本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例

本书从Python语言入门基础开始，由浅入深、循序渐进地介绍如何利用Python软件及相关的函数包实现矢量数据、栅格数据、网络数据、点云数据等常用类型空间数据的导入、导出和处理，并初步介绍数据可视化和空间可视化技巧。此外，本书特别针对ArcGIS软件中的Python编程进行介绍，使学生能够掌握相关的空间数据处理Python脚本或工具编写。
本书可作为地理信息工程、遥感科学与技术等专业本科生或研究生课程教材，也可作为相关学者使用Python语言进行空间数据处理、分析、统计和可视化等方面学

《码上行动：用ChatGPT学会Python编程》创新地以ChatGPT作为辅助学习工具，系统全面地讲解了零基础读者如何快速有效地学习Python编程技能。
全书共15章，第1章讲解了ChatGPT的功能及在编程学习中的作用；第2章讲解了Python的语言特点及开发环境的搭建；第3~10章为基础内容，讲解了Python的语言基础，包括输入与输出、变量与类型、运算、控制流、函数、列表、字典、模块；第11~13章为进阶内容，介绍了使用Python进行文件操作、网络爬虫的相关

本书根据高等院校应用技术型人才培养的发展需要编写，适应项目学习、案例学习和模块化教学结合的教学方式，注重以真实企业开发案例和典型工作任务为载体组织教学单元。本书较为全面地介绍了Python的基础知识、高级知识和常用科学计算库。全书共8个模块，分别为初识Python、Python数据类型、Python流程控制、Python函数与模块、Python文件处理、Python面向对象、Python高级知识和Python科学计算库。

本书以PyCharm为主要开发工具，采用理论与实训案例相结合的编写方式，系统性地讲解Python的相关知识。本书共11章，其中，第1-10章介绍Python语言的理论知识，内容包括Python概述、Python基础知识、流程控制、字符串、组合数据类型、函数、文件与数据格式化、面向对象、异常、Python计算生态与常用库等；第11章运用前面所学知识开发一个实战项目——飞机大战游戏。除第1章和第11章外，其他章均配有丰富的实训案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学知识，并在实践中提升实际

本书为江苏省高等学校重点建设教材，也是国家职业教育电子产品制造技术资源库以及省级电子信息工程技术专业群教学资源库配套教材。本书在介绍物联网的组成、典型架构和应用的基础上，详细介绍了Python编程基础与代码实例分析。全书共9个单元，涉及的知识包括Python语法基础、数据结构、面向对象、MicroPython基础、二维码制作与识别、图像处理与图形识别、人脸检测、可视化平台设计等。全书以Python作为实现工具，着力培养读者利用Python语言解决各类实际问题的开读发实战能力。

本书以LabVIEW2022中文版为平台，介绍虚拟仪器与仿真。全书共13章，内容包括初识LabVIEW，LabVIEW的基本操作，前面板与VI，数值、字符串与变量，程序结构，复合数据类型，数学计算，波形运算和信号处理，文件I/O，数据采集和仪器控制，以及2D图片缩放显示设计实例、水库预警系统设计实例、绘图软件设计使用实例。

本书以帮助读者夯实数据分析基础、掌握数据分析应用为目标，以提升数据分析能力为重点，将Python数据分析基础与应用整体分为9个模块，形成层次分明、结构清晰、重点突出、方便学习的模块化结构；构建渐进式、多样化的数据分析基础与应用层次，创新知识学习、技能训练、项目实战一体化训练模式，可帮助读者有效地形成了学习梯度、降低学习难度、提升学习热情；构建新形态教材的活页式结构，探索活页式教材新模式；构建数据分析在线练习与考核题库。本书充分挖掘数据分析中的素养元素，“因势利导、顺势而为”，有效融入素

《软件测试需求分析与设计实践》全面系统地介绍软件测试需求分析与设计，从软件测试活动涉及的相关概念入手，着重介绍开展软件测试需求分析的方法、开展测试设计的方法，以及测试工作产品的主要内容，最后给出嵌入式和非嵌入式软件的测试需求分析案例。
《软件测试需求分析与设计实践》适合作为第三方软件测评机构的测试人员的培训教材，也可作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生的参考书。

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