本书系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，第1章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，第10章讲解数据学术报告、论文和出版，第11章讲解实战训练营。 本书包含大量实例，内容由浅入深，循序渐进，既可作为Python与数据科学相关技能的教材，也可作

《零基础学Python数据分析》（升级版）以数据分析"三剑客”——Pandas、Matplotlib 和 NumPy 为主线，全面介绍了数据分析入门的必备知识，从学习与应用的角度出发，帮助读者快速掌握数据统计分析技能，拓宽职场道路。本书通过大量的示意图力求使读者能够更好地理解晦涩难懂的专业术语；通过快速示例将学习与应用相结合，打造轻松学习、零压力学习的阅读氛围；通过案例对所学知识进行综合应用；通过开发流行项目将数据统计分析与预测应用到实际工作中。

“只有胸怀全局，才能在思考问题时高瞻远瞩。”熟悉一门编程语言的全貌，才能举重若轻、得心应手地运用其解决编程问题。本书以项目案例为驱动，旨在帮助读者轻松掌握 Python语言对象体系和编程计算生态的有关知识，并培养读者运用计算思维和软件工程思维进行程序设计的能力。全书内容共分为 14章。第 1章从 Python开发环境的搭建、直观的 turtle对象绘图程序入手，介绍了 Python语言描述的对象模型、软件对象的工作方式。第 2～13章的内容包括： Python基础，数据类型，运算符，流程控制，组

零基础学Python GUI 设计：tkinter（升级版）这本书以开发 Python 窗口程序常用的 tkinter 模块为主线，全面介绍了使用 tkinter 设计 Python GUI 程序的各方面技术。全书共分为 18 章，包括搭建开发环境、tkinter 与 GUI、tkinter 窗口设计、tkinter 布局管理、文本类组件、按钮类组件、选择列表与滚动条、容器类组件、对话框类组件、菜单组件、Progressbar 进度条组件、canvas 绘图、鼠标键盘事件处理、数据库操作、文件操

本书编写以物理参数检测为主线，以传感器敏感机理为辅线，阐述了温度检测、压力检测、流量检测、相对位移检测、速度加速度检测、力和力矩检测的敏感机理、变换电路以及测量的特点和适用的条件，以及智能传感的关键技术和智能检测的发展等。本书针对北航自动化学院本科传感器和检测类知识宽口径教学需求编写。

作者根据自己多年的数据分析和数据挖掘经验，从零基础读者的角度，详尽地介绍了Python数据分析和数据挖掘的基础知识及大量的实战案例。全书分为四篇，第一篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第二篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第三篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第四篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例，让读者了解如何系统地应用前面学到的各种方法解决真实问题。对于书中的每一章，作者还结合实际工作及面试经验，精心

本书以多传感器数据融合为对象，详细介绍了多传感器数据融合的基本原理及应用技术。重点内容包括：传感器的理论基础及基本特性、多源检测融合的基本概念与应用、多源属性融合的基本概念与应用、多源状态参数估计原理及应用等。

本书是人民邮电出版社出版的《Python程序设计教程（微课版）》（储岳中等主编）的配套教材。全书共分3个部分，第1部分为习题解答，第2部分为实验指导，第3部分为综合实训。本书以案例为主线，紧扣Python语言程序设计的知识点，特色鲜明，实用性强。 本书可作为高等院校Python语言程序设计学习的配套实践教材，也可作为计算机水平考试的备考辅导书，还可以作为对Python感兴趣的技术人员和爱好者的自学用书。

本书在windows环境下介绍的Python 3.x版本的编程技能，以PyCharm为主要开发工具，注重实践应用能力的培养。本书采用项目任务式编写，每个项目均配备了大量的任务和项目实践，有利于读者实践练习，巩固知识。本书共分11个项目，其中，项目1~项目5介绍了Python语言的编程基础，包括Python基础知识、数据类型、流程控制；项目6~项目10介绍了函数、文件操作、面向对象、异常、图形界面设计等核心知识；项目11为综合实战项目：学生成绩管理系统。
本书配套视频、源代码、习题

本书共70个Python实验案例，内容涵盖Python中的基本数据类型、数据类型之间的转换、运算符、内置函数、选择结构、循环结构、字符串、列表、元组、字典、集合、函数的创建和使用、异常处理结构、模块及其使用方法、文件操作等。实验案例主要涉及绘图、文本游戏、古典密码、机器学习和网络爬虫等应用领域。本书中的所有代码都使用Python3.8编写，适用于Python3.6及更高版本。