Python学习书单推荐,涵盖入门、进阶、算法、人工智能等领域,助你提升Python技能。
原文标题:Python“本命年”,一定要去读的几本书!
原文作者:图灵编辑部
冷月清谈:
入门阶段推荐《Python编程:从入门到实践(第3版)》和《Python语言及其应用(第2版)》,这两本书通俗易懂,适合零基础学习者。
进阶阶段推荐《流畅的Python(第2版)》《Python工匠:案例、技巧与工程实践》和《CPython设计与实现》,这些书籍能够帮助你深入理解Python语言的特性和内部机制。
在数据结构与算法方面,推荐《算法图解(第2版)》《Hello 算法》和《Python数据结构与算法分析(第3版)》,帮助你掌握常用的算法和数据结构。
对于人工智能领域,推荐了机器学习、深度学习相关的书籍,例如《机器学习实战》《Python机器学习基础教程》《深度学习入门:基于Python的理论与实现》系列等,涵盖了理论基础和实践技巧。
此外,还推荐了Python网络爬虫、数据科学、Excel与Python结合、数学应用以及青少年Python学习等方面的书籍。
怜星夜思:
2、书单中提到了很多关于深度学习的书籍,对于没有机器学习基础的人来说,应该如何循序渐进地学习深度学习?
3、除了Python,还有哪些编程语言适合数据科学和人工智能领域?它们各自有什么优缺点?
原文内容
门佳 | 译
《 流畅的Python(第2版) 》
[巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著
安道 | 译
Python 进阶第一书,致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,写出简洁、流畅、易读、易维护,并且地道的 Python 代码。
《 Python工匠:案例、技巧与工程实践 》
朱雷(@piglei)| 著
本书基于“Python工匠”系列,豆瓣评分 9.2 分,作者融入互联网大厂工程实践经验,聚焦真实项目中高频使用的 Python 编程核心知识点。
本书共计 13 章,分为五大部分:变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸,涵盖 Python 编程的方方面面。
Python 之父 Guido van Rossum 推荐、CPython 核心开发者 Carol Willing 作序!这本书以一种平易近人的方式解释了 Python 解释器的概念、思想和技术细节。
《算法图解(第2版)》
[美] 阿迪蒂亚 · Y. 巴尔加瓦 | 著
像小说一样好懂的算法书,400 多幅示意图,生动展示算法相关内容,以简明易懂的方式阐释了算法,教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。这一版将示例代码更新到了 Python 3,并新增了两章专门讨论树,加之诸多修订,使得内容更加完善。
《Hello 算法》
靳宇栋(@krahets)|著
吕能,刁寿钧 | 译
机器学习
李锐 李鹏 曲亚东 王斌 | 译
深度学习
斋藤康毅 | 著
《深度学习入门2:自制框架》
《深度学习入门4:强化学习》
斋藤康毅 |著
郑明智 |译
深受读者喜爱的深度学习入门“鱼书”系列第四弹,深度学习入门经典,从零开始掌握强化学习。沿袭“鱼书”系列风格,提供实际代码,边实践边学习,无须依赖外部库,从零开始实现支撑强化学习的基础技术。
知名计算机科学家 Michael Nielsen 作品,哈工大研究生课程参考书,李航、马少平等多位业内专家推荐。深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书,读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
《Python网络爬虫开发实战(第 2 版)》
崔庆才 | 著
Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书,第 1 版销量近 100000 册。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版,相比于第 1 版,为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台,避免了案例过期的问题。另外,主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点,同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。
《 数据科学入门(第2版)》
[美]乔尔·格鲁斯 | 著
岳冰 高蓉 韩波 | 译
流行 Python 库 xlwings 创始人亲授,教你让 Excel 快得飞起来。办公人士零压力学 Python ,轻松突破 Excel 瓶颈,拓展解决问题思路。让你告别烦琐公式和 VBA 代码,将 Excel 任务自动化,实现效率飞跃。让 Excel 和 Python 珠联璧合,避免人为错误,精准完成数据处理。
√ 向量几何和计算机图形
√ 矩阵和线性变换
√ 微积分的核心概念
√ 仿真和优化
√ 图像处理和音频处理
√ 用于回归和分类的机器学习算法
杨国其,苏金国,易郑超 | 译
原版 Amazon 最受欢迎的青少年编程图书,上到 8 岁,下到 88 岁,都可以阅读这本书!沃伦和卡特父子以亲切的笔调,通过可爱的漫画、有趣的示例,生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。相较第 2 版,第 3 版的示例使用 Python 3 另外添加了关于网络的新内容。

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