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本书面向工程和科学专业的学生，介绍编程工具和数值方法，旨在帮助学生掌握计算问题求解技巧。书中第 一部分介绍基本的Python编程概念，使用简单的例子快速将新的概念付诸实践；第二部分涵盖算法和数值分析的基础知识，帮助学生在实际设置中快速应用结果。

使用Python进行数据分析与可视化十分便利且高效，因此Python被认为是***的数据分析工具之一。本书以22个案例，由浅入深地介绍不同数据分析与可视化的应用和实现。仅通过这些案例并不能展示数据分析与可视化的全部精髓，而更多的应用也值得读者在学到一定的基础技能后进一步探索。 本书面向高等院校计算机科学、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的师生，以及Python语言初学者和数据分析从业人士。

本书按照一般线性代数教程的方式介绍线性代数问题的求解。首先介绍矩阵的输入方法，然后介绍矩阵基本分析方法、矩阵基本变换与分解方法，并介绍矩阵方程的求解方法与矩阵任意函数的计算方法等。本书还介绍了线性代数的诸多应用问题的建模与求解方法。本书可作为一般读者学习线性代数与矩阵分析的辅助教材。通过本书，读者可从另一个角度认识线性代数问题，从而更好地学习线性代数相关问题的求解方法。本书也可以作为高等学校理工科专业的本科生和研究生学习计算机数学语言（MATLAB）的教材或参考书。本书还适合作为工程技术人员的参考用书，是查询相关数学问题求解方法的工具书。

《Python游戏超详细实战攻略（微课视频版）》以Python 3.7为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步开展Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。基础篇主要讲解Python的基础语法知识、控制语句、函数、文件、面向对象编程基础、Tkinter图形界面设计、网络编程和多线程、Python数据库应用等知识，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务；实战篇和提高篇综合应用基础篇讲解的知识，开发经典的、大家耳熟能详的游戏，如连连看、推箱子、两人麻将、扫雷、中国象棋、飞机大战和Flappy Bird等。本书**的特色在于以游戏开发案例为导向，使枯燥的Python语言学习充满乐趣。通过本书，读者将学会Python编程技术和技巧，学会面向对象的设计技术，了解程序设计的相关内容。书中不仅列出了完整的代码，同时对所有的源代码进行了非常详细的解释，通俗易懂，图文并茂。 本书适用于Python语言学习者、程序设计人员和游戏编程爱好者。

《系统分析与设计》（第9版）基于系统开发生命周期（SDLC）模型来组织主题和内容，体现主题涵盖信息系统的概念、技能、方法、技术、工具与观点，全面介绍了系统分析师必知必会的概念、技术。值得注意的是，为了帮助读者做好毕业前的“顶石项目”，书中还特别结合三个案例介绍了敏捷方法在信息系统开发中的实际应用。 《系统分析与设计》（第9版）主要面向管理信息系统（MIS）或计算机信息系统（IS）课程的高年级本科生，也适合MBA和其他专业希望了解并掌握信息系统研发的学生和从业人员阅读。此外，本书还可以帮助读者成为一名合格的系统分析师，是他们备考的理想参考书。

本书包括考虑认知负荷的工作研究2.0理论方法框架，制造系统信息场的概念、测度和应用，信息流价值的定性分析与定量评价，信息加工经济原则及其在法、环、测改善中的应用，任务复杂性测度方法，最后给出了同时应用动作经济原则和信息加工经济原则进行现场改善的案例。通过阅读本书可使读者掌握工业4.0时代生产现场信息问题的内涵与改善方法。本书可供从事生产现场改善的技术人员和相关管理人员，以及精益生产推进人员使用，也可供高等院校工业工程、机械工程、物流工程以及管理科学与工程专业师生参考。

本书本书共有9章，包含PySide 6/PyQt 6常用知识及一些经典应用。每个章节侧重点不同，但相对独立，读者根据目录即可获取自己所需的内容。第1章介绍PySide/PyQt的入门知识；第2章介绍Qt Designer的详细用法；第3章和第4章介绍PySide/PyQt的基本窗口控件的使用方法；第5章介绍PySide/PyQt的特殊控件——表格与树；第6章介绍一些高级窗口控件；第7章介绍信号/槽和事件；第8章介绍Python的扩展应用；第9章介绍PySide/PyQt的实战应用。本书旨在帮助读者以短的时间掌握PySide 6/PyQt 6的基础知识并能够实战应用，希望本书对有Python程序开发需求的读者有帮助。

磨砺编程技能，平替ChatGPT！Python是一门既简单又强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、大数据、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领域。Python也越来越重要，成为国家计算机等级考试科目，某些中小学也开设了Python编程课程。本书秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，通过3个漫画人物的轻松对话、搞笑形象及夸张动作，把复杂的Python技术问题简单化。本书总计16章：第1章介绍Python的历史和特点，并进行开发环境搭建；第2～5章介绍Python的基础知识，包括数据类型、表达式、流程控制等；第6～7章介绍Python常用的容器类型数据和字符串数据；第8～11章介绍Python的进阶内容，包括函数、类与对象、异常处理、常用内置模块等；第12～16章介绍Python实用库的使用方法，包括文件读写、图形用户界面、网络通信、数据库访问和多线程等。本书在每一章中都安排了“动动手”环节，您可在该环节找到应用实例；在每一章结尾都提供了“练一练”环节，您可在该环节找到同步练习题。如果您想入门Python，则无论您是想学习编程的小学生，还是想参加计算机竞赛的中学生，抑或是计算机相关专业的大学生，甚至是正在从事软件开发从事软件开发工作的职场人，本书都适合您阅读和学习。

本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程进行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意入门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意进入实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。