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三、推荐书单
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下面为大家推荐一些Python/数据分析相关的书籍,有些是👉之前已经详细介绍过的,本文就不再过多说明。
真正零基础Python入门教材"蟒蛇书",京东/Amazon计算机图书榜首,想要快速入门买它就对了!
本书由奋战在Python开发一线近20年的Luciano Ramalho执笔,Victor Stinner、Alex Martelli等Python大咖担纲技术审稿人,从语言设计层面剖析编程细节,兼顾Python 3和Python 2,告诉你Python中不亲自动手实践就无法理解的语言陷阱成因和解决之道,教你写出风格地道的Python代码。
本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作,汇聚了作者多年的实战经验,向读者透彻讲解在Python环境下,如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书,读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用,等等。
本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫,书中首先介绍了环境配置和基础知识,然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容,接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取,最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。
本书描述了爬虫技术与反爬虫技术的对抗过程,并详细介绍了这其中的原理和具体实现方法。首先讲 解开发环境的配置、Web 网站的构成、页面渲染以及动态网页和静态网页对爬虫造成的影响。然后介绍了不同类型的反爬虫原理、具体实现和绕过方法,还涉及常见验证码的实现过程,并使用深度学习技术完成了验证。最后介绍了常见的编码和加密原理、JavaScript 代码混淆知识、前端禁止事件以及与爬虫相关的 法律知识和风险点。
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里,读者将能掌握基本Python编程方法,学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本,并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。
本书是Python数据分析入门书,每个概念都通过简单实例来阐述,便于读者理解与上手。具体内容包括:Python及Pandas基础知识,加载和查看数据集,Pandas的DataFrame对象和Series对象,使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图,连接与合并数据集,处理缺失数据,清理数据,转换数据类型,处理字符串,应用函数,分组操作,拟合及评估模型,正则化方法与聚类技术等。
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
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