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本文目录一览:
Python核心编程的图书目录
1、Python核心编程(第2版)的目录概述如下:第1部分:Python核心 第1章:欢迎来到Python世界 1 什么是Python:介绍其特点,如高级、面向对象、可升级、可扩展、可移植性、易学、易读、易维护和健壮性等。
2、Python 编程高手之路。本课程分五个阶段,详细的为您打造高手之路,本课程适合有一定python基础的同学。用Python可以做什么?可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多著名的网站就是Python写的。总之就是能干很多很多事。
3、《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。
4、对于想要深入学习Python核心编程的开发者,《Core Python Programming: Third Edition》是一本不可或缺的书籍。这本书分为三部分,全面覆盖了Python在通用应用和Web开发领域的使用,适合中级Python开发者提升自己的编程技能。以上书籍均可以帮助你在Python学习之路上更进一步。
Python核心编程(第2版)目录
1、Python核心编程(第2版)的目录概述如下:第1部分:Python核心 第1章:欢迎来到Python世界 1 什么是Python:介绍其特点,如高级、面向对象、可升级、可扩展、可移植性、易学、易读、易维护和健壮性等。
2、《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用;第2部分讲解了与Web开发相关的主题;第3部分为一个补充/实验章节,包括文本处理以及其他内容。
3、第一部分,占据了全书约三分之二的篇幅,深入讲解了Python的核心知识。这部分涵盖了基础概念和语句,包括Python语法、编程风格,以及对Python对象、数字类型、序列、映射和集合的理解。
4、《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。
5、Python程序设计(第3版)Python之父作序推荐,是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,书中包含Python 2和 Python 3代码,以便立即使用,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。
6、***s://pan.baidu***/s/1SqwDMK-Y5yNPyc7U2TLX1g?pwd=1234 《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。
深入浅出Python目录
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Pandas是Wes McKinney在2008年开发的用于数据分析的工具集,基于NumPy实现数据存储和运算,提供专门的数据分析类型、方法和函数,支持数据分析和数据挖掘。Pandas与数据可视化工具matplotlib结合,轻松实现数据可视化。
在Python数据分析中,第09课深入讲解了pandas的实用技巧,特别是数据处理和融合。首先,数据加载后,可能需要连接事实表和维度表,这是进行多维度分析的基础,或者将来自不同数据源的[_a***_]相同数据合并。这个过程统称为数据重塑,涉及对缺失值、重复值和异常值的处理,以及数据预处理以满足分析需求。
语言以英语呈现,适合英语水平较高的读者阅读,其ISBN号码是***87564126759,条形码同样为***87564126759。书本的尺寸为22厘米宽、2厘米长,厚度大约4厘米,净重880克,无论是携带外出学习,还是摆在书架上,都十分适合。
在深入浅出的篇章中,我们将探索Python编程中的基础概念,包括“Python之禅”、变量、字符串、数字以及注释等核心内容。这将是编程之旅中不可或缺的基石,帮助你成为编程高手。在步入Python编程殿堂之前,请务必阅读“Python之禅”,这19条至理名言将伴随你一生的编程旅程。
深入浅出 pandas 第08课:Python 数据分析中的 DataFrame 使用 pandas 进行数据分析时,DataFrame 是最常用的结构类型,它能够存储和处理异构的二维数据,即数据中的每一列可以有不同的数据类型。这与 NumPy 的二维数组不同,NumPy 要求所有元素都具有相同的类型。
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