Python入门基础书单——肯定有你想要的！

最新推荐文章于 2024-10-21 09:00:36 发布
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本文推荐了41本Python基础学习图书，涵盖了从入门到实践、数据分析、网络爬虫、面向对象编程等多个方面，提供了百度网盘链接和提取码，建议通过正规渠道购买正版支持。

​在Python基础图书中共收录了41本推荐图书，并附上了资源获取的方法。如果推荐的图书对你有帮助，为了更好的学习体验和知识产权的保护，请到正规渠道购买正版书籍。

python学习手册（第4版）

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流畅的python

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Python语言及其应用

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Python袖珍指南第5版

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轻量级Django

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Python编程：从入门到实践

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《从零开始学Python网络爬虫》

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python框架Flask带你从入门到精通
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flask从入门到精通教程可视化学习。
Python自学书单！
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自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。 从 2018 年起，浙江省信息技术教材将不会再使用晦涩难懂的 VB 语言，而是改学更简单易懂的 Python 语言。也就是说，Python 将纳入高考内容之一。 Python已经进入山东省小学教材，小学生都要学Python了？ 这不是天方夜谈， Python进入小学课堂是已经发生的事实， 还在纠结自己要不要学习...
推荐给大家一个我整理的 Python 书单
Python8年程序员教程分享
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关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。 所以我花时间调研了一些大佬的推荐书单，同时结合我个人所看的一些书籍，另外参考了豆瓣、京东等排行榜和一些书评，选取了一些经典好评书籍和近期上市且反响不错的书籍，推荐给大家，内容涉及 Python 基础、***...
对比Excel,用Python轻松搞定报表自动化！保姆级教程！
xiaoganbuaiuk的博客
11-13 367
是对要做的报表进行步骤拆解，这个步骤拆解和用不用工具或者是用什么工具没有直接关系，比如做报表的第一步一般都是收集数据，这个数据可能是线下人员记录在纸质笔记本上的，也可能是存储在Excel表里面的，还有可能是存储在数据库里面的。是去想第一步里面涉及到的每一个具体步骤对应的代码实现方式，一般都是去找对应每一步的代码，比如导入数据的代码是什么样的，再比如重复值删除的代码是什么样的。的过程，我们只需要把我们人工需要做的每一个步骤转化成机器可以理解的语言，也就是代码，然后让机器自动去执行，这其实就是实现了自动化。
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盘点55个Python书籍Python爱好者不容错过
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对比Excel,轻松学习Python数据分析数据集（新）.zip
12-30
支持数据分析的数据集，你值得拥有！很好用的分析数据！在压缩包里有具体的使用说明！主要是针对初学数据分析的人，而打造的数据集，可以在数据集上进行相关的操作。
Python学习书单：从入门到精通
对于初学者，《Python入门进阶必读》如《Python高性能编程》提供了基础而实用的知识，强调了代码效率的重要性。《Python核心编程（第3版）》是Python开发者的必备读物，不仅介绍基础知识，还涉及中级开发者的实践...
Python编程书单：从入门到精通的十本推荐
涵盖了从入门到精通的不同阶段，包括《Python高性能编程》、《Python核心编程（第3版）》、《Python极客项目编程》、《Python机器学习实践指南》、《Python机器学习预测分析核心算法》、《用Python写网络爬虫》、...
对比Excel，轻松学习Python数据分析.zip
02-21
对比Excel，轻松学习Python数据分析
对比Excel轻松学习Python数据分析
08-08
本书围绕整个数据分析的常规流程:熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据— 理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比 现,告诉你每一个过程中都会用到什么,过程与过程之间有什么联系。本书既 以作为系统学习数据分析操作流程的说明书,也可以作为一本数据分析师案头 备 的实操工具书。 本书通过对比Excel功能操作去学习Python的代码实现,而不是直接学习Pytho 代码,大大降低了学习门槛,消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数 分析师,也适合对Excel比较熟练的数据分析师,以及从事其他岗位想提高工 效率的职场人。
Python Pocket Reference, 第五版-带书签目录超清文字版.pdf
11-11
Python Pocket Reference, 第五版-带书签目录超清文字版.pdf 这个是带完整目录书签的文字版本，文本内容可以复制的哦
《python数据分析基础教程》.pdf
12-23
《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表： 列表转为数组： warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组，当输⼊列表时就会警告！！ 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合：hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合：vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割：hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割：vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰，对于Linux/Unix⽤户，它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩，如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图，补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外：做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理：归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化
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01-23 303
（虽然是转载，但是是我每块都测试过得，容易出问题的地方我会添加一些自己的经验，仅供参考） 像Excel一样使用python进行数据分析（2） 像Excel一样使用python进行数据分析（3） 摘要：本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。 Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python...
对比Excel，轻松学习Python数据分析
theo789的专栏
02-04 1089
入门篇 通过入门篇的学习，你会对数据分析有一个宏观的认识，知道数据分析到底在分析什么，为什么要做数据分析，以及做了数据分析有什么好处。 第1章 数据分析基础 1.1 数据分析是什么 数据分析是指利用合适的工具在统计学理论的支撑下，对数据进行一定程度的预处理，然后结合具体业务分析数据，帮助相关业务部门监控、定位、分析、解决问题，从而帮助企业高效决策，提高经营效率，发现业务机会点，让企业获得持续竞争的优势。 1.2 为什么要做数据分析 在做一件事情之前我们首先得弄清楚为什么要做，或者说做了这件事以后
《对比Excel，轻松学习Python数据分析》学习目录
小猪课堂的博客
11-15 1689
《对比Excel，轻松学习Python数据分析》这本书已经读完了，我们做一个目录汇总，以后就可以在目录下查阅各章节相关内容了。 第一章、 第二章、 第三章、 第四章、 第五章、 第六章、 第七章、 第八章、 第九章、 第十章、 第十一章、 第十二章、 盛菜装盘——结果导出，知识点 第十三章、 第十四章、 ...
时隔两年后，对比Excel系列的第五本新书来了
最新发布
张俊红的个人博客
10-21 126
时隔两年后，对比Excel系列的又一本新书发布，就是下面这本《对比Excel，轻松学习Python数据可视化》。这本书是对比Excel系列的第五本新书。截止目前，红橙黄绿青蓝紫七种颜色中已经凑齐五种，剩下开头结尾的红色和紫色两个空格了(不知道还能不能凑齐)。还是老规矩，这篇文章主要给大家介绍下这本新书。为什么要学数据可视化如果你已经在从事数据分析相关的工作，那么你应该会很清楚「数据可视化」在实际工...
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