|
因為大數(shù)據(jù)和 AI，Python 一躍成為最火的語言，這里推薦幾本暢銷排行榜上的好書。 有需要在我的頭條號，私信我，"Python"，即可免費領(lǐng)取。 一、Python基礎(chǔ)教程 《圖靈程序設(shè)計叢書：Python基礎(chǔ)教程（第2版 修訂版）》包括Python程序設(shè)計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨后介紹了Python的基礎(chǔ)知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句。然后循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此后探討了如何將Python與數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、C語言等工具結(jié)合使用，從而發(fā)揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發(fā)布等知識。結(jié)尾，作者結(jié)合前面講述的內(nèi)容，按照實際項目開發(fā)的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發(fā)過程。 二、Python編程：從入門到實踐 本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內(nèi)容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發(fā)三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發(fā)，如何利用數(shù)據(jù)生成交互式的信息圖，以及創(chuàng)建和定制簡單的Web應(yīng)用，并幫讀者解決常見編程問題和困惑。 三、利用Python進行數(shù)據(jù)分析 《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》講的是利用Python進行數(shù)據(jù)控制、處理、整理、分析等方面的具體細節(jié)和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用）?！ 独肞ython進行數(shù)據(jù)分析》重點介紹了用于高效解決各種數(shù)據(jù)分析問題的Python語言和庫?！独肞ython進行數(shù)據(jù)分析》沒有闡述如何利用Python實現(xiàn)具體的分析方法。 四、Python核心編程 《Python核心編程（第3版）》是經(jīng)典暢銷圖書《Python核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分為講解了Python的一些通用應(yīng)用，包括正則表達式、網(wǎng)絡(luò)編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、數(shù)據(jù)庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內(nèi)容。第2部分講解了與Web開發(fā)相關(guān)的主題，包括Web客戶端和服務(wù)器、CGI和WSGI相關(guān)的Web編程、Django Web框架、云計算、高級Web服務(wù)。第3部分則為一個補充/實驗章節(jié)，包括文本處理以及一些其他內(nèi)容?！ ?/p> 《Python核心編程（第3版）》適合具有一定經(jīng)驗的Python開發(fā)人員閱讀。 五、Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 本書共15章，分兩個部分：基礎(chǔ)篇、實戰(zhàn)篇?；A(chǔ)篇介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理，實戰(zhàn)篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數(shù)據(jù)挖掘項目經(jīng)驗，同時快速領(lǐng)悟看似難懂的數(shù)據(jù)挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應(yīng)充分利用隨書配套的案例建模數(shù)據(jù)，借助相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關(guān)知識與理論。 六、量化投資以Python為工具 本書主要講解量化投資的思想和策略，并借助Python 語言進行實戰(zhàn)。本書一共分為5部分，第1部分是Python 入門，第2部分是統(tǒng)計學基礎(chǔ)，第3部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4部分是時間序列簡介與配對交易，第5部分是技術(shù)指標與量化投資。本書首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數(shù)據(jù)的方法，并靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數(shù)量基礎(chǔ)和類型等方面；最后講述如何在Python語言中構(gòu)建量化投資策略。 七、機器學習實戰(zhàn) 機器學習是人工智能研究領(lǐng)域中的一個極其重要的方向。在現(xiàn)今大數(shù)據(jù)時代的背景下，捕獲數(shù)據(jù)并從中萃取有價值的信息或模式，使得這一過去為分析師與數(shù)學家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們矚目。 本書通過精心編排的實例，切入日常工作任務(wù)，摒棄學術(shù)化語言，利用高效可復(fù)用的Python代碼闡釋如何處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分析及可視化。讀者可從中學到一些核心的機器學習算法，并將其運用于某些策略性任務(wù)中，如分類、預(yù)測及推薦等。
|
|
|
