Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II

Wes McKinney

Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python. Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny. Ta książka powinna się znaleźć w podręcznej bibliotece każdego analityka danych! Najważniejsze zagadnienia: Eksploracja danych za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter Korzystanie z pakietów NumPy i Pandas Tworzenie wizualizacji danych za pomocą pakietu Matplotlib Praca z danymi regularnych i nieregularnych szeregów czasowych Rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych Python: poznaj idealne narzędzie do analizy danych!

Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III

Wes McKinney

Wprawny analityk danych potrafi z nich uzyskać wiedzę ułatwiającą podejmowanie trafnych decyzji. Od kilku lat można do tego używać nowoczesnych narzędzi Pythona, które zbudowano specjalnie do tego celu. Praca z nimi nie wymaga głębokiej znajomości statystyki czy algebry. Aby cieszyć się uzyskanymi rezultatami, wystarczy się wprawić w stosowaniu kilku pakietów i środowisk Pythona. Ta książka jest trzecim, starannie zaktualizowanym wydaniem wyczerpującego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona. Uwzględnia Pythona 3.0 i bibliotekę pandas 1.4. Została napisana w przystępny sposób, a poszczególne zagadnienia bogato zilustrowano przykładami, studiami rzeczywistych przypadków i fragmentami kodu. W trakcie lektury nauczysz się korzystać z możliwości oferowanych przez pakiety pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Nie zabrakło wskazówek dotyczących używania uniwersalnych narzędzi przeznaczonych do ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych. Pozycję docenią analitycy zamierzający zacząć pracę w Pythonie, jak również programiści Pythona, którzy chcą się zająć analizą danych i obliczeniami naukowymi. Dzięki książce nauczysz się: eksplorować dane za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter korzystać z funkcji pakietów NumPy i pandas używać pakietu matplotlib do tworzenia czytelnych wizualizacji analizować i przetwarzać dane regularnych i nieregularne szeregi czasowe rozwiązywać rzeczywiste problemy analityczne Wes McKinney zaktualizował swoją książkę, aby była podstawowym źródłem informacji o wszystkich zagadnieniach związanych z analizą danych przy użyciu języka Python i biblioteki pandas. Gorąco polecam tę pozycję! Paul Barry, wykładowca i autor książek

Python w pigułce. Podręczny przewodnik po wersjach 3.10 i 3.11

Alex Martelli, Anna Martelli Ravenscroft, Steve Holden, Paul McGuire

Język Python został ostatnio sklasyfikowany w indeksie TIOBE jako najpopularniejszy obecnie język programowania, co zawdzięcza szerokim możliwościom stosowania go w projektowaniu, prototypowaniu, testach, wdrażaniu i konserwacji oprogramowania. To zaktualizowane i rozszerzone czwarte wydanie pokazuje, jak najlepiej używać Pythona, niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalnym programistą, czy też chcesz użyć tego języka do rozwiązywania problemów w konkretnej dziedzinie. Nowe wydanie, starannie przygotowane przez uznawanych ekspertów dziedzinowych, skupia się na wersji 3.10, zapewniając pełną aktualność tej kluczowej pozycji dla pięciu ostatnich wersji języka, od 3.7 po niedawno wydaną wersję 3.11. Ten podręczny przewodnik pozwoli ci: - Nauczyć się tego, jak Python reprezentuje dane i sam program jako obiekty - Zrozumieć przydatnośc i zastosowania adnotacji typów - Dowiedzieć się, które funkcje języka pojawiły się w niedawnych wersjach i w której - Opanować idiomatyczne posługiwanie się nowoczesnym Pythonem - Poznać sposoby właściwego strukturyzowania projektów w Pythonie - Nauczyć się testować, debugować i optymalizować kod Pythona "Pogłębiony, zaktualizowany, przejrzysty i użyteczny opis języka Python. Doskonałe kompendium z wieloma spostrzeżeniami i poradami, które zaspokoi każdego, od średniozaawansowanych po ekspertów". -Mark Summerfield Dyrektor Qtrac Ltd. Cała czwórka autorów to członkowie Python Software Foundations, zaś troje z nich to zdobywcy Frank Willison Memorial Award. Są powszechnie uznawani za swój wkład w Pythona i jego społeczność. Ich łączne doświadczenie obejmuje najrozmaitsze środowiska i platformy, od akademickich, poprzez startupy, aż po międzynarodowe korporacje i instytucje rządowe. Wspólnie opracowali autorytatywny podręcznik składni i funkcjonalności języka Python, biblioteki standardowej oraz wybranych innych pakietów.

