基于Python 3.4版本，详解Python程序设计方法。

适读人群 ：1.没有编程知识的新手 不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python 开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python 语言和Python 编程。2.从未接触过Python 语言，但了解一点编程知识的初学者 本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python 程序员 本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30 余个模块的使用。 构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循； 1.讲解独到，常见盲点趣解析 作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。 2.内容全面，常用工具全涵盖 书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。 3.拓展训练，重点知识有强化 语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。 4.代码完整，随时动手可复现 本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。

1.深挖国内职场人群痛点，利用Python实现办公自动化。 2.结合实际案例讲解编程和数据库知识，让读者快速理解掌握。 3.完整行业案例全流程讲解，全方位解读Python在自动化办公中的作用。 4.附赠案例源代码、数据文件、在线视频、练习题及答案，方便举一反三。

机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

美国知名的理工高校哈维玛德学院开发的“计算机科学通识”课程教材。

本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作流程路线，逐步展开介绍相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案， 后落实在任务实现环节。 全书大部分章节紧扣任务需求展开，不堆积知识点，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验，帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握大数据相关技能。