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  • 醉染图书Python基础与深度学习实战978712577
  • 正版全新
    • 作者: 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编著 | 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编编 | 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编译 | 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编绘
    • 出版社: 化学工业出版社
    • 出版时间:2020-09-01
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    • 作者: 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编著| 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编编| 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编译| 梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编绘
    • 出版社:化学工业出版社
    • 出版时间:2020-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:299000
    • 页数:196
    • 开本:16开
    • ISBN:9787122359797
    • 版权提供:化学工业出版社
    • 作者:梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编
    • 著:梁桥康,邹坤霖,项韶,朱为 编
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:58.00
    • ISBN:9787122359797
    • 出版社:化学工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-09-01
    • 页数:196
    • 外部编号:1202114077
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    篇Python入门001

    章Python的“魔法”001

    1.1Python是什么001

    1.2Python能做什么001

    1.3Python怎么样002



    第2章Python的使用方法003

    2.1Python安装003

    2.1.1Windows下安装Python003

    2.1.2Linux下安装Python(以Ubuntu为例)003

    2.1.3Anaconda的使用004

    2.2选择合适的开发环境007

    2.2.1Spyder的使用007

    2.2.2PyCharm的安装与使用009

    2..文本编辑器配合终端的使用方法011

    .Python初体验012

    ..1*个Python程序012

    ..2Python语言风格014

    2.4管理Python库014

    2.4.1模块的导入014

    2.4.2第三方库的安装与导入014

    2.4.3国内镜像源介绍015



    第3章Python高效学习方法016

    3.1如何使用本书016

    3.2如何提高Python编程能力016



    第2篇Python应用基础017

    第4章简单变量与字符串017

    4.1变量赋值017

    4.1.1单变量赋值017

    4.1.2多变量赋值018

    4.2数字用法及其类型018

    4.2.1数字用法018

    4.2.2数据类型018

    4.3字符串021

    4.3.1字符串的声明和访问021

    4.3.2字符串拼接022

    4.3.3字符串修改022

    4.3.4字符串常用方法0

    4.4变量的命名规则024



    第5章列表、元组和字典026

    5.1列表026

    5.2元组031

    5.3字典033



    第6章控制语句039

    6.1True和False039

    6.2条件判断039

    6.2.1if-else040

    6.2.2elif040

    6.3循环041

    6.3.1for语句041

    6.3.2while语句043

    6.3.3循环嵌套043

    6.3.4break语句044

    6.3.5continue语句045



    第7章函数047

    7.1函数基础047

    7.2函数名称及函数的调用047

    7.3函数的参数传递047

    7.4变量作用域050

    7.5函数式编程052

    7.6Python内置函数055



    第8章模块和包058

    8.1模块058

    8.2编写模块058

    8.3包059



    第9章递归061

    9.1递归定义061

    9.2递归函数061

    9.3字符串反转061

    9.4重组词062

    9.5快速求幂062

    9.6二分查找063



    0章文件065

    10.1打开文件065

    10.2文件基本操作方法065

    10.3对文件内容进行迭代067



    1章异常072

    11.1什么是异常072

    11.2捕获异常072

    11.3引发异常074

    11.4断言075

    11.5实现自定义异常076

    11.6with关键字076



    2章面向对象技术079

    12.1OOD概念079

    12.2类079

    12.2.1类的声明与定义079

    12.2.2类的实例化与使用080

    12..封装083

    12.2.4访问权限084

    12.2.5类的内建函数085

    12.2.6@property装饰器085

    12.2.7枚举类088

    12.2.8类的存储与导入089

    1.继承和多态090

    1..1__bases__属090

    1..2继承的基本概念090

    1..多态091

    1..4从标准类型派生091

    1..5多重继承和多继承092

    12.4迭代器095

    12.5生成器098



    3章查找与排序102

    13.1查找案例102

    13.1.1简单的查找问题102

    13.1.2策略1:线查找103

    13.1.3策略2:二分查找104

    13.1.4策略3:插值查找104

    13.2排序案例105

    13.2.1选择排序105

    13.2.2归并排序106

    13..插入排序107

    13.2.4快速排序107

    13.2.5冒泡排序108



    第3篇Python科学算与据可视化110

    4章Python科学计算库110

    14.1NumPy简介110

    14.1.1NumPy的应用110

    14.1.2NumPy有什么功能?111

    14.1.3使用NumPy的优势111

    14.1.4NumPy开发环境112

    14.2数组的索引112

    14.2.1基本索引112

    14.2.2切片索引115

    14..布尔型索引116

    14.2.4花式索引116

    14.3数组的计算:广播117

    14.4比较、掩码和布尔逻辑119

    14.4.1和通用函数类似的比较操作119

    14.4.2操作布尔数组119

    14.4.3布尔数组作为掩码120

    14.5数组的排序121

    14.6结构化数组124

    14.6.1结构化数据类型124

    14.6.2结构化数组的索引和分配125

    14.7Pandas数值运算方法127

    14.8处理缺失值131



    5章Matplotlib数据可视化136

    15.1Matplotlib常用技巧136

    15.2两种画图接口136

    15.3简易线图138

    15.4简易散点图139



    第4篇Python深度学习与实战141

    6章数据挖掘141

    16.1流程介绍141

    16.2导入和可视化数据141

    16.3数据分类与回归144

    16.3.1Logistic回归144

    16.3.2K-近邻算法145

    16.3.3朴素贝叶斯算法145

    16.3.4决策树145

    16.4聚类145

    16.5数据降维148



    7章植物病害识别案例150

    17.1案例背景150

    17.2案例要求150

    17.3案例步骤150

    17.3.1数据加载151

    17.3.2图像预处理153

    17.3.3模型搭建与修改155

    17.3.4模型训练157

    17.3.5模型验159

    17.3.6训练参数存储159

    17.3.7中间结果的打印160

    17.4案例代码161



    8章皮肤癌变类识别实例169

    18.1实例背景169

    18.2实例要求169

    18.3任务步骤170

    18.3.1数据加载与预处理170

    18.3.2模型调用与修改173

    18.3.3模型构建与参数设定173

    18.3.4模型训练与验173

    18.3.5Callback函数调用174

    18.3.6中间结果的打印175

    18.4实例代码175



    参考文献187


    【前言】


    语言轻松

    内容从入门到精通

    帮读者掌握python


    【内容简介】


    本书共分为4篇18章,篇为Python入门,主要介绍Python的功能、使用和学习方法。第2篇为Python应用基础,主要介绍变量与字符串、列表、元组和字典、控制语句、函数、模块与包、递归、文件、异常、面向对象技术、查找与排序。第3篇为Python科学算与据可视化,主要介绍Python科学计算库、Matplotlib数据可视化。第4篇为Python深度学习与实战,主要介绍数据挖掘、植物病害识别案例和皮肤癌变类识别实例。

    本书适合Python初学者或爱好者作为入门教材,也可以作为软件技术基础、深度学习、人工智能等课程的参考教材。


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