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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,python代做代考-价格便宜,0时差服务 浏览:2108

Python代写服务 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。

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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。

Python代写服务
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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),数据分析,编程开发等领域。

  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
  • Big Data for Data Engineers
  • 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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