Python w uczeniu maszynowym

Matthew Kirk

Ten praktyczny przewodnik pozwoli osiągnąć biegłość w stosowaniu uczenia maszynowego w codziennej pracy. Autor, Matthew Kirk, bez akademickich rozważań pokazuje, jak integrować i testować algorytmy uczenia maszynowego w swoim kodzie. Książka przedstawia wykorzystanie testów z użyciem bibliotek naukowych NumPy, Pandas, Scikit-Learn oraz SciPy dla języka Python, ilustrując je licznymi wykresami oraz przykładami kodu. Książka ta pomoże programistom i analitykom biznesowym zainteresowanym badaniem danych w: Zapoznaniu się z rzeczywistymi przykładami testowania poszczególnych algorytmów poprzez zajmujące ćwiczenia praktyczne. Stosowaniu programowania sterowanego testami do pisania i uruchamiania testów przed rozpoczęciem kodowania. Badaniu technik poprawiających nasze modele uczenia maszynowego poprzez wydobywanie danych i opracowywanie funkcjonalności. Zwracaniu uwagi na ryzyka związane z uczeniem maszynowym takie jak niedopasowanie danych. Pracy z algorytmem K najbliższych sąsiadów, sieciami neuronowymi, klastrami i innymi technikami. Matthew Kirk jest konsultantem, autorem i międzynarodowym prelegentem, specjalizującym się w uczeniu maszynowym i analizie danych z wykorzystaniem języków Ruby i Python. Mieszka w Seattle i lubi pomagać innym programistom w integrowaniu analizy danych ze stosowanymi przez nich technologiami. Więcej zasobów dotyczących uczenia maszynowego można znaleźć pod adresem www.matthewkirk.com.

Python w zadaniach. Programowanie dla młodzieży. Poziom podstawowy

Urszula Wiejak, Adrian Wojciechowski

Opanuj Pythona od strony praktycznej! Poznaj konstrukcje języka Python Naucz się stosować je w praktyce Wykorzystaj standardowe biblioteki Rozwiąż 139 zadań i sprawdź swoje rozwiązania Python to bardzo popularny, wydajny i elastyczny język programowania ogólnego przeznaczenia, którego prosta, czytelna i zwięzła składnia zdobyła uznanie rzesz programistów na całym świecie. Duże możliwości, przenośność kodu, możliwość pisania skryptów - wszystko to sprawia, że Python znajduje zastosowanie w najróżniejszych dziedzinach i wspiera rozwój wielu popularnych serwisów internetowych. Bez wątpienia warto się go nauczyć! Jeśli chcesz poznać ten język, jesteś na dobrej drodze! Książka omawia najważniejsze elementy programowania w Pythonie. Co ważne, wiedza została usystematyzowana w formie konkretnych zadań do wykonania. Poznasz dzięki nim typy danych i składnię języka, dowiesz się, jak debugować programy, nauczysz się korzystać z funkcji oferowanych przez biblioteki i opanujesz podstawy tworzenia graficznych interfejsów użytkownika. To podręcznik przeznaczony dla młodzieży, ale doskonale sprawdzi się również w przypadku osób dorosłych, które rozpoczynają przygodę z programowaniem. Instalowanie oraz konfigurowanie środowiska i niezbędnych narzędzi Podstawowe informacje na temat języka i programowania Typy danych, zmienne proste i tablicowe Operatory, instrukcje warunkowe oraz instrukcje pętli Operacje wejścia-wyjścia w konsoli i na plikach Biblioteki graficzne, dźwiękowe i wideo Korzystanie z funkcji wbudowanych i tworzenie własnych Programowanie obiektowe, obsługa wątków i wyjątków Tworzenie graficznych interfejsów użytkownika Zadania do samodzielnego wykonania i praktyczny projekt gry Poznaj Pythona, rozwiązuj zadania, zostań programistą!

