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Python数据分析与可视化（微课版）
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本书讲解数据分析基础知识，针对数据分析与可视化的初学者介绍相关方法及概念。 全书共分9章，内容包含数据分析概述、数据集的存储与读取、NumPy数组与矩阵运算、Pandas高性能的数据结构和数据分析工具、数据预处理、Matplotlib可视化绘图、机器学习与数据挖掘以及就业分析综合实战和电商数据分析两项综合实战。 本书可作为高等院校计算机、大数据相关专业的教材，也可作为数据分析从业人员的参考用书。
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Python数据分析与可视化
本书采用案例和理论相结合的形式，以Anaconda和PyCharm为开发工具，系统地重点阐述了利用Python进行数据预处理、分析与可视化等相关知识，讲解了Python各种数据处理展示的函数方法的使用方法。全书共有6章，分别是数据分析概述、Python基础、利用Pandas进行数据预处理、利用Pandas进行数据分析、利用Matplotlib进行数据可视化、Python数据分析与综合应用。在教学设计中安排了知识图谱、学习目标、知识指南、任务实训、结果分析、巩固训练、每章测试等模块。本书既可以作为本科和高职院校各专业数据分析相关课程的教材，也可以作为企业电子商务、市场营销、数据分析人员的参考资料。
Python数据分析与可视化实践
Python 数据分析与可视化实践基于 Python 语言，结合实际的数据集，介绍如何对数据进行可视化分析。Python 数据分析与可视化实践主要包含 3 个 部分。第一部分为 Python 数据可视化基础篇：主要介绍 Python 基础内容、Numpy 和 Pandas 数据操作， 以及 Matplotlib 数据可视化内容；第二部分为 Python 数据可视化提高篇：主要介绍 Python 的 Seaborn、 plotnine、Networkx、igraph、plotly、Bokeh、pyecharts 库中的数据可视化功能；第三部分为 Python 数据 可视化分析实战篇：通过 4 个完整的数据可视化分析案例，详细地介绍了 Python 中数据分析、机器学习 与可视化相结合的应用等内容。
Python3爬虫实战——数据清洗、数据分析与可视化
作为一个自学爬虫的过来人，曾经走过很多弯路，在自学的道路上也迷茫过。每次面对一个全新的网站，都像是踏进一个未知的世界。你不知道前面有哪些反爬手段在等着你；你不知道你会踩进哪个坑里。我做爬虫的几年时间里，爬过很多的网站、遇到过很多的难题。这本书就是我这几年经验的总结，从开始的工具的学习使用，到实战项目的爬取，难度一步一步的升级，需求也越来越复杂，有各式各样的爬取方式。 本书主要内容与数据爬取相关，包括编写爬虫所需要的基础编程知识，如Requests包、Scrapy框架和数据库的使用，到项目实战教程，适合Python基础入门的读者。如果你是其他行业的从业者，想进入IT行业成为一位爬虫工程师，又或者你已经是IT行业的从业者，本书在能够让你在对爬虫工程师的工作内容有所了解的同时，也能让你掌握作为一个爬虫工程师所需要具备的基础技能。
Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战
本书根据大多数软件公司对Python数据分析和可视化的需求，面向Python初学者讲述爬虫、数据分析、数据可视化和机器学习等方面的技术和实践案例。全书共13章：第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象编程思想、Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述NumPy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8、9章为数据分析高级技能篇，主要通过爬取技术博客案例讲述基于Scrapy爬虫框架的实用技巧，以及数据分析的常用方法；第10～13章为综合案例篇，主要讲述图书分析案例、二手房数据分析案例、股票数据分析案例和基于sklearn库的机器学习相关实践，涉及线性回归分析、岭回归分析、SVM分类、KNN分类和逻辑回归等机器学习算法。本书语言通俗易懂，案例丰富，适合想要入职数据分析岗位的新手、大学生以及欲转行进入大数据分析领域的从业人员使用，也可以作为大专院校或培训机构的教学用书。
Python从入门到全栈开发
本书从实际项目出发，以Python为主要编程语言从基础知识到高级编程、从前端开发到后端开发，全面系统的阐述在Python实际项目开发过程中所需用的到各种技术及相关知识。全书共分为3篇：第1篇为入门篇（第1和2章），入门篇详细讲解Python编程语言的基础知识，包括Python编辑器PyCharm的使用、Python的变量及标识符、数据类型、运算符、行和缩进、条件语句、循环语句、函数、面向对象编程、错误和异常、模块及常用模块的使用、包的使用、迭代器、生成器、装饰器、多进程与多线程。第2篇为应用篇（第3章~第6章），应用篇详细讲解Python与第三方软件的结合及实际使用，包括Python对MySQL的操作、对MongoDB的操作、对Redis的操作、使用Python爬取网页内容、爬取App内容、常见数据分析与可视化包NumPy、Pands、matplotlib的使用、Python与前端交互等。第3篇为实战篇（第7章~第8章），实战篇详细讲解Flask框架的使用，并通过开发一个短视频数据平台将前文所学的全部技术内容应用在实际项目当中，使学以致用。除了开发项目之外，对项目的上线流程也做了详细的讲解，包括服务器的部署、域名设置、服务器的备案等。使所学的知识真正能用在实际项目当中。
