Learning Data Mining with Python

《Python网络爬虫与数据分析从入门到实践》从初学者的视角出发，以案例实操为核心，系统地介绍网络爬虫的原理、工具使用与爬取技术，并详细讲解数据分析的各种技巧。本书主要内容包括：Python基础语法，数据分析工具NumPy、Pandas、Matplotlib的使用，网络爬虫库Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，正则表达式在网络爬虫中的应用，数据预处理与数据分析方法、中文文本处理

《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》采用任务制编排方式，按照课节形式设计，让学习更有节奏感。《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》分为四部分。第一部分让读者懂得为什么学和要学什么，明白为什么而学让学习更具动力；第二部分强调基础，以项目的形式讲解每一个知识点，打牢基础才能有的放矢；第三部分从方法到方法论的提升让思维更上一层楼；第四部分通过综合项目实战，提升编程能力，提高项目分析能力

本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇会采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能是本书创作的初衷。全书共分为6篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8章和第9章），第五篇为高阶篇（第10章和第11章），第六

本书以Python的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习Python的编程基础和实际应用。本书共17章，可分为4部分。第一部分Python编程环境搭建和Python的基础知识（第1~6章）、第二部分数学运算（第7~9章）、第三部分绘制图像（第10~12章）、第四部分办公自动化（第13~17章）。本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基

《图解Java数据结构与算法：微课视频版》系统、全面地介绍数据结构的基础理论与算法设计，精选数据结构考研习题和各类典型例题进行讲解，案例和课后习题丰富，突出对数据结构算法实践能力的培养。本书算法均采用Java语言实现，示例代码可直接上机运行。《图解Java数据结构与算法：微课视频版》共分11章，内容包括数据结构与算法概述，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树，图，查找算法，排序算法，分治算法，贪

本书以实用的设计模式为例，讲解了Java近年来在改善语法方面取得的进展，同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式，以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外，本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码，而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节，

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7

《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关