Python Web Scraping Cookbook. Over 90 proven recipes to get you scraping with Python, microservices, Docker, and AWS

Michael Heydt

Python Web Scraping Cookbook is a solution-focused book that will teach you techniques to develop high-performance scrapers and deal with crawlers, sitemaps, forms automation, Ajax-based sites, caches, and more. You'll explore a number of real-world scenarios where every part of the development/product life cycle will be fully covered. You will not only develop the skills needed to design and develop reliable performance data flows, but also deploy your codebase to AWS. If you are involved in software engineering, product development, or data mining (or are interested in building data-driven products), you will find this book useful as each recipe has a clear purpose and objective. Right from extracting data from the websites to writing a sophisticated web crawler, the book's independent recipes will be a godsend. This book covers Python libraries, requests, and BeautifulSoup. You will learn about crawling, web spidering, working with Ajax websites, paginated items, and more. You will also learn to tackle problems such as 403 errors, working with proxy, scraping images, and LXML.By the end of this book, you will be able to scrape websites more efficiently and able todeploy and operate your scraper in the cloud.

Python Web Scraping. Hands-on data scraping and crawling using PyQT, Selnium, HTML and Python - Second Edition

Katharine Jarmul

The Internet contains the most useful set of data ever assembled, most of which is publicly accessible for free. However, this data is not easily usable. It is embedded within the structure and style of websites and needs to be carefully extracted. Web scraping is becoming increasingly useful as a means to gather and make sense of the wealth of information available online.This book is the ultimate guide to using the latest features of Python 3.x to scrape data from websites. In the early chapters, you'll see how to extract data from static web pages. You'll learn to use caching with databases and files to save time and manage the load on servers. Aftercovering the basics, you'll get hands-on practice building a more sophisticated crawler using browsers, crawlers, and concurrent scrapers.You'll determine when and how to scrape data from a JavaScript-dependent website using PyQt and Selenium. You'll get a better understanding of how to submit forms on complex websites protected by CAPTCHA. You'll find out how to automate these actions with Python packages such as mechanize. You'll also learn how to create class-based scrapers with Scrapy libraries and implement your learning on real websites.By the end of the book, you will have explored testing websites with scrapers, remote scraping, best practices, working with images, and many other relevant topics.

Python. Wprowadzenie. Wydanie V

Mark Lutz

Python jest wieloparadygmatowym, wszechstronnym językiem programowania, zoptymalizowanym pod kątem efektywności pracy, czytelności kodu i jakości oprogramowania. Jego popularność rośnie, co wynika z wielości i różnorodności zastosowań oraz z tego, że jest darmowy i łatwo przenośny, można się go szybko nauczyć, a tworzenie kodu Pythona sprawia sporo przyjemności. Wszystkie te cechy dają zespołom deweloperskim strategiczną przewagę w dużych i małych projektach. Aby wykorzystać zalety Pythona, konieczne jest zdobycie solidnych podstaw tego języka, a następnie dogłębne zrozumienie bardziej zaawansowanych koncepcji i porządne ich przećwiczenie podczas pisania własnego kodu. To kompleksowy podręcznik do nauki programowania w Pythonie. Jego piąte wydanie zostało gruntownie zaktualizowane i rozbudowane o dodatkowe treści. Omówiono tu najnowsze wersje Pythona w liniach 3.X i 2.X, czyli 3.3 i 2.7, i dodano opisy nowych lub rozszerzonych mechanizmów, takich jak obsługa formatu JSON, moduł timeit, pakiet PyPy, metoda os.popen, generatory, rekurencje, słabe referencje, atrybuty i metody __mro__, __iter__, super, __slots__, metaklasy, deskryptory, funkcja random, pakiet Sphinx i wiele innych. W książce znalazło się mnóstwo ćwiczeń, quizów, pomocnych ilustracji oraz przykładów kodu. Jest to kompendium dla każdego, kto chce szybko zacząć programować w Pythonie i tworzyć wydajny kod o wysokiej jakości. W tej książce przedstawiono między innymi: składnię Pythona i koncepcje związane z iteracjami dokładny opis ważniejszych wbudowanych typów obiektów i ich możliwości struktury programistyczne wyższego poziomu programowanie funkcyjne i programowanie zorientowane obiektowo zaawansowane zagadnienia dla profesjonalistów Już dziś zacznij pisać znakomity kod w Pythonie!

