Welche Bücher für die Python-Datenanalyse kaufen?

Da Python einfach, leicht zu erlernen, kostenlos und Open Source, portabel und skalierbar ist, ist seine Popularität sprunghaft angestiegen. Darüber hinaus verfügt Python über eine sehr umfangreiche Bibliothek, wodurch es auch im Bereich der Datenanalyse immer häufiger eingesetzt wird. Wenn Sie sich entschieden haben, die Python-Datenanalyse zu erlernen, aber noch keine Programmiererfahrung haben, dann sind diese 6 Bücher die richtige Wahl für Sie.

"Python Scientific Computing" (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Von Beginnend mit der Installation der Distributionsversion werden in diesem Buch gängige Funktionsbibliotheken für wissenschaftliches Rechnen und Visualisieren wie Numpy, Scipy, Sympy, Matplotlib, Traits, TVTK, Mayavi, OpenCV usw. ausführlicher vorgestellt. Da die Abdeckung zu breit ist, reicht sie möglicherweise nicht für eine einzelne Funktionsbibliothek aus, aber dieses Buch kann den Leuten helfen, schnell loszulegen und ein umfassendes Verständnis der gängigen Funktionsbibliotheken zu erlangen, die im wissenschaftlichen Rechnen verwendet werden. Auf dieser Grundlage ist es relativ einfacher, die Funktionsbibliothek auszuwählen, die Sie für eine eingehende Untersuchung benötigen.

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《PGrundlegendes Tutorial zur Python-Datenanalyse: NumPy Study Guide (2. Auflage)》

Ein Numpy-Einführungsleitfaden für Anfänger. Man kann sagen, dass das gesamte Buch kurz, prägnant und gut organisiert ist und den grundlegenden Inhalt von Numpy klar und deutlich erklärt. Der Autor dieses Buches hat auch ein Buch mit dem Titel „NumPyCookbook“/„NumPy Guide: Python Scientific Computing and Data Analysis“ geschrieben. Im Vergleich zum ersteren ist die Struktur dieses Buches jedoch etwas chaotisch und der Inhalt entspricht nicht den Anforderungen par. Wenn Sie es lesen möchten, empfehle ich, das erste zu lesen, bevor Sie dieses lesen. An dieser Stelle möchte ich mich auch über die Übersetzung der chinesischen Titel dieser beiden Bücher beschweren. Um mehr Exemplare zu verkaufen, arbeiten die Verlage hart und versuchen mit allen Mitteln, sie mit der Datenanalyse zu verknüpfen, so wie in manchen Büchern mittlerweile immer von Cloud und Big Data die Rede ist. Darüber hinaus gibt es auch ein Buch „LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing“, das als Einführungs-Tutorial für SciPy verwendet werden kann (es scheint, dass es noch keine chinesische Version gibt).

„Python für die Datenanalyse“/„Verwenden von Python für die Datenanalyse“

Dieses Buch beginnt ebenfalls mit Numpy und konzentriert sich auf die Datenanalyse. Verschiedene Prozesse, einschließlich Datenzugriff, Organisation, Visualisierung usw. Darüber hinaus behandelt dieses Buch auch die Pandas-Bibliothek, sodass Interessierte einen Blick darauf werfen können.

《Maschinelles Lernen in Aktion》/《Maschinelles Lernen in Aktion》

Ein White-Box-Einführungs-Tutorial für maschinelles Lernen in Python mit Schwerpunkt auf Erklären der Grundlagen des maschinellen Lernens verschiedener häufig verwendeter Algorithmen und deren Implementierung in Python. In diesem Buch lernen Sie, wie man Räder herstellt, aber die Räder, die Sie herstellen, scheinen nicht sehr einfach zu verwenden zu sein. Für Menschen, die entschlossen sind, Autos zu bauen, ist es jedoch immer noch notwendig, den Aufbau und die Prinzipien von Rädern zu verstehen. Wenn Sie die Wahrscheinlichkeitstheorie der fortgeschrittenen linearen Algebra fast vergessen haben, sollten Sie sich vor der Lektüre dieses Buches besser damit befassen.

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《Machine Learning System Design》

Black-Box-Einführungs-Tutorial für Python Machine Learning. Wenn Sie im vorherigen Buch gelernt haben, wie man ein Rad zusammenbaut, erfahren Sie in diesem Buch direkt, wie man das Rad dreht und wie man es besser dreht. Warum sich das Rad drehen kann, erfahren Sie im vorherigen Buch. Darüber hinaus können Sie es mit dem Buch „Learning scikit-learn: Machine Learning in Python“ lesen (noch keine chinesische Version). Dieses Buch ist der Erläuterung der Python-Bibliothek für maschinelles Lernen gewidmet. Es umfasst etwa 100 Seiten und kann als Erweiterung der offiziellen Dokumentation verwendet werden.

"Python for Finance"

Ein Buch, das Ihnen beibringt, wie Sie Python zur Verarbeitung von Finanzdaten verwenden. Es sollte von einem Chinesen geschrieben und von Packt veröffentlicht werden es scheint, dass es noch nicht in chinesischer Version verfügbar ist. Im Vergleich zu den vorherigen Büchern ist dieses Buch professioneller und konzentriert sich auf die Analyse von Finanzdaten. Ich habe dieses Buch nicht sehr oft gelesen und kann keine ausführlichere Einleitung schreiben. Der Grund, warum ich es aufführe, ist, dass ich bei der Überprüfung der Informationen festgestellt habe, dass O'Reilly offenbar die Veröffentlichung eines Buches „Python for Finance“ am Ende des Jahres vorbereitet. Es scheint, dass Python wirklich immer beliebter wird.

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