ДМК-Пресс Python. Сборник упражнений Стивенсон Бен

Python — простой в изучении и практическом использовании язык программирования, который свободно доступен на компьютерах под управлением Mac OS, Windows и Linux. Изучив Python, вы сможете использовать его в своей профессиональной деятельности, не покупая какое-либо программное обеспечение • Данная книга представляет собой курс программирования на языке Python. Краткий и четкий стиль изложения и многочисленные упражнения позволят достаточно быстро овладеть основными навыками программирования и методами обработки данных • Издание предназначено широкому кругу читателей, которые не являются программистами и хотели бы освоить язык Python с нуля

«В это новое издание Уэс внес изменения, так чтобы книга и дальше оставалась востребованным источником по всем аспектам анализа данных с применением Python и pandas. Горячо и настоятельно рекомендую» • Пол Берри, лектор и автор книги «Head First Python» • Перед вами авторитетное руководство по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версией Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных • Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще не знакомым с наукой о данных и научными приложениями

Твои первые шаги в программировании Базовые знания о языке Python и объектно-ориентированном программировании Использование всех основных элементов словаря Python Работа с компонентами библиотеки Возможности Python при работе с графикой Основы работы с игровыми модулями pygame Разработка собственной игры Большое количество ярких иллюстрация для сохранения интереса к обучению Задачи для полного освоения материала Книга может использоваться в качестве учебника по информатике Эта книга - прекрасное руководство по программированию для детей на языке Python средней сложности. Читатели получат базовые знания о языке Python, узнают об объектно-ориентированном программировании, научатся работать с функциями, классами и модулями. Много внимания уделено работе с графикой, созданию анимации и разработке собственной игры

Если вы - опытный программист на Python, то после прочтения данной книги ваши программы станут более качественными, надежными, быстрыми, удобными для сопровождения и использования • В центре внимания Марка Саммерфилда находятся четыре основных темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышения быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика. Он описывает паттерны, доказавшие свою полезность в Python, иллюстрирует их на примерах высококачественного кода и объясняет, почему некоторые из них не слишком существенны • Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка

Если вам нужна помощь в разработке программ на языке Python 3 или вы планируете заняться обновлением старого кода на языке Python 2, эта книга – ваш счастливый билет. Она наполнена практическими примерами, разработанными и протестированными в среде Python 3.3, поэтому станет уникальным подспорьем для опытных программистов, желающих сконцентрироваться на современных инструментах и идиомах • В книге приведены полноценные рецепты, охватывающие свыше 10 основных тем Python, а также задачи, имеющие широкий спектр областей применения. Каждый рецепт содержит примеры кода, которые вы можете использовать в своих проектах, а также включает обсуждение принципов работы данного решения

Книга демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) на языке Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. Вы также научитесь работать с различными инструментами и фреймворками, такими как Django, Selenium, Git, jQuery и Mock • Издание предназначено всем разработчикам, кто уже освоил начальный уровень программирования на Python и хочет перейти на следующий

Изучите методы и инструменты, которые обеспечивают плавный и эффективный процесс разработки программного обеспечения, с помощью этого краткого и практического руководства по непрерывной интеграции и непрерывной доставке с использованием Python. В книге представлены различные виды тестирования и показано, как настроить автоматизированные системы, которые выполняют эти тесты, и устанавливать приложения в различных средах контролируем способом на базе примеров. С помощью этой книги можно решить технические проблемы, связанные с разработкой программного обеспечения, которые обычно скрываются в чистых текстах программирования • Прочитав эту книгу, вы увидите, что в современном быстро меняющемся мире ни один программный проект не может позволить себе пройти разработку, затем этап интеграции непредсказуемой длины и сложности и, наконец, отправиться к заказчику – после чего выяснится, что полученное приложение не совсем удовлетворяет его потребностям

Из этого уникального сборника рецептов разработчики узнают, как применять язык Kotlin в Java-проектах. Практические рецепты будут полезны не только новичкам в Kotlin, но и опытным программистам. Кен Коузен показывает, как решать проблемы, исходя из конкретных вариантов использования, а не из базового синтаксиса Kotlin. Вы задаете вопрос, а эта книга дает ответ. Kotlin уже довольно широко используется в разработке для Android, но его можно использовать везде, где применяется Java, а также для разработки в iOS, для создания приложений в машинном коде, для генерации кода на JavaScript и т.д • Присоединяйтесь к сообществу Kotlin и начинайте создавать новые проекты уже сегодня!

Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения

Книга посвящена вопросам практического применения символьных вычислений для решения дифференциальных уравнений и их систем с использованием библиотеки символьных вычислений SymPy языка программирования Python. В каждой главе книги рассматривается какая-либо одна прикладная модель из области физики, химии, биологии и т. д. После теоретического вывода возникающих в модели дифференциальных уравнений максимально детально описывается процесс формализации модели и решения соответствующих дифференциальных уравнений с использованием библиотеки SymPy. Особое внимание при этом уделяется анализу и визуализации найденных решений с помощью библиотеки Matplotlib. Изложение материала сопровождается большим числом иллюстраций и упражнений • Издание ориентировано на школьников старших классов, студентов, преподавателей и всех интересующихся проблемами математического моделирования

Наука о поведении сложных систем использует различные вычисления для изучения естественных и гуманитарных наук. В этой книге вы будете использовать графы, клеточные автоматы и агентные модели для изучения тем по физике, биологии и экономике • Независимо от того, являетесь ли вы программистом на Python или изучаете компьютерное моделирование в университете, вы углубитесь в изучение сложных систем с помощью серии проработанных примеров, упражнений, случаев из практики и простых для понимания объяснений