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本文目录清单：
1.“ Python Python” PDF下载在线阅读全文，查找Baidu网络磁盘云资源2. Python 3，输入Python数据分析，您阅读了什么书？4。您想学习哪本书？
关联：
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简介：这是为Python爱好者建造的条目 - 级学习书。从最基本的语言来看，它将帮助您熟悉软件的使用，基本程序的写作等。
这本书是Python的入门书。它适合计算机学到很多有关计算机的知识。我尚未学会编程。本书指南读者逐步学习编程。从简单的打印到实现完整项目，让初学者从基本的编程技术开始，最后体验软件开发的基本过程。
这本书的结构非常简单，其中包括52个练习，其中26个涵盖了三个主题：输入/输出，变量和功能。其他26个涵盖了一些高级主题，例如有条件的判断，周期，类和对象以及对象，对象，对象以及对象，对象，对象和对象，以及对象。编码测试和项目实施。每一章的格式基本相同。从代码练习开始，根据说明编写代码，运行并检查结果，然后进行其他练习。
Zed Shaw完善了世界上最好的Python学习系统。只要您跟进研究，您将与到目前为止成千上万的Zeds的初学者一样成功。
如果您决定学习Python数据分析，但是以前没有编程经验，那么这6本书将是您的正确选择。
“ Python科学计算”
从分发版本的安装开始，本书引入了科学计算和视觉公共功能库，例如numpy，scipy，sympy，matplotlib，特征，tvtk，mayavi，opencv等，所有这些都详细介绍了。表面太宽，对于单个功能库来说可能还不够深，但是这本书可以使人们快速启动，完全理解科学计算使用的通用功能库。基于此基础，选择您需要的功能库在深度学习中学习相对容易。
“ NumpyBeginner's Guide 2nd”/“ Python数据分析基本教程：Numpy学习指南（第二版）”
Numpy入门指南。整本书可以描述为简短和清晰，Numpy的基本内容清晰清晰。本书的作者还写了一本书“ NumpyCookbook”/“ Numpy Raiders：Python Scientific Computing和数据分析”，但是与前者相比，这本书看起来有些混乱，并且内容有点无法进行。如果您看一下，建议在第一本之后阅读这本书。顺便说一句，谈论这两本书的中文书翻译。为了再出售几本书，出版社也很难。我尝试通过数据分析找到几个单词，好像某些书籍总是在云和大数据上。此外，还有一本书“用于数值和科学计算的学习习惯”，可以将其作为Scipy入学教程学习（似乎中文版本尚未发布）。
“ Pythonfor数据分析”/“使用Python进行数据分析”
本书还始于Numpy，重点关注数据分析的过程，包括数据访问，规律性，可视化等。此外，本书还涉及Pandas库，而感兴趣的人可以看一下。
“行动中的机械学习”/“真正的机器学习”战斗
Python Machine Learning White Box进入教程重点是解释机器学习的各种常见算法，以及如何使用Python实施它们。这本书教您如何制作车轮，但是创建的车轮似乎并不容易很容易但是，对于决心制造汽车的人来说，有必要理解轮子的结构和原理。在阅读本书之前，如果您几乎被高级线的概率理论遗忘了最好弥补它。
“使用Python建造机器学习系统”/“机器学习系统设计”
python机器学习黑匣子条目教程。书籍。此外，您可以阅读“学习Scikit-Learn：Python中的机器学习”一书（没有中文版本）。这本书是一本书，专门为Python的机器学习库Sc