前面我們推文中介紹了《R語言書籍購買建議》，這次内容我們介紹一下python資料分析書籍購買建議。這裡隻是我對購買過的書籍自己的一些見解，并不是直播帶貨，因為這裡還有許多我不推薦購買的，要是直播帶貨就極力忽悠你全部購買了。另外，别再留言問有沒有電子版了，技術書籍我習慣看紙質版。
利用Python進行資料分析(
)
這本書的作者是Pandas包的開發者，如果想學習python資料分析，這本是第一推薦購買的，就是學習R第一推薦《R語言實戰》一樣。這麼書适合零基礎。裡面介紹了 ipython，numpy，pandas，matplotlib等幾大子產品的使用。尤其是pandas的各種操作，熟悉pandas操作是學習python資料分析最基礎也是最重要的過程。本書配有詳細的案例代碼，可以在Jupyter中直接運作，非常友善，讀者如果能夠将其中代碼都運作一遍，詳細python資料分析肯定能夠入門了。而且，作者考慮到很多人可能是python零基礎學員，書中在附錄部分還提供了一些python入門的知識，是以，OMG，買它就是了。
python機器學習手冊(
)
如果你已經熟悉了numpy與pandas，那麼就可以開始python的資料分析了，這本書是利用python來進行資料挖掘非常好的材料。主要介紹sklearn子產品。可以學習各種模組化的知識，包括機器學習三大子產品回歸，聚類，分類。書中前幾章也介紹了numpy以及pandas的一些基礎操作，可以用來工具資料處理部分。還用了一張介紹圖形處理，文本處理的知識。如果想學習sklearn包，除了官方文檔，首推這本書。
python資料可視化之美(
) 這本書主要是介紹python繪圖的，作者之前出版過《Excel資料之美》，《R資料可視化之美》，如果想學習python繪圖，非常推薦這本書，裡面介紹了matplotlib，seaborn，plotnine等幾個繪圖包，最重要的是，書中包含了大量python可視化的圖形以及案例代碼，很多人在網上求爺爺告奶奶衆籌畫圖代碼花100塊錢覺得值，這本書裡提供幾百個案例代碼你嫌貴。 python統計分析(
)顧名思義，這本書主要介紹python的統計分析，如果你有統計學基礎，那麼看這本書就比較容易了，隻不過看一下在python中如何實作這些統計分析即可，主要是利用scipy，statsmodels等包，完成各種統計檢驗和模組化的工作，如果沒有統計學基礎，那麼就得多看幾遍。其實我覺得這本書79有點貴，還好東哥給我滿100-50的劵。 貝葉斯思維 統計模組化的python學習法(
)很薄，隻有170頁左右，但是要49元，和上一本湊單買的，如果你隻計劃買三本，這個就不推薦了。 python資料處理(
) 内容太亂，章節之間邏輯不是很清楚，不推薦新手購買，好好把《利用python進行資料分析》多練幾遍，這本沒必要購買了。 python機器學習手冊(
) 上面介紹的大部分都是O'reilly的書，這本書是manning的書，o'reilly一般都是一些動物，Manning的圖書封面一般都是一些歐洲古代的人物，《R語言實戰》也是manning的書。這本書寫的很好，但是請注意，它不适合新手，這本書介紹的是用原始代碼如何實作了各種機器學習算法，難度很大。《python機器學習手冊》是介紹如何使用工具，這本書是如何造工具。如果你熟練python程式設計了，可以挑戰一下。 python深度學習基礎與實踐(
) 這本書我還沒買，加入購物車，等着東哥給我發券，這本書是在前面numpy，pandas，scipy，sklearn熟練之後，繼續進階的讀物。 python程式設計(
) 忘了哪年雙十一買的，至今未看，留着鎮宅之用，這個是分為上下冊，實在是太厚了，讓我想起了王鏡岩版本的《生物化學》，看着就害怕。 python核心程式設計(
) 我買的第一版python書，是非常詳細的python入門教材，2012年左右買的，寫的很好，但是我學習的效果一般，因為這本書和其他語言的程式設計書類似，介紹的都是字元串，清單，字典，循環，資料結構這些内容，非常的枯燥，新手很難通過這本書學會python，後來又除了python核心程式設計第三版，我以為更新了，萬萬沒想到，不是對這本書的更新，而是這本書的下冊，介紹python更多的應用。
以上隻是我購買python書籍的一些建議，不代表所有人，目前各種學習資料都太容易獲得了，有人下載下傳了各種python的電子書，各種python的教學視訊，關注各種python的公衆号，收藏了各種python的博文……然而，你學會python了嗎？“弱水三千，隻取瓢飲”足矣。
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