集做单的数据分析238

9.12.5 乘客q龄直方?39

9.13 结240

W三部分 Python高主题

W?0章 面向对象~程242

10.1 ?42

10.2 自定义Accountc?44

10.2.1 试用Accountc?45

10.2.2 Accountcȝ定义246

10.2.3 l合Q对象引用作为类的成?48

10.3 属性访问控?48

10.4 用于数据讉K的property249

10.4.1 试用Timec?49

10.4.2 Timecȝ定义251

10.4.3 Timecd义的设计说明254

10.5 模拟“U有”属?55

10.6 案例研究Q洗牌和分牌模拟257

10.6.1 试用CardcdDeckOfCardsc?57

10.6.2 Cardc:(x)引入cd?58

10.6.3 DeckOfCardsc?60

10.6.4 利用Matplotlib昄扑克牌图?62

10.7 l承Q基cd子类265

10.8 构徏l承层次l构Q引入多态?67

10.8.1 基类CommissionEmployee267

10.8.2 子类SalariedCommission-Employee270

10.8.3 以多态方式处理Commission-Employee和SalariedComm-issionEmployee273

10.8.4 关于Z对象和面向对象编E的说明274

10.9 鸭子cd和多态?74

10.10 q算W重?76

10.10.1 试用Complexc?77

10.10.2 Complexcȝ定义278

10.11 异常cdơ结构和自定义异?79

10.12 具名元组280

10.13 Python 3.7的新数据cȝ?81

10.13.1 创徏Card数据c?82

10.13.2 使用Card数据c?84

10.13.3 数据cȝ对于具名元组的优?86

10.13.4 数据cȝ对于传统cȝ优势286

10.14 使用文档字符串和doctestq行单元试286

10.15 命名I间和作用域290

10.16 数据U学入门Q时间序列和单线性回?93

10.17 结300

W四部分 人工、云和大数据案例研究

W?1章 自然语言处理304

11.1 ?04

11.2 TextBlob305

11.2.1 创徏一个TextBlob对象307

11.2.2 文本标Cؓ(f)句子和单?07

11.2.3 词性标?08

11.2.4 提取名词短语309

11.2.5 使用TextBlob的默认情感分析器q行情感分析309

11.2.6 使用NaiveBayesAnalyzerq行情感分析310

11.2.7 语言(g)与译311

11.2.8 变ŞQ复数化和单数化312

11.2.9 拼写(g)查和拼写校正313

11.2.10 规范化:(x)词干提取和词形还?14

11.2.11 词频314

11.2.12 从WordNet中获取单词定义、同义词和反义词315

11.2.13 删除停用?17

11.2.14 n?18

11.3 使用q囑֒词云可视化词?19

11.3.1 使用pandas可视化词?19

11.3.2 使用词云可视化词?21

11.4 使用Textatistic库进行可L评?24

11.5 使用spaCy命名实体识别326

11.6 使用spaCyq行怼性检?27

11.7 其他NLP库和工具328

11.8 机器学习(fn)和深度学?fn)自然语a应用328

11.9 自然语言数据?29

11.10 结329

W?2章 Twitter数据挖掘331

12.1 ?31

12.2 Twitter API概况333

12.3 创徏一个Twitter账户334

12.4 获取Twitter凭据Q创建应用程?34

12.5 什么是推文336

12.6 Tweepy339

12.7 通过Tweepyq行Twitterw䆾验证340

12.8 获取一个Twitter账户的相关信?41

12.9 Tweepy Cursor介:(x)获得一个̎L(fng)x者和朋友343

12.9.1 定一个̎L(fng)x?43

12.9.2 定一个̎L(fng)x对象345

12.9.3 获取一个用L(fng)推文345

12.10 搜烦(ch)的推?46

12.11 热门话题发现QTwitter热门话题API348

12.11.1 有热门话题的地点348

12.11.2 获取热门话题列表349

12.11.3 Ҏ(gu)热门话题创徏词云351

12.12 推文分析前的清理或预处理352

12.13 TwitterAPI353

12.13.1 创徏StreamListener的子c?53

12.13.2 启动处?56

12.14 推文情感分析357

12.15 地理~码和映?61

12.15.1 获取和映推?62

12.15.2 tweetutilities.py中的实用函数366

12.15.3 LocationListenerc?67

12.16 存储推文的方?68

12.17 Twitter和时间序?69

12.18 结369

W?3章 IBM Watson和认知计?70

13.1 ?70

13.2 IBM云̎户和云控制台372

13.3 Watson服务372

13.4 额外的服务和工具375

13.5 Watson开发者云Python SDK377

13.6 案例研究Q旅行者翻译伴侣APP377

13.6.1 准备工作378

13.6.2 q行APP379

13.6.3 SimpleLanguageTranslator.py脚本代码分析380

13.7 Watson资源390

13.8 结391

W?4章 机器学习(fn)Q分cR回归和聚类392

14.1 ?92

14.1.1 scikit-learn393

