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人若誌趣不遠，心不在焉，雖學不成。-----張載

對於小編而言，自己是很喜歡python，因為本身雖然是計算機專業畢業的，但是在大學期間也沒開展python課程，而是學習過很多門語言（c、c++、java、php、面向對象）等等吧，大學期間學的語言挺多的但是只能說多而雜，學習了很多，但是一門都沒有學會，工作一年後，python火起來了，當時很迷惘，因為工作不是很稱心，一直想換工作，做了一系列的思想鬥爭之後，決定自學python，決定其實很好做出，但是以後的學習是相當的漫長，因為一無所知，不知道從何入手，如果你們現在和我當時的狀態很像，恰好你們看到了這篇文章，那麽你們很幸運，因為我不想讓更多的人重走我走的彎路，這篇文章我先講一下python的入門資料，後續會寫更多的文章，希望能幫助你們。
《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代碼，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，裏面的代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。
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關於python基礎儲備方面的書籍我先推薦這三本，因為書在於精不在於多，這三本完全夠了，我感覺視頻更容易接受，建議先看書預習，然後再看視頻接受，最後自己把代碼敲起來去實踐，學習基礎差不多後，我推薦幾個方向的書籍。
python數據分析
《利用Python進行數據分析》：太經典了，作者就是創建pandas模塊的大牛，書中詳細講解了有關numpy、pandas、matplotlib等模塊的常用函數技巧，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金融大數據分析》：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，如常見的數據結構、數據可視化操作、數據操作、數學基礎、統計學基礎等。
《Python數據分析與挖掘實戰》：這是一本很棒的實戰書籍，結合Python這個工具講解了有關數據分析過程中的數據探索和數據預處理，同時，也介紹了很多數據分析和挖掘的案例，一步步帶著讀者完成每一個實戰項目的操作。例如，竊電行為識別、家電用戶行為分析、電商用戶行為分析等。

python數據挖掘
數據挖掘部分相對而言要難一些，只實現數據挖掘的操作還不夠，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模塊實現，所以實操不難。重要的是理論知識的掌握，這裏介紹幾本理論方面的書：
《數據挖掘導論》：非常適合數據挖掘入門，內容詳實，講解的條理也很清晰。
《數據挖掘概念與技術》：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，然後通過某些數據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，包含了很多算法的推理過程，如knn算法、貝葉斯算法、決策樹算法、支持向量機算法等，這些推理對讀者的數學知識要求比較高。

書雖好但是需要一定的數學基礎才能看上面的書籍，如果是小白或者很基礎的朋友，建議看上面首先提到的書籍。
好了，朋友們，個人學習python的書籍和經歷就分享到這裏，如果你在學習的時候遇到難題，千萬不要放棄，堅持就是勝利，你可以的，相信自己~~~

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