Python. Zacznij programować!

Rob Miles

Python jest znakomitym językiem do tworzenia wydajnego kodu. Nadaje się do różnych, również bardzo nietypowych zastosowań. Samo programowanie natomiast, choć jest w nim coś magicznego, stanowi umiejętność, którą każdy może opanować pod warunkiem odrobiny zaangażowania. Naturalnie, nauka kodowania nie zawsze przebiega bezproblemowo. Trzeba zrozumieć sposób działania komputera i nauczyć się nieco inaczej myśleć o rozwiązywaniu problemów. Napisanie dobrze działającego programu jest jednak niezwykle satysfakcjonującym doświadczeniem, a programowanie samo w sobie jest jedną z najbardziej kreatywnych umiejętności. Ta książka jest przeznaczona dla osób, które nie mają doświadczenia w programowaniu. Została pomyślana jako podręcznik, który maksymalnie ułatwia uczenie się skutecznego kodowania. Najpierw omówiono niskopoziomowe instrukcje programowania, aby stopniowo przejść do przedstawienia i analizy profesjonalnych konstrukcji programistycznych. Książka jest przyjazna w odbiorze, a przy tym jest pełna innowacji, takich jak choćby opis korzystania z wbudowanych gadżetów czy projekty "zrób to sam". Dzięki temu Czytelnik bardzo szybko odkryje, że programowanie jest świetną, ekscytującą i porywającą zabawą! W tej książce: wprowadzenie do Pythona i przygotowanie środowiska do pracy podstawowe konstrukcje kodu projektowanie konstrukcji bardziej złożonych aplikacji tworzenie dokumentacji aplikacji w Pythonie korzystanie z różnych bibliotek Pythona Wszechstronny, wydajny, elastyczny. Python - wybór idealny!

