本书内容紧跟Python数据分析与可视化的前沿应用，以问题为导向，采用任务驱动式教学法，按照“岗课赛证”深度融通的最新要求重构课程内容，将数据分析与可视化的相关知识点有机融入项目内。本书以“在实践中学习，在实践中提升”为理念，所有项目内容由真实案例改编。通过学习，学生可以掌握数据获取、数据清洗、数据处理、数据统计分析、数据可视化的基本思想和方法。本书作者团队拥有丰富的实战和教学经验，在教材内容设计中能够精准把握高职学生认知规律与兴趣点；教材内容由易到难、由单一到综合，兼顾初学者与进阶者的

本书以Jupyter Notebook为主要开发工具，全面地介绍数据预处理的相关知识。全书共分8章，内容分别为初识Python数据预处理、数据获取与存储、数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约、综合实战：家用热水器用户行为分析以及两个综合实战项目。每个章节均配置了丰富的示例或案例，通过本书的学习，读者可以充分理解常用数据预处理方法的精髓、掌握具体技术细节，并在实践中提升实际开发能力，为数据分析和机器学习实践打下扎实基础。 本书既可作为高等院校大数据、计算机相关专业的教材，也可作为技术爱好者的入

本书对第1版内容进行了修订，补充了一些新的知识点，增加了许多教学中积累的实例。本书从基础问题出发，逐步引导学生掌握Python语言的内容和应用方法，内容包括Python语言基础，基本数据类型、运算符和表达式，程序控制结构，序列，字典和集合，函数，文件，Python第三方库安装及常用库介绍。各章均根据所讲内容给出配套的上机练习和习题。

本书可作为高等学校各专业“计算机程序设计”课程的基础教材，也可以作为广大程序设计开发者、爱好者的自学参考书。

本书为新形态活页教材，内容包括1+X “Python程序开发(中级)”中Django部分考核的全部内容。本书按照职业岗位需求，结合高职生学习特点，以学生为主体，以教师为主导，以岗位能力设计教学模块，采用“教、学、做”一体化教学方法，依据“项目引领，任务驱动”模式将Django基础知识、框架结构、访问原理、MySQL数据库连接与操作、与前端流行框架结合、分页模块、模板继承等内容进行重构，设计了11个典型教学项目。
本书可作为高职高专电子与信息大类人工智能技术应用专业、大数据技术、云计算技术应

本书共9章,以财经类高校为背景,以培养财经类专业学生的编程能力为目标,通过大量实例系统讲解Python语言的基本语法元素、基本数据类型、程序流程控制结构、函数、组合数据类型、文件输入/输出等操作,并介绍多个Python第三方库的基本使用方法。本书围绕金融数据分析,介绍从基本数据处理到文件处理,从数据分析到数据可视化的基本数据分析流程。本书每章后均给出了配套练习题,以帮助读者巩固所学知识。
本书适合作为财经类高校学生的Python语言入门教材,也适合初学Python语言的读者使用。

本书是一本面向数据分析介绍Python编程的语言实践教材，旨在帮助读者掌握Python语言的基础知识和核心技术、提高解决实际科学计算问题的能力。本书内容丰富，涵盖了Python编程的各个方面，包括Python的基本编程规范、常用内置数据类型、程序流程控制、列表和数组、函数和模块、面向对象的程序设计、输入输出与文件和数据库应用等内容。书中给出了各种跨学科的Python程序示例，难度适中，有助于读者循序渐进地掌握Python编程的核心技术和应用方法。通过系统学习，读者可以深入地理解Python编程的

本书是计算机基础教材,系统、通俗地介绍了最新计算机软件技术的基础知识和应用,内容包括软件技术概论,C语言回顾,数据结构,遍历、查找和排序,操作系统,数据库系统,计算机网络,软件工程及网络新技术等。本书讲解由浅入深,循序渐进,通俗易懂,将原理、方法与实例相结合,图文并茂,书中的案例都在 Dev-C 环境下测试通过,并附有案例对应的 Python程序。
本书既可作为高等院校非计算机专业本科生的教材,又可作为从事工程应用领域计算机软件开发工作的科研技术人员的参考书。

本书以“岗课赛证”育人模式为指引，将竞赛资源融入课程教学，将教学内容与行业职位能力衔接。本书遵循“做中学、学中做”理念，采用“项目引领、任务驱动”方式编排内容，依据行业主流可视化技术，划分为3篇，包括Matplotlib数据可视化、ECharts数据可视化和动态数据可视化技术，难度逐渐增加。每个模块设计1或2个项目，每个项目划分若干任务，每个任务安排相关理论知识和实践内容。通过完成每个任务，读者逐步学习各种主流可视化技术，掌握数据可视化的概念、目标、特征和流程等基础知识，掌握数据可视化

本教材以带领读者洞悉“数据之美”、“让数据说话”的理念为主线，从数据的类型和特征入手，教会读者围绕数据的构成、数据不同维度的比较、数据趋势、数据的分布、数据间的联系、数据的互联互动等角度，运用现行主流的Python可视化工具对数据进行多层次多维度立体化展示，力求帮助读者掌握绘制有效的、具有视觉吸引力、可伸缩的且易于理解的数据可视化作品的思路和方法。教材除了教会读者如何运用Python数据可视化主流工具(如Matplotlib，Seaborn，Pyecharts，Plotly等)进行各种