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python資料分析買什麼書

(*-*)浩
(*-*)浩原創
2019-06-24 14:27:522935瀏覽

由於Python具有簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點,所以它的受歡迎程度扶搖直上。再加上Python擁有非常豐富的函式庫,也使得它在資料分析領域有越來越廣泛的應用。如果你已經決定要學習Python資料分析,但之前沒有程式設計經驗,那麼,這6本書將會是你的正確選擇。

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《Python科學計算》(推薦學習:Python影片教學

從發行版的安裝開始,這本書將科學計算及可視化的常見函數庫,如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等,都進行了較為詳細地介紹。由於涉及面太廣,可能對於單一函數庫來說還不夠深入,但這本書能夠讓人快速上手,全面了解科學計算所用到的常用函數庫。進而在此基礎上選擇自己需要的函數庫進行深入學習,相對來說要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/Python資料分析基礎教學:NumPy學習指南(第2版)》

一本Numpy入門指南給新手的指南。整本書可謂短小精幹,條理清晰,將Numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者也寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略:Python科學計算與數據分析》,但這本書相比於前者,就顯得結構有些雜亂,內容上也有些不上不下,如果要看的話,建議看完第一本再來看這本。這裡還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本,出版社也是蠻拼的,想辦法都要跟數據分析幾個字掛上鉤,就好像現在某些書總要扯上雲和大數據一樣。此外,還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書,可以作為SciPy的入門教學來學習(似乎還沒出中文版)。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進行資料分析》

這本書也是從numpy講起,專注於資料分析的各個流程,包括資料的存取、規整、視覺化等等。此外,本書還涉及了pandas這個庫,有興趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《機器學習實戰》

Python機器學習的白盒入門教程,著重於講解機器學習的各類常用演算法,以及如何用Python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書,但是造出來的輪子似乎也不怎麼好用就是了。不過,對於立志要造汽車的人來說,了解一下輪子的結構和原理,還是十分必要的。此外,打算閱讀此書之前,如果各位的高數線代數理論都忘得差不多了的話,還是先補一補比較好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機器學習系統設計》

Python機器學習的黑盒子入門教學。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話,這本書就是直接告訴你怎麼把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至於輪子為什麼能轉起來,請參考上一本書。另外,可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀(暫無中文版)。這本書是針對Python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書,100頁左右,可以作為官方文檔的拓展讀物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python處理金融資料的一本書,應該是中國人寫的,Packt出版,不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書,這本書專業性更強一些,專注於金融數據分析。這本書我還沒怎麼看,也寫不出什麼更詳細的介紹。之所以把它列出來,是因為在查資料的時候發現,O'Reilly年底似乎也準備出一本《Python for Finance》。看來Python真的是越來越紅了。

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