Python. Zadania z programowania. Przykładowe funkcyjne rozwiązania

Mirosław J. Kubiak

Programuj funkcyjnie w Pythonie! Poznaj funkcyjny paradygmat programowania Naucz się wykorzystywać go w języku Python Rozwiązuj praktyczne problemy programistyczne Python to obecnie jeden z najpopularniejszych języków programowania, a jego znajomość zapewnia zatrudnienie w największych firmach i przy najciekawszych projektach w branży informatycznej. Szerokie możliwości, duża elastyczność i wszechstronność, przejrzystość i zwięzłość składni, czytelność i klarowność kodu, rozbudowany pakiet bibliotek standardowych, niemal nieograniczone zastosowanie w różnych dziedzinach nauki i biznesu - wszystko to sprawia, że język ten z pewnością utrzyma swoją pozycję, a programujące w nim osoby jeszcze długo będą należały do najbardziej pożądanych specjalistów na rynku IT. Jedną z niewątpliwych zalet Pythona jest to, że wspiera różne paradygmaty programowania, w tym wydajne programowanie funkcyjne. Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę na temat języka i dowiedzieć się, jak wykorzystać jego możliwości w tym podejściu, sięgnij po książkę Python. Zadania z programowania. Przykładowe funkcyjne rozwiązania. Dzięki zamieszczonym w niej zadaniom o różnym poziomie trudności oraz ich rozwiązaniom poznasz podstawy programowania funkcyjnego w Pythonie i nauczysz się pisać zwięzłe i eleganckie programy, które działają szybko i zużywają mniej zasobów, praktyczne wskazówki zaś pomogą Ci zrozumieć bardziej zawiłe zagadnienia. Wprowadzenie do programowania funkcyjnego w Pythonie Sekwencyjne struktury danych i operacje na plikach Wykorzystanie krotek i ciągów tekstowych Zastosowanie słowników i zbiorów Wybrane moduły programowania funkcyjnego Funkcje rekurencyjne i rekurencja ogonowa Programowanie synchroniczne i asynchroniczne Podstawy programowania współbieżnego i równoległego Przekonaj się, jak prosty może być język Python! Jeśli chcesz poznać podstawy języka Python oraz opanować paradygmaty imperatywny i obiektowy, przed lekturą tej książki sięgnij po inną publikację tego autora: Python. Zadania z programowania. Przykładowe imperatywne rozwiązania.

Python. Zadania z programowania. Przykładowe imperatywne rozwiązania

Mirosław J. Kubiak

Programuj imperatywnie w Pythonie! Poznaj język Python od strony praktycznej Naucz się czytać i analizować kod Pythona Rozwiązuj problemy programistyczne Python to obecnie jeden z najpopularniejszych języków programowania, a jego znajomość zapewnia zatrudnienie w największych firmach i przy najciekawszych projektach w branży informatycznej. Szerokie możliwości, duża elastyczność i wszechstronność, przejrzystość i zwięzłość składni, czytelność i klarowność kodu, rozbudowany pakiet bibliotek standardowych, niemal nieograniczone zastosowanie w różnych dziedzinach nauki i biznesu - wszystko to sprawia, że język ten z pewnością utrzyma swoją pozycję, a programujące w nim osoby jeszcze długo będą należały do najbardziej pożądanych specjalistów na rynku IT. Jedną z niewątpliwych zalet Pythona jest to, że wspiera różne paradygmaty programowania, w tym programowanie imperatywne. Jeśli chcesz poznać język od podstaw i dowiedzieć się, jak wykorzystać jego możliwości w podejściu imperatywnym i obiektowym, sięgnij po książkę Python. Zadania z programowania. Przykładowe imperatywne rozwiązania. Dzięki zamieszczonym w niej zadaniom o różnym poziomie trudności oraz ich rozwiązaniom szybko i gruntownie nauczysz się programować w Pythonie i czytać kod napisany w tym języku, a praktyczne wskazówki pomogą Ci zrozumieć bardziej zawiłe zagadnienia. Podstawowe operacje wejścia-wyjścia w języku Python Konstrukcje warunkowe, operatory logiczne i pętle Definiowanie i wywoływanie funkcji oraz rekurencja Programowanie zorientowane obiektowo w Pythonie Odczytywanie i zapisywanie plików tekstowych i binarnych Obsługa wyjątków, dekoratory i menedżery kontekstu Iteratory, generatory, funkcje wyższego rzędu Przekonaj się, jak prosty może być język Python! Jeśli chcesz poszerzyć swoją wiedzę i interesuje Cię programowanie funkcyjne w języku Python, sięgnij również po inną książkę tego autora: Python. Zadania z programowania. Przykładowe funkcyjne rozwiązania.

