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本書使用Python向人們介紹編程和算法思維。它非常關注經典算法，但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。

本書以高度可讀的方式處理了編程和計算機科學中一些最重要和最具挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了如何在實際的Python程序中反映理論。

介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法。

如果你是一個Python愛好者，并希望學習關于算法設計和分析的Python方法所需的一切，這本書正是你所需要的。

本書的目的是幫助您編寫共享內存并行系統的程序。然而，你應該把這本書中的信息看作是一個基礎。21世紀的并行編程不再僅僅專注于科學、研究和重大挑戰項目。這都是好事，因為這意味著并行編程正在成為一門工程學科。因此，作為一門工程學科，本書研究了特定的并行編程任務，并描述了如何實現它們。在一些非常常見的情況下，這些任務可以被自動化。寫這本書的目的是希望通過介紹成功的并行編程項目背后的工程原則，將新一代的并行人員從緩慢而費力地重新發明舊工具的需要中解放出來，使他們能夠把精力和創造力集中在新的領域。然而，你從這本書中得到什么將取決于你投入了什么。希望讀這本書會有幫助，做快速測驗會更有幫助。然而，最好的結果來自于將這本書中所教的技術應用到實際問題中。和往常一樣，熟能生巧。但無論您如何實現它，我們真誠地希望并行編程至少能給您帶來它帶給我們的樂趣、興奮和挑戰!

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學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

最后，一本關于創造性編程的書，直接寫給藝術家和設計師!這本書的目標讀者是那些在設計、藝術和教育的交叉領域工作的創造性人才，而不是遵循計算機科學課程。

這本書你將學習如何將計算應用到創造性的過程中，遵循四個步驟，通過這個步驟，你將進入編碼和藝術的橫截面，重點放在實際的例子和相關的工作結構上。您將跟隨計算藝術的一個真實的用例，并看到它如何與四個關鍵支柱聯系起來，并解決創造性過程中的潛在陷阱和挑戰。所有的代碼示例都是在一個完全集成的處理示例庫中提供的，這使得讀者很容易上手。

這種在技能習得和創造性過程和開發之間的獨特和微妙的平衡方法使《編碼藝術》成為了一本實用的參考書，無論是對于創造性編程還是對于教授和學生的創造性過程。

你將學習

• 回顧從創意編程到不同專業領域的想法和方法
• 使用像處理語言這樣的計算工具
• 了解從靜態元素到動畫再到交互所需的技能
• 使用互動作為輸入，使創意概念更接近完善和深度
• 簡化和擴展數據結構的美感、韻律和流暢性的設計
• 利用網頁或手機應用等其他平臺上的藝術代碼多樣性
• 通過真實世界的用例了解計算藝術的端到端過程
• 學習創意過程中的最佳實踐、常見陷阱和挑戰

這本書是給誰的

• 希望看到計算和數據可以為他們的創造性表達做些什么;希望從不同角度將計算和數據整合到實踐中的學習者;以及那些已經知道如何編程，在計算和數據的環境中尋找創造力和靈感的人。

從一開始，Java就席卷了編程世界。它的特性和功能為開發人員提供了編寫健壯的跨平臺應用程序所需的工具。Java基礎向您介紹這些工具和功能，它們將使您能夠創建Java程序。

本書首先介紹了該語言，它的哲學，以及隨著時間的演變，直到最新的版本。您將了解javac/java工具是如何工作的，以及java包是什么——java程序通常是如何組織的。一旦您熟悉了這一點，您將了解該語言的高級概念，如控制流關鍵字。

您將探索面向對象編程以及它在使Java成為現在的樣子中所扮演的角色。在結束語中，您將掌握類、類型轉換和接口，并理解數據結構、數組、字符串、異常處理和創建泛型的使用。

在本書結束時，您將學會編寫程序，自動化任務，學習算法和數據結構的高級課程，或探索更高級的Java課程。

你會學到什么 在代碼中使用數據類型、數據結構和控制流創建和運行Java程序 在創建對象時實現最佳實踐 使用構造函數和繼承 了解先進的數據結構，以組織和存儲數據 在編譯期間為更強的檢查類型使用泛型 學習在代碼中處理異常

這本書是給誰的 Java基礎是為那些熟悉一些編程語言并想要快速介紹Java最重要原理的技術愛好者設計的。

理解并實施panda的大數據分析解決方案，強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構，增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題，并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里，您將學習按大小和類型評估您自己的項目，以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據，并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后，您將了解如何有效地訪問和轉換數據，應該避免哪些方法，以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外，還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時，您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

• 理解pandas的底層數據結構，以及為什么在某些情況下它會這樣執行
• 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據，重點關注性能
• 選擇正確的數據格式，使數據分析簡單有效。
• 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

• 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。

《R之書》是一本全面的入門指南，介紹了世界上最流行的統計分析編程語言R。即使你沒有編程經驗，只具備一些基本的數學基礎，你也會發現開始有效地使用R進行統計分析所需要的一切。

您將從基礎知識開始，比如如何處理數據和編寫簡單的程序，然后再轉向更高級的主題，比如生成數據的統計摘要以及執行統計測試和建模。您還將學習如何使用R的基本圖形工具和貢獻的包(如ggplot2和ggvis)創建令人印象深刻的數據可視化，以及使用rgl包創建交互式3D可視化。

幾十個動手練習(可下載的解決方案)帶你從理論到實踐，你學習:

• R語言編程的基礎，包括如何編寫數據幀、創建函數、使用變量、語句和循環
• 統計概念，如探索性數據分析，概率，假設檢驗，回歸建模，以及如何在R中執行它們
• 如何訪問R的數千個函數、庫和數據集
• 如何從數據中得出有效和有用的結論
• 如何創建發布質量圖形的結果

結合實際例子和練習的詳細解釋，這本書將為您提供一個堅實的統計和R的功能的深度理解。讓R這本書成為你進入日益增長的數據分析世界的大門。

簡介： Python作為目前受歡迎的語言之一，越來越多的人成為Pythoner，這本書不僅僅是一本Python說明書，該書基于Python3.7。 Python中的經典計算機科學問題可以使用經過時間驗證的方案，練習和算法來提高您的CS解決問題的能力。看起來很新或獨特的計算機科學問題通常源于經典算法，編碼技術和工程原理。并且經典方法仍然是解決它們的最佳方法！通過對本書的學習，將解決許多編碼難題，從簡單的任務（如二進制搜索算法）到使用k-means進行數據聚類。該書主要包括：

• 搜索算法
• 圖的常用技術
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 對抗搜索
• 使用類型提示
• 涵蓋Python 3.7

目錄：

• 簡介
• 小問題
• 搜索問題
• 約束滿足問題
• 圖問題
• 遺傳算法
• K均值聚類
• 簡單的神經網絡
• 對抗搜索
• 其他問題

作者介紹： David Kopec是位于佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學院的計算機科學與創新助理教授。他是一個有經驗的軟件開發者.