基礎入門類

《Python簡明教程》：這是一本只有100頁左右的小冊子，你可以迅速的瀏覽並敲一遍程式碼，或多或少都會提升你的Python基礎能力；

《笨方法學Python》：這本書同樣非常的短小精悍，全書是以習題的形式讓讀者掌握有關Python的基礎知識，裡面的程式碼建議讀者能夠敲一遍；

《Python基礎教程》：這本書的內容非常的詳實，幾乎覆蓋了Python的所有基礎知識點，當然有些章節你也並不需要都去看，讀者可以根據自己的情況，有針對性的挑著看；

Python資料分析

       當你掌握了有關Python的基礎知識後，你就可以嘗試著去學習Python在資料分析和挖掘中的應用了。眾所周知，隨著大資料時代的到來，資料分析顯得尤其重要和火熱，那麼相應的關於Python做資料分析的第三方模組也越來越多，例如numpy用於數值計算、隨機數生成等功能、pandas用於資料的清洗和整理等功能、statsmodels和scipy用於統計建模和各種假設檢驗等功能、matplotlib用於資料資料視覺化、sklearn用於常見的資料探勘演算法的落地

《利用Python進行資料分析》：太經典了，作者就是建立pandas模組的大牛，書中詳細講解了有關numpy、pandas、matplotlib等模組的常用函式技巧，同時也結合了一些案例加以說明，書末也簡單介紹了Python在時間序列問題上的處理和金融與經濟方面的應用；

《Python金融大資料分析》：如果你對金融比較感興趣的話，這本書是一個不錯的選擇。不僅講了有關金融方面的理論知識和應用案例，也同樣講解了很多基礎知識，如常見的資料結構、資料視覺化操作、資料操作、數學基礎、統計學基礎等；

《Python資料分析與挖掘實戰》

Python資料視覺化

       資料視覺化的目的就是讓讀資料的人留下直觀而深刻的記憶，這也是資料分析過程中必備的技能，一方面方便自己和讀者發現數據的規律和關係，另一方面也是資料的一種展現方式。關於專門講Python視覺化的書,在市面上並不多，這裡就跟大家分享一本我認為非常棒的書吧：

《Python資料視覺化程式設計實戰》：本書涵蓋了基本的統計圖形，如條形圖、餅圖、直方圖、箱線圖、面積圖、散點圖等，還講解了有關作圖的細節，如座標軸、刻度值、圖例的處理等，除此，還單獨將3D圖作為一個章節進行講解。如果你想了解關於地圖的繪製，書中也有案例，只不過沒有提到中國地圖的繪製。

Python資料探勘

       資料探勘部分相對而言要難一些，光實現資料探勘的操作還不夠，還需要一定的數學功底，正如吳恩達所說，數學只是機器學習的基礎。對於一般常用的預測模型、分類模型和聚類模型都可以通過Python的sklearn模組實現，所以實操不難。重要的是理論知識的掌握，這裡介紹幾本理論方面的書：

《資料探勘導論》：非常適合資料探勘入門，內容詳實，講解的條理也很清晰；

《資料探勘概念與技術》：同樣是一本不可多得的好書，首先介紹挖掘方法的概念和理論知識，然後通過某些資料集來完成手工計算的過程，對於讀者來說，具有代入感，學習起來也會比較有勁；

《統計學習方法》：是一本完全偏理論的書籍，包含了很多演算法的推理過程，如knn演算法、貝葉斯演算法、決策樹演算法、支援向量機演算法等，這些推理對讀者的數學知識要求比較高；

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