Python. Zbiór zadań z rozwiązaniami

Tomasz Jaśniewski

Python w praktyce zadań i rozwiązań Język programowania ogólnego przeznaczenia Python należy obecnie do najpopularniejszych na świecie. Skąd się bierze jego fenomen? Niewątpliwie kluczowe znaczenie ma tu bardzo czytelna składnia, mocno zbliżona do składni języka naturalnego. Czyni to Pythona dość łatwym do opanowania, także dla początkujących. Osoby bardziej doświadczone doceniają go za wszechstronność. Pythona można używać w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, sztuczna inteligencja, tworzenie stron internetowych, automatyka i automatyzacja, pisanie aplikacji mobilnych i wiele innych. Dodajmy do tego rozbudowany pakiet bibliotek standardowych i oto mamy (niemal) idealny język programowania. A jak się go nauczyć? Najlepiej w praktyce. Rozwiązując zadania i weryfikując własne rezultaty z podanymi w tym zbiorze rozwiązaniami. Autor przygotował ten zeszyt ćwiczeń tak, by zawrzeć w nim wyzwania nieco prostsze, przeznaczone dla mniej zaawansowanych adeptów Pythona, jak i bardziej złożone, wymagające lepszej znajomości zagadnienia. Każde zadanie ma wyraźnie określony stopień trudności, a także jest opatrzone tagami pozwalającymi się zorientować w wymaganiach omawianej tematyki. Sugerują one obszar wiedzy, którą można się posłużyć podczas rozwiązywania. Ta książka pozwoli Ci zacząć przygodę z Pythonem, którego znajomość już dziś możemy określić kompetencją przyszłości, i to pożądaną nie tylko w branży IT.

Python. Zwięzłe kompendium dla programisty

David Beazley

Przez ostatnie trzydzieści lat Python intensywnie się rozwijał. Stał się dojrzałym językiem programowania, nadającym się do tworzenia zarówno niewielkich, wyspecjalizowanych narzędzi, jak i złożonych systemów. Zakres jego możliwości poszerzają liczne biblioteki i narzędzia. Ta wszechstronność i bogactwo stanowią jednak duże wyzwanie dla programistów, którzy chcieliby nie tyle poznać poszczególne funkcje tego języka, ile dogłębnie go zrozumieć i nauczyć się "pythonicznego" sposobu myślenia. Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasad należy przestrzegać podczas tworzenia programów, które później będą łatwe do przetestowania, debugowania i utrzymania. Dobrze zrozumiesz kluczowe kwestie, takie jak abstrakcja danych, kontrola przepływu programu, struktura programu, funkcje, obiekty i moduły. Poszczególne treści zostały zilustrowane przejrzystymi fragmentami kodu, pozwalającymi nie tylko łatwiej przyswoić opisane zagadnienia, ale i poczuć niezwykły urok Pythona - tę magię, która sprawia, że programowanie w tym języku daje mnóstwo przyjemności i satysfakcji! W książce: czym jest rdzeń Pythona praca z danymi i ich analiza zasady tworzenia przejrzystego i niezawodnego kodu funkcje i idiomy w programowaniu funkcjonalnym generatory, klasy, moduły, pakiety prawidłowa obsługa I/O i korzyści ze stosowania słowników Python? Zacznij od tego, co w nim najważniejsze!

PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python

Yuxi (Hayden) Liu

Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning that has gained popularity in recent times. It allows you to train AI models that learn from their own actions and optimize their behavior. PyTorch has also emerged as the preferred tool for training RL models because of its efficiency and ease of use.With this book, you'll explore the important RL concepts and the implementation of algorithms in PyTorch 1.x. The recipes in the book, along with real-world examples, will help you master various RL techniques, such as dynamic programming, Monte Carlo simulations, temporal difference, and Q-learning. You'll also gain insights into industry-specific applications of these techniques. Later chapters will guide you through solving problems such as the multi-armed bandit problem and the cartpole problem using the multi-armed bandit algorithm and function approximation. You'll also learn how to use Deep Q-Networks to complete Atari games, along with how to effectively implement policy gradients. Finally, you'll discover how RL techniques are applied to Blackjack, Gridworld environments, internet advertising, and the Flappy Bird game.By the end of this book, you'll have developed the skills you need to implement popular RL algorithms and use RL techniques to solve real-world problems.