14.1.2 机器学习(fn)的类?94

14.1.3 scikit-learn中内|的数据?96

14.1.4 典型的数据科学研I的步骤396

14.2 案例研究Q用kq邻法和Digits数据集进行分c(W?部分Q?97

14.2.1 kq邻法398

14.2.2 加蝲数据?99

14.2.3 可视化数?02

14.2.4 拆分数据以进行训l和试404

14.2.5 创徏模型405

14.2.6 训练模型405

14.2.7 预测数字cd406

14.3 案例研究Q利用kq邻法和Digits数据集进行分c(W?部分Q?07

14.3.1 模型准确性指?07

14.3.2 k折交叉验?10

14.3.3 q行多个模型以找到模?11

14.3.4 参数调?13

14.4 案例研究Q时间序列和单线性回?13

14.5 案例研究Q基于加利福g房h(hun)数据集的多元U性回?18

14.5.1 加蝲数据?18

14.5.2 使用pandas探烦(ch)数据420

14.5.3 可视化特?22

14.5.4 拆分数据以进行训l和试426

14.5.5 训练模型426

14.5.6 试模型427

14.5.7 可视化预房价和期望房h(hun)427

14.5.8 回归模型指标428

14.5.9 选择模型429

14.6 案例研究Q无监督学习(fn)Q第1部分Q?mdash;降维430

14.7 案例研究Q无监督学习(fn)Q第2部分Q?mdash;k均Dc?33

14.7.1 加蝲Iris数据?35

14.7.2 探烦(ch)Iris数据集:(x)使用pandasq行描述性统?36

14.7.3 使用Seaborn的pairplot可视化数据集438

14.7.4 使用KMeans估计?40

14.7.5 L分分析降l?42

14.7.6 选择聚类估计?44

14.8 结445

W?5章 深度学习(fn)447

15.1 ?47

15.1.1 深度学习(fn)应用449

15.1.2 深度学习(fn)演示450

15.1.3 Keras资源450

15.2 Keras内置数据?50

15.3 自定义Anaconda环境451

15.4 经|络452

15.5 张量454

15.6 用于视觉的卷U神l网l:(x)使用MNIST数据集进行多分类455

15.6.1 加蝲MNIST数据?57

15.6.2 数据探烦(ch)457

15.6.3 数据准备459

15.6.4 创徏经|络模型461

15.6.5 训练和评h?68

15.6.6 保存和加载模?72

15.7 用TensorBoard可视化神l网l的训练q程473

15.8 ConvnetJSQ基于浏览器的深度学?fn)训l和可视?76

15.9 针对序列的递归经|络Q用IMDb数据集进行情感分?77

15.9.1 加蝲IMDbp数据?78

15.9.2 数据探烦(ch)478

15.9.3 数据准备480

15.9.4 创徏经|络481

15.9.5 训练和评h?83

15.10 调整深度学习(fn)模型484

15.11 在ImageNet上预训练的CNN模型485

15.12 结486

W?6章 大数据:(x)Hadoop、Spark、NoSQL和IoT488

16.1 ?88

16.2 关系数据库和l构化查询语a492

16.2.1 books数据?93

16.2.2 SELECT查询497

16.2.3 WHERE子句497

16.2.4 ORDER BY子句498

16.2.5 从多个表中合q数据:(x)INNER JOIN499

16.2.6 INSERT INTO语句500

16.2.7 UPDATE语句501

16.2.8 DELETE FROM语句502

16.3 NoSQL和NewSQL大数据数据库q?02

16.3.1 NoSQL?值数据库503

16.3.2 NoSQL文档数据?03

16.3.3 NoSQL列式数据?04

16.3.4 NoSQL图数据库504

16.3.5 NewSQL数据?05

16.4 案例研究QMongoDB JSON文数据?06

16.4.1 创徏MongoDB Atlas集群506

16.4.2 推文存入MongoDB?07

16.5 Hadoop515

16.5.1 概述516

16.5.2 通过MapReduce汇总Romeo-AndJuliet.txt中的单词长度518

16.5.3 在Microsoft Azure HDInsight中创建Apache Hadoop集群518

16.5.4 Hadoop?20

16.5.5 实现映射?20

16.5.6 实现归约?21

16.5.7 准备q行MapReduceCZ522

16.5.8 q行MapReduce作业523

16.6 Spark525

16.6.1 概述525

16.6.2 Docker和Jupyter Docker堆栈526

16.6.3 使用Spark的单词计?29

16.6.4 Microsoft Azure上的Spark单词计数532

16.7 Spark:(x)使用pyspark-notebookDocker堆栈计算Twitter主题标签535

16.7.1 推文流式传输到套接?35

16.7.2 ȝ推文主题标签Q介lSpark SQL538

16.8 物联|和仪表?43

16.8.1 发布和订?45

16.8.2 使用Freeboard仪表板可视化PubNubCZ实时?45

16.8.3 用Python模拟一个连接互联网的恒温器547

16.8.4 使用freeboard.io创徏仪表?49

16.8.5 创徏一个Python PubNub订阅服务?50

16.9 结554

 


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