見逃せない 10 冊の本Python。上級者と上級者の 3 つの異なる入門段階にある人に適しています。興味のある友人は参考にしてください。
以前の記事で、編集者は、誰もが多くの Python 本を勧めています。次々と種類が揃っていて、どれを選べばいいのか分からなくなってしまっていませんか?今日は、入門、上級、上級の 3 つの異なる段階の人に適した、絶対に外せない Python の良書 10 冊を紹介します。
Python ハイパフォーマンス プログラミング
Amazon の 5 つ星のベストセラー。
Python 初心者から上級者まで必読。
Python コードが正しく実行されるだけでは十分ではなく、より高速に実行する必要があります。
Python Core Programming (3rd Edition)
(書籍をクリックして直接ダウンロードします)
このシリーズは 70,000 部以上販売されています。
一般的なアプリケーションと Web 開発を詳しく説明した、Python マスター向けの上級本。
Python開発者必読の机上学習マニュアル。
今日のアプリケーション開発の多くの領域を包括的にカバーし、中級の Python 開発者に実践的な方法を提供します。
多数の実践的なコードケースをカバーしており、各章の最後にある演習は、学んだ知識を定着させるのに役立ちます。
Python Geek Project Programming
Python マスター向けの上級本。
14 の興味深い Python プロジェクトのケース。
実践的な Python プログラミング スキルをマスターします。
Python機械学習実践ガイド
Python機械学習の入門書。
機械学習と Python 言語の 2 つの人気のある分野を組み合わせます。
機械学習を使用して大量のデータを収集、分析、操作する方法を学びます。
Python機械学習予測分析コアアルゴリズム
Python担当者が機械学習スキルを向上させるための入門書。
2 つのコア「アルゴリズム ファミリ」、つまりペナルティ付き線形回帰法とアンサンブル法に焦点を当てます。
アルゴリズムと Python 言語実装の観点から機械学習を理解します。
Python で Web クローラーを書く
(書籍をクリックして直接ダウンロードします)
クローラーテクノロジーの実装原理の包括的な分析。
Python の機能を使用して、あらゆる Web サイトからデータをクロールします。
Python プログラミングの経験があり、クローラー テクノロジーに興味がある読者に適しています。
Pythonプログラミングをすぐに始めましょう - 退屈な作業を自動化します
(直接ダウンロードするには本をクリックしてください)
Pythonの入門本。
この本は、サポートする電子ソース コードを無料で提供します。
練習用の Python プログラミングの実用的なガイド。
Pythonデータサイエンスガイド
Pythonデータ分析プログラミングの入門書。
データマイニングと機械学習の分野で15年以上の経験を持つ著者による最高の作品。
Python とその強力なデータ サイエンス機能を探索するのに役立つ 60 以上の実践的な開発ヒント。
Python マスターへの道 (第 3 版)
Python の上級本。
大規模な OpenStack プロジェクトの開発における著者の経験の概要。
Python プログラミングを使用して問題を効果的に解決する方法と、優れた Python アプリケーションを構築する方法に焦点を当てます。
Pythonリファレンスマニュアル(第4版・改訂版)
Pythonプログラミングの古典的著作。
Pythonプログラマーのデスクの必需品。
Python2 と Python3 に共通の機能をカバーします。
以上がPython に関する良書をいくつかお勧めしますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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