QGIS Blueprints. Develop analytical location-based web applications with QGIS

Ben Mearns

QGIS By Example. Leverage the power of QGIS in real-world applications to become a powerful user in cartography and GIS analysis

Alexander Bruy, Daria Svidzinska

QGIS Python Programming Cookbook. Automating geospatial development - Second Edition

Joel Lawhead

QGIS is a desktop geographic information system that facilitates data viewing, editing, and analysis. Paired with the most efficient scripting language—Python, we can write effective scripts that extend the core functionality of QGIS. Based on version QGIS 2.18, this book will teach you how to write Python code that works with spatial data to automate geoprocessing tasks in QGIS. It will cover topics such as querying and editing vector data and using raster data. You will also learn to create, edit, and optimize a vector layer for faster queries, reproject a vector layer, reduce the number of vertices in a vector layer without losing critical data, and convert a raster to a vector. Following this, you will work through recipes that will help you compose static maps, create heavily customized maps, and add specialized labels and annotations. As well as this, we’ll also share a few tips and tricks based on different aspects of QGIS.

QGIS Python Programming Cookbook. Over 140 recipes to help you turn QGIS from a desktop GIS tool into a powerful automated geospatial framework

Joel Lawhead, Joel Lawhead

QGIS Quick Start Guide. A beginner's guide to getting started with QGIS 3.4

Andrew Cutts

QGIS is a user friendly, open source geographic information system (GIS). The popularity of open source GIS and QGIS, in particular, has been growing rapidly over the last few years. This book is designed to help beginners learn about all the tools required to use QGIS 3.4.This book will provide you with clear, step-by-step instructions to help you apply your GIS knowledge to QGIS. You begin with an overview of QGIS 3.4 and its installation. You will learn how to load existing spatial data and create vector data from scratch. You will then be creating styles and labels for maps. The final two chapters demonstrate the Processing toolbox and include a brief investigation on how to extend QGIS. Throughout this book, we will be using the GeoPackage format, and we will also discuss how QGIS can support many different types of data.Finally, you will learn where to get help and how to become engaged with the GIS community.

Qt5 Python GUI Programming Cookbook. Building responsive and powerful cross-platform applications with PyQt

B. M. Harwani

PyQt is one of the best cross-platform interface toolkits currently available; it's stable, mature, and completely native. If you want control over all aspects of UI elements, PyQt is what you need. This book will guide you through every concept necessary to create fully functional GUI applications using PyQt, with only a few lines of code.As you expand your GUI using more widgets, you will cover networks, databases, and graphical libraries that greatly enhance its functionality. Next, the book guides you in using Qt Designer to design user interfaces and implementing and testing dialogs, events, the clipboard, and drag and drop functionality to customize your GUI. You will learn a variety of topics, such as look and feel customization, GUI animation, graphics rendering, implementing Google Maps, and more. Lastly, the book takes you through how Qt5 can help you to create cross-platform apps that are compatible with Android and iOS. You will be able to develop functional and appealing software using PyQt through interesting and fun recipes that will expand your knowledge of GUIs

Quantum Computing and Blockchain in Business. Exploring the applications, challenges, and collision of quantum computing and blockchain

Arunkumar Krishnakumar

Are quantum computing and Blockchain on a collision course or will they be the most important trends of this decade to disrupt industries and life as we know it?Fintech veteran and venture capitalist Arunkumar Krishnakumar cuts through the hype to bring us a first-hand look into how quantum computing and Blockchain together are redefining industries, including fintech, healthcare, and research. Through a series of interviews with domain experts, he also explores these technologies’ potential to transform national and global governance and policies – from how elections are conducted and how smart cities can be designed and optimized for the environment, to what cyberwarfare enabled by quantum cryptography might look like. In doing so, he also highlights challenges that these technologies have to overcome to go mainstream.Quantum Computing and Blockchain in Business explores the potential changes that quantum computing and Blockchain might bring about in the real world. After expanding on the key concepts and techniques, such as applied cryptography, qubits, and digital annealing, that underpin quantum computing and Blockchain, the book dives into how major industries will be impacted by these technologies. Lastly, we consider how the two technologies may come together in a complimentary way.

