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【书籍目录】

Python自然语言处理

第1章语言处理与Python

第2章获得文本语料和词汇资源

第3章加工原料文本

第4章编写结构化程序

第5章分类和标注词汇

第6章学习分类文本

第7章从文本提取信息

第8章分析句子结构

第9章建立基于特征的文法

第10章分析句子的意思

第11章语言数据管理

后记：语言的挑战

Python科学计算

第1章软件包的安装和介绍

第2章NumPy——快速处理数据

第3章SciPy——数值计算库

第4章SymPy——符号运算好帮手

第5章matplotlib——绘制精美的图表

第6章Traits——为Python添加类型定义

第7章TraitsUI——轻松制作用户界面

第8章Chaco——交互式图表

第9章TVTK——数据的三维可视化

第10章MayA危i——更方便的可视化

第11章VPython——制作3D演示动画

第12章OpenCV——图像处理和计算机视觉

第13章数据和文件

第14章数字信号系统

第15章频域信号处理

第16章用C语言提高计算效率

第17章自适应滤波器

第18章单摆和双摆模拟

第19章分形几何

NumPy学习指南

第1章NumPy快速入门

第2章NumPy基础

第3章常用函数

第4章便捷函数

第5章矩阵和通用函数

第6章深入学习NumPy模块

第7章专用函数

第8章质量控制

第9章使用Matplotlib绘图

第10章NumPy的扩展：SciPy

第11章玩转Pygame

利用Python进行数据分析

第1章准备工作

第2章引言

第3章IPython：一种交互式计算和开发环境

第4章NumPy基础：数组和矢量计算

第5章pandas入门

第6章数据加载、存储与文件格式

第7章数据规整化：清理、转换、合并、重塑

第8章绘图和可视化

第9章数据聚合与分组运算

第10章时间序列

第11章金融和经济数据应用

第12章NumPy高级应用

附录APython语言精要

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