清华教授极力推荐的三本入门学习Python书籍

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Python入门书(适合初学者)

Python进阶书(适合有基础的)

Python数据科学(适合初学者) 


Python入门书(适合初学者)

这应该是世界上最畅销的Python编程书,没有之一。英文名叫作《Python crash course》,作者Eric Matthes是一名高中老师,正是有着丰富的教学经验才会写出这样深得人心的书。

该书的特点是一半基础(语法知识),一半游戏(案例练习),所谓寓教于乐,通过案例练习的方式巩固基础知识。这里的练习和高中数学枯燥的课后练习可不一样,作者把代码放到一个个场景里,学习者在写个小游戏的过程中就把语法掌握了。

看了本书的目录,基本把python的核心语法都讲到了,学完之后可以搞点小事情,比如数据分析、可视化编程、web开发等。

Python进阶书(适合有基础的)

豆瓣9.4分!这本书不是通俗意义上的python语法书,而是教你写出更简洁、更规范、更聪明的python代码。

内容方面深入探讨了Python语言的高级用法,涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发,以及元编程等不同的方面。作者Luciano Ramalho是一个几十年的骨灰级python程序员,既做开发,也教编程课。

Python数据科学(适合初学者)

这本书是很多Python数据科学爱好者的入门导师。它讲解了Python数据科学库IPython、Pandas、Numpy、Matplotlib、sklearn的使用,如果玩转这几大工具,任何复杂的数据处理、建模任务都能搞定。

它的作者-Wes McKinney,是Pandas的核心开发人员,也就是说牛逼哄哄的Pandas和这本书有同一个爸爸。

因此本书对Pandas的着墨也是最多的,从数据类型、索引、切片、读写...,到数据清洗、分组聚合、连接、透视...,再到高阶的时间序列、建模...,几乎无所不涵盖。

另外,本书对IPython、Jupyter、Statsmodels等辅助库也有较多的介绍。

如果真的想学习Python数据分析,建议把书里的每个案例代码都手敲一遍

 

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