這篇文章主要介紹了學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)分析應(yīng)該看什么書,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。
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從發(fā)行版的安裝開始,這本書將科學(xué)計算及可視化的常見函數(shù)庫,如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等,都進(jìn)行了較為詳細(xì)地介紹。由于涉及面太廣,可能對于單個函數(shù)庫來說還不夠深入,但是這本書能夠讓人快速上手,全面了解科學(xué)計算所用到的常用函數(shù)庫。進(jìn)而在此基礎(chǔ)上選擇自己需要的函數(shù)庫進(jìn)行深入學(xué)習(xí),相對來說要容易得多。
《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)教程:NumPy學(xué)習(xí)指南(第2版)》
面向新手的一本Numpy入門指南。整本書可謂是短小精干,條理清晰,將Numpy的基礎(chǔ)內(nèi)容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略:Python科學(xué)計算與數(shù)據(jù)分析》,但這本書相比于前者,就顯得結(jié)構(gòu)有些雜亂,內(nèi)容上也有些不上不下,如果要看的話,建議看完第一本再來看這本。在這里還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本,出版社也是蠻拼的,想方設(shè)法都要跟數(shù)據(jù)分析幾個字掛上鉤,就好像現(xiàn)在某些書總要扯上云和大數(shù)據(jù)一樣。此外,還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書,可以作為SciPy的入門教程來學(xué)習(xí)(似乎還沒出中文版)。
《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》
這本書也是從numpy講起,側(cè)重于數(shù)據(jù)分析的各個流程,包括數(shù)據(jù)的存取、規(guī)整、可視化等等。此外,本書還涉及了pandas這個庫,有興趣的可以看看。
《MachineLearning in Action》/《機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》
Python機(jī)器學(xué)習(xí)的白盒入門教程,著重于講解機(jī)器學(xué)習(xí)的各類常用算法,以及如何用Python來實現(xiàn)它們。這是一本教你如何造輪子的書,但是造出來的輪子似乎也不怎么好用就是了。不過,對于立志要造汽車的人們來說,了解一下輪子的結(jié)構(gòu)和原理,還是十分必要的。此外,打算閱讀此書之前,如果各位的高數(shù)線代概率論都忘得差不多了的話,還是先補(bǔ)一補(bǔ)比較好。
《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計》
Python機(jī)器學(xué)習(xí)的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話,這本書就是直接告訴你怎么把輪子轉(zhuǎn)起來以及如何才能轉(zhuǎn)得更好。至于輪子為什么能轉(zhuǎn)起來,請參閱上一本書。另外,可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀(暫無中文版)。這本書是針對Python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn進(jìn)行專門講解的一本書,100頁左右,可以作為官方文檔的拓展讀物。
《Pythonfor Finance》
教你用Python處理金融數(shù)據(jù)的一本書,應(yīng)該是中國人寫的,Packt出版,不過似乎現(xiàn)在還沒有中文版。比起前面幾本書,這本書專業(yè)性要強(qiáng)一些,側(cè)重于金融數(shù)據(jù)分析。這本書我還沒怎么看,也寫不出什么更詳細(xì)的介紹。之所以把它列出來,是因為在查資料的時候發(fā)現(xiàn),O'Reilly年底似乎也準(zhǔn)備出一本《Python for Finance》??磥鞵ython真的是越來越火了。
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