Quantum Computing in Practice with Qiskit(R) and IBM Quantum Experience(R). Practical recipes for quantum computer coding at the gate and algorithm level with Python

Hassi Norlen

IBM Quantum Experience® is a leading platform for programming quantum computers and implementing quantum solutions directly on the cloud. This book will help you get up to speed with programming quantum computers and provide solutions to the most common problems and challenges.You’ll start with a high-level overview of IBM Quantum Experience® and Qiskit®, where you will perform the installation while writing some basic quantum programs. This introduction puts less emphasis on the theoretical framework and more emphasis on recent developments such as Shor’s algorithm and Grover’s algorithm. Next, you’ll delve into Qiskit®, a quantum information science toolkit, and its constituent packages such as Terra, Aer, Ignis, and Aqua. You’ll cover these packages in detail, exploring their benefits and use cases. Later, you’ll discover various quantum gates that Qiskit® offers and even deconstruct a quantum program with their help, before going on to compare Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) and Universal Fault-Tolerant quantum computing using simulators and actual hardware. Finally, you’ll explore quantum algorithms and understand how they differ from classical algorithms, along with learning how to use pre-packaged algorithms in Qiskit® Aqua.By the end of this quantum computing book, you’ll be able to build and execute your own quantum programs using IBM Quantum Experience® and Qiskit® with Python.

RAG-Driven Generative AI. Build custom retrieval augmented generation pipelines with LlamaIndex, Deep Lake, and Pinecone

Denis Rothman

RAG-Driven Generative AI provides a roadmap for building effective LLM, computer vision, and generative AI systems that balance performance and costs.This book offers a detailed exploration of RAG and how to design, manage, and control multimodal AI pipelines. By connecting outputs to traceable source documents, RAG improves output accuracy and contextual relevance, offering a dynamic approach to managing large volumes of information. This AI book shows you how to build a RAG framework, providing practical knowledge on vector stores, chunking, indexing, and ranking. You’ll discover techniques to optimize your project’s performance and better understand your data, including using adaptive RAG and human feedback to refine retrieval accuracy, balancing RAG with fine-tuning, implementing dynamic RAG to enhance real-time decision-making, and visualizing complex data with knowledge graphs.You’ll be exposed to a hands-on blend of frameworks like LlamaIndex and Deep Lake, vector databases such as Pinecone and Chroma, and models from Hugging Face and OpenAI. By the end of this book, you will have acquired the skills to implement intelligent solutions, keeping you competitive in fields from production to customer service across any project.

Raspberry Pi Computer Vision Programming. Design and implement computer vision applications with Raspberry Pi, OpenCV, and Python 3 - Second Edition

Ashwin Pajankar

Raspberry Pi is one of the popular single-board computers of our generation. All the major image processing and computer vision algorithms and operations can be implemented easily with OpenCV on Raspberry Pi. This updated second edition is packed with cutting-edge examples and new topics, and covers the latest versions of key technologies such as Python 3, Raspberry Pi, and OpenCV. This book will equip you with the skills required to successfully design and implement your own OpenCV, Raspberry Pi, and Python-based computer vision projects.At the start, you'll learn the basics of Python 3, and the fundamentals of single-board computers and NumPy. Next, you'll discover how to install OpenCV 4 for Python 3 on Raspberry Pi, before covering major techniques and algorithms in image processing, manipulation, and computer vision. By working through the steps in each chapter, you'll understand essential OpenCV features. Later sections will take you through creating graphical user interface (GUI) apps with GPIO and OpenCV. You'll also learn to use the new computer vision library, Mahotas, to perform various image processing operations. Finally, you'll explore the Jupyter Notebook and how to set up a Windows computer and Ubuntu for computer vision.By the end of this book, you'll be able to confidently build and deploy computer vision apps.