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python基础教程书籍推荐

  Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] 有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

  python基础教程书籍推荐《Python机器学习

  

  本书对机器学习的各种算法进行了系统的讲解。第1章对机器学习以及Python在机器学习中的应用进行了简要的介绍,在后续章节分别讨论了数据分类(第2、3章)、数据预处理(第4、5章)、模型优化(第6章)、集成学习(第7章)、回归(第10章)、聚类(第11章),以及当前流行的神经网络及其深度学习(第12、13章)。每个章节基本上都是按照算法介绍、Python实现,以及使用scikit-learn来应用算法这样的模式进行讨论的,让读者既能掌握算法的本质,又能尽快将其应用到实际开发中去。

  python基础教程书籍推荐《Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标

  

  数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是最好最热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算法,包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇(第11~12章),讲述机器学习工程中的实际技术,包括数据预处理,模型评估、选择与验证等。第四篇:kaggle实战篇(第13章),讲述一个kaggle竞赛题目的实战。

  python基础教程书籍推荐《Python可以这样学

  

  信息量大、案例丰富、实用性强。全书包含近200个案例和上千段代码,涉及Python基本语法和数据类型,以及GUI、网络应用、数据库、密码学、科学计算与可视化、大数据、图形图像处理等多个领域的开发,书中一些代码进行简单拼凑就可以满足实际工作中需要的很多功能。

  深度与广度兼顾。剖析Python编程模式,通过小提示、小技巧、注意、拓展知识等形式适当介绍标准库的工作原理、内置函数的高级用法以及代码优化和安全编程知识,同时还补充了很多扩展库的小应用,满足不同层次读者需要。

  语言轻松愉快,寓教于乐。以Python知识和应用为主线,偶尔穿插一点太极拳论、道德经、易经、古诗词和其他一些文学作品中的名言名句和小故事,部分题目还给出了非常幽默的答案。

  注释量大。书中几乎每段重要代码都配有相关的注释,让读者能够在*短时间内理解代码的编写思路和要点,大幅度缩短阅读和学习时间。

  python基础教程书籍推荐《Python程序设计基础

  

  本书是“上海市高等学校计算机等级考试(二级)”Python程序设计考试科目的推荐教材,以程序设计初学者为教学对象,从程序设计基本概念出发,由浅入深、循序渐进地讲述Python程序设计的基本概念和基本方法。本书内容包括Python语言及其编程环境概述、基本语法、基本流程控制、元组列表字典等特征数据类型及操作、文件、函数、面向对象的程序设计、tkinter图形化界面设计、图形绘制、正则表达式的应用、数据库操作和基于第三方库的应用举例。本书提供配套电子课件,登录华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)注册后免费下载。

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