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获得Python代写服务,包括jupyter notebook/python编程/python数据分析,统计、AI人工以及数学作业代写

2019-01-24 08:00 星期四 所属: Python代写 浏览:33

从这里开始你的python代写作业服务,您将会获得一个A+的成绩。

首先如果您是一个初学者,您必须了解python是干什么的,有什么作用,我们如何更好的使用它来完成我们的工作。

Python特点

1、Python使用C语言开发,但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型。

2、Python具有很强的面向对象特性,而且简化了面向对象的实现。它消除了保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。

3、Python代码块使用空格或制表符缩进的方式分隔代码。

4、Python仅有31个保留字,而且没有分号、begin、end等标记。

5、Python是强类型语言,变量创建后会对应一种数据类型,出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。

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Python涉及领域及擅长

 

1.数据的分析与处理 Analysis and Processing of Data

一般情况,Python被用来做Analysis。可以根据数据分析与统计的需要灵活使用。Python也是做数据分析主流的工具,”matplotlib”可以绘制数据图表,强大的2D绘图工具,我们经常会用到做描述统计用到的直方图、散点图、条形图等,几行代码即可出图。我们日常看到的K线图、月线图也可用matplotlib绘制。不管是金融、经济、统计、会计,还是其他行业的数据分析领域,这是一个必备的课程。

不仅如此,您还可以用它来用于数据挖掘工作,

还有Pandas也是Python在做数据分析时常用的包,很好用的数据分析的开源工具。Pandas可对较为复杂的二维或三维数组进行计算,同时还可以处理关系型数据库中的数据,和R语言相比,data.frame计算的范围要远远小于Pandas中的DataFrame的范围,这也从另一个侧面说明Python的数据分析功能要强于R。

SciPy是python的一个包,它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等. 还有许许多多这样的包文件作为学术研究的,不一一叙述。

  2.AI人工智能开发领域

python能在AI上运用它,因为Python有很多现成的库以及数据分析能力。比如:Neural Network 和 Deep Learning,python的包可以满足一切需求。Python也是面向对象的动态语言,比较适合于学术研究及科学计算。不过AI上领域的研究不仅仅是python一种语言,还有其他语言,Python提供了许许多多的API,这也使得python成为一种比较方便的语言,比如sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能,学术研究等,为python的强大做了铺垫。

不仅如此,python还应用于机器学习(learning machine),

  3.用python做计算机视觉,图像处理等

比较热门的课程是计算机视觉(computer vision)上的应用,他可以用来图像处理,这是适合一些在计算机理论上比较熟悉的,有一定的难度。

 

4、网页制作Web开发

Python是网页开发比较热门的编程语言,Python相比于JavaScript、PHP在语言层面较为完备,对于同一个开发需求能够提供多重方案。库的内容丰富,使用方便。Python在Web方面也有自己的框架,如django和flask等。应用的开发语言,支持最新的XML技术。可以说用Python开发的Web项目小而精。

  5.系统编程

提供API(ApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口),能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。

  6.其他领域

图形处理:有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。

数学处理:NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

文本处理:python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用python进行XML程序的开发。

数据库编程:程序员可通过遵循PythonDB-API(数据库应用程序编程接口)规范的模块与MicrosoftSQLServer,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。

网络编程:提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。

多媒体应用:Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”,能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

pymo引擎:PYMO全称为pythonmemoriesoff,是一款运行于SymbianS60V3,Symbian3,S60V5,Symbian3,Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发,并且适用于创建秋之回忆(memoriesoff)风格的AVG游戏,故命名为PYMO。

黑客编程:python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。

用Python爬虫,爬数据是python一个重要的运用,他可以高效,快捷的爬取网页、APP、后台的数据,并对每个数据进行分类,方便实用。

代写主要课程

Python for Everybody

Programming for Everybody (Getting Started with Python)

Applied Data Science with Python

Introduction to Data Science in Python

Python Data Structures

Using Python to Access Web Data

Python for Data Science

Applied Machine Learning in Python

Using Databases with Python

Python 3 Programming

Data Analysis with Python

Machine Learning with Python

Python Basics

An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 1)

Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python

Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python

Data Visualization with Python

Python Programming: A Concise Introduction

Introduction to Scripting in Python

Statistics with Python

Understanding and Visualizing Data with Python

Python Programming Essentials

The Raspberry Pi Platform and Python Programming for the Raspberry Pi

Applied Social Network Analysis in Python

Python and Statistics for Financial Analysis

Python Functions, Files, and Dictionaries

Python for Genomic Data Science

An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 2)

Python Data Analysis

Python Data Representations

Fitting Statistical Models to Data with Python

Data Processing Using Python

Python Data Visualization

Global Warming II: Create Your Own Models in Python

Applied Text Mining in Python

Data Collection and Processing with Python

Inferential Statistical Analysis with Python

Python Classes and Inheritance

Python Project: pillow, tesseract, and opencv

IBM Data Science Professional Certificate

Machine Learning Foundations: A Case Study Approach

Open Source tools for Data Science

Databases and SQL for Data Science

An Introduction to Programming the Internet of Things (IOT)

Fundamentals of Computing

Learn to Program: The Fundamentals

Genomic Data Science

Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance

Big Data Essentials: HDFS, MapReduce and Spark RDD

Biology Meets Programming: Bioinformatics for Beginners

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow

Fundamentals of Scalable Data Science

Bioinformatics

Computational Thinking for Problem Solving

Mathematics for Machine Learning: PCA

Guided Tour of Machine Learning in Finance

Applied Data Science Capstone

Hadoop Platform and Application Framework

Finding Hidden Messages in DNA (Bioinformatics I)

Advanced Machine Learning and Signal Processing

Audio Signal Processing for Music Applications

Introduction to MongoDB

Fundamentals of Machine Learning in Finance

Learn to Program: Crafting Quality Code

Interfacing with the Raspberry Pi

Data-driven Astronomy

Data Management and Visualization

Algorithmic Thinking (Part 1)

Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms

Algorithms for DNA Sequencing

Principles of Computing (Part 1)

Cloud Networking

Data Science in Stratified Healthcare and Precision Medicine

Genome Sequencing (Bioinformatics II)

Machine Learning for Data Analysis

Problem Solving, Programming, and Video Games

Regression Modeling in Practice

Programming for the Internet of Things Project

Data Analytics Foundations for Accountancy I

Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III)

Principles of Computing (Part 2)

Finding Mutations in DNA and Proteins (Bioinformatics VI)

Algorithmic Thinking (Part 2)

Internet of Things: Multimedia Technologies

Robotics: Capstone

The Fundamentals of Computing Capstone Exam

Applied Data Science

Modern Robotics, Course 1: Foundations of Robot Motion

A developer’s guide to the Internet of Things (IoT)

Combinatorics and Probability

Deep Learning

Mathematics for Machine Learning

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals

Functional Programming Principles in Scala

Object Oriented Programming in Java

Introduction to Deep Learning

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

Machine Learning: Regression

Data Structures

Machine Learning: Classification

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Digital Signal Processing

Mathematical Thinking in Computer Science

Machine Learning: Clustering & Retrieval

End-to-End Machine Learning with TensorFlow on GCP

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform

Applied AI with DeepLearning

Computational Neuroscience

Big Data Analysis with Scala and Spark

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform

Data Analysis and Interpretation

Getting Started with Go

Introduction to Graph Theory

Parallel programming

VLSI CAD Part I: Logic

Competitive Programmer’s Core Skills

Number Theory and Cryptography

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