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资源名称：Python数据分析实战 PDF 内容简介： Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。 作者简介： Fabio Nelli IRBM科学园IT科学应用专家，曾为IBM、EDS等企业提供咨询。目前正在开发Java应用，对接科学仪器和Oracle数据库，生成数据和Web服务器应用，为研究人员提供实时分析结果。他还是Meccanismo Complesso社区（www.meccanismocomplesso.org）的项目协调人。 译者简介： 杜春晓 英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译著有《电子达人——我的第一本Raspberry Pi入门手册》和《Python数据挖掘入门与实践》。新浪微博：@宜_生。 资源目录： 第1章　数据分析简介　　1 1.1　数据分析　　1 1.2　数据分析师的知识范畴　　2 1.2.1　计算机科学　　2 1.2.2　数学和统计学　　3 1.2.3　机器学习和人工智能　　3 1.2.4　数据来源领域　　3 1.3　理解数据的性质　　4 1.3.1　数据到信息的转变　　4 1.3.2　信息到知识的转变　　4 1.3.3　数据的类型　　4 1.4　数据分析过程　　4 1.4.1　问题定义　　5 1.4.2　数据抽取　　6 1.4.3　数据准备　　6 1.4.4　数据探索和可视化　　7 1.4.5　预测模型　　7 1.4.6　模型评估　　8 1.4.7　部署　　8 1.5　定量和定性数据分析　　9 1.6　开放数据　　9 1.7　Python和数据分析　　11 1.8　结论　　11...

资源名称：Python机器学习实践指南 内容简介： 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合Python 程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。 作者简介： Alexander T. Combs 是一位经验丰富的数据科学家、策略师和开发人员。他有金融数据抽取、自然语言处理和生成，以及定量和统计建模的背景。他目前是纽约沉浸式数据科学项目的一名全职资深讲师。 资源目录： 第1章Python机器学习的生态系统1 1.1数据科学／机器学习的工作流程2 1.1.1获取2 1.1.2检查和探索2 1.1.3清理和准备3 1.1.4建模3 1.1.5评估3 1.1.6部署3 1.2Python库和功能3 1.2.1获取4 1.2.2检查4 1.2.3准备20 1.2.4建模和评估26 1.2.5部署34 1.3设置机器学习的环境34 1.4小结34 第2章构建应用程序，发现低价的公寓35 2.1获取公寓房源数据36 使用import.io抓取房源数据36 2.2检查和准备数据38 2.2.1分析数据46 2.2.2可视化数据50 2.3对数据建模51 2.3.1预测54 2.3.2扩展模型57 2.4小结57...

资源名称：Python地理空间分析指南（第2版） 内容简介： 用非常流行的Python语言做地理空间分析； 学习高效、易学的地理空间分析指南； 书中含有典型且非常实用的开发案例，帮助读者快速掌握相关技能； 图文结合，将学习效率大大提高。 Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言之一。 本书以地理空间分析为背景，介绍了Python在地理信息处理方面的应用技巧。全书共分为10章，分别介绍了Python与地理空间分析、地理空间数据、地理空间技术、Python的地理空间分析工具、Python与地理信息系统、Python与遥感、Python与高程数据、Python与地理空间高级建模、实时数据、综合应用等内容。 本书内容结构清晰，示例完整，适合希望了解测绘数字化和分析的读者，也适合想使用Python进行空间地理分析、建模和GIS分析的开发人员及研究人员参考阅读。 作者简介： Joel Lawhead 目前是NVision公司的CIO，该公司是业内屡获殊荣的地理信息集成和传感工程服务提供商。他还获得了管理专业人员资格认证（Project Management Professional，PMP)，地理信息专业资格认证(certified GIS Professional ，GISP)。 Joel于1997年开始使用Python，从2000年开始使用它进行地理空间软件的开发，也是Learning Geospatial Analysis with Python（第1版）和QGIS Python Programming Cookbook的作者，并且这两本书都是Packt出版的。他撰写的Python Cookbook系列图书由O'Reilly Media出版，其不同版本更是各具特色。除此之外，他还是广受赞誉的开源软件PyShp（Python Shapefile Library）的主要开发人员。他的技术博客是http://geospatialpython.com/，Twitter昵称是@SpatialPython，通过上述方式，用户可以和他讨论地理空间分析中与Python编程相关的话题。 2011年，Joel通过逆向工程处理了Shapefile文件的空间索引格式，帮助地理空间Python工程师Marc Pfister实现了上述索引算法，这一做法有利于世界各地的开发者开发出更易于集成、更健壮的地理空间应用。 Joel作为架构师、项目经理和地理空间应用合作开发者，多次为美国政府机构提供服务，其中包括NASA、FEMA、NOAA、美国海军，以及其他商业和非营利性机构。2002年，由于其领导开发的实时应急响应协作工具（the Real-Time Emergency Action Coordination Tool，REACT）表现杰出，他获得了Esri公司颁发的国际GIS特别成就奖。该软件的主要用途是使用地理空间分析技术进行应急管理。 资源目录： 第1章 Python与地理空间分析 1 1．1　地理空间分析与我们的生活　1 1．2　地理空间分析的历史　3 1．3　地理信息系统　6 1．4　遥感　7...

资源名称：python设计模式 第2版 PDF  内容简介： 设计模式是构建大型软件系统最强大的方法之一，优化软件架构和设计已经逐渐成为软件开发和维护过程中的一个重要课题。 本书通过11章内容，全面揭示有关设计模式的内容，并结合Python语言进行示例化的解析。全书囊括单例设计模式、工厂模式、门面模式、代理模式、观察者模式、命令模式、模板方法模式、复合模式、状态设计模式以及反模式等多种设计模式。 本书适合那些关注软件设计原则，并想将优秀的设计模式应用到Python编程当中的读者阅读，也适合普通的软件工程师、架构师参考。 资源目录： 前言 第1章　设计模式简介 第2章　单例设计模式 第3章　工厂模式：建立创建对象的工厂 第4章　门面模式——与门面相适 第5章　代理模式——控制对象的访问 第6章　观察者模式——了解对象的情况 第7章　命令模式——封装调用 第8章　模板方法模式——封装算法 第9章　模型—视图—控制器——复合模式 第10章　状态设计模式 第11章　反模式 资源截图：