从Excel到Python数据分析——Pandas、xlwings、openpyxl、Matplotlib的交互与应用
4人今日阅读
本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇会采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。 全书共分为6篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8章和第9章）, 第五篇为高阶篇（第10章和第11章）, 第六篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括开启Python之旅、Python基础入门、Pandas数据提取、Pandas数据转换、Pandas文本与日期、Pandas数据处理、Pandas数据重塑、xlwings高效办公、openpyxl高效办公、Python数据处理自动化、Python数据分析自动化、Excel+Python综合应用。 本书适用于具有一些数据分析或Python基础的读者，包括电商客服、质量统计、财务金融、人事行政等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构或IT专业人士的参考书籍。
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Manus应用与AI Agent设计指南：从入门到精通
在人工智能高速发展的当下，本书围绕全球首款通用 AI Agent——Manus 展开。 "认知篇”回溯 AI Agent 发展轨迹，剖析其与大模型的不同，突出 Manus "知行合一”的独特理念； "基础操作篇”细致介绍 Manus 的安装注册流程、界面交互方式，分享个性化设置技巧，同时深入解读技术原理，助力读者快速入门；"场景应用篇”重点呈现 Manus 在工作、生活、学习、财富管理等多元场景中的强大应用；"设计篇”深入剖析国内 AI Agent 平台，通过实操案例讲解打造专属智能体的步骤及进阶方法。 无论您是职场精英、AI 发烧友还是开发者，本书都能帮您掌握 Manus 应用与设计技能，拥抱智能时代。
Python程序设计：编程基础、Web开发及数据分析
《Python程序设计：编程基础、Web开发及数据分析》系统讲述了Python程序设计的基础知识。全书共15章，内容包括：Python概述、Python基本语法、Python的基本流程控制、Python的四种典型序列结构、Python函数、Python文件和数据库操作、面向对象程序设计、模块和包、字符串操作与正则表达式的使用、错误及异常处理、GUI编程、网络和多线程编程、基于Flask框架的Web编程、网络爬虫应用开发、数据分析与可视化基础。为提升学习效果，书中结合实际应用提供了大量的案例对概念和知识点进行说明，并配以完善的学习资料，包括教学PPT、教学大纲、源代码、教学视频及配套软件等，为读者带来全方位的学习体验。《Python程序设计：编程基础、Web开发及数据分析》系既可作为高等院校数据科学与大数据技术及其他计算机相关专业的Python教材，也可供自学者使用。
OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战
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本书旨在掌握深度学习基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow+OpenCV进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。本书共13章，内容包括计算机视觉与深度学习的关系、Python的安装和使用、Python数据处理及可视化、机器学习的理论和算法、计算机视觉处理库OpenCV、OpenCV图像处理实战、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、BP神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。本书强调理论联系实际，着重介绍TensorFlow+OpenCV解决图像识别的应用，提供大量数据集供读者使用，并以代码的形式实现深度学习模型实例供读者参考。本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员的自学用书，也可作为高等院校和培训学校相关专业的教材使用。
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Python基础及应用
《Python基础及应用》完全为零基础的初学者量身定做，配合大量实例介绍了Python的基本语法、编码规范和一些编程思想。《Python基础及应用》共分为两部分，第1-6章为Python语言基础，主要介绍Python的基本用法。第7-10章介绍一些Python的实际应用，第7章介绍了如何用Python进行GUI开发，第8章介绍了如何用Python开发网络爬虫，第9章介绍了如何用Python进行Web开发，第10章介绍了如何使用Python进行数据分析与可视化处理，第11章介绍了如何使用Python实现常见机器学习算法。《Python基础及应用》既可以作为高等院校计算机类相关专业的教材，也可以作为软件从业人员、计算机爱好者的学习指导用书。