想学python,想买本书自学,有什么推荐的书籍?

随着Python在编程市场的份额持续增长,学习Python的需求日益增强。本文推荐了两本适合自学的Python书籍,一本全面覆盖Python基础、数学建模、人工智能实战,另一本则指导如何根据个人兴趣选择职业方向。

上周,PYPL(编程语言受欢迎程度) 四月官方榜单已发布,Python荣获NO.1,相比去年 4 月份,今年上涨了 5.2%,成绩颇为亮眼,从去年开始,Python就开始霸占榜单长达1年,成为编程市场上份额最高的语言!

推荐第一本书籍:python安装+基础入门+全面实战

书名:《Python 3破冰人工智能:从入门到实战》

推荐理由:

本书创新性地从数学建模竞赛入手,深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6,从人工智能领域的数学出发,到Python在人工智能场景下的关键模块;从网络爬虫到数据存储,再到数据分析;从机器学习到深度学习,涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。

此外,本书还提供了近140个代码案例和大量图表,全面系统地阐述了算法特性,个别案例算法来自于工作经验总结,力求帮助读者学以致用。书中还有一系列的Python周边小知识,教你更好地掌握Python,活学活用Python。

  • 数学基础:从历年数学建模竞赛入手,解读人工智能中的数学方法。

  • 编程实践:100余个代码实例,全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。

  • 算法应用:实战案例辅以丰富图解,详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

第二本书籍:选择自己的职业方向

可以是机器学习、深度学习、自然语言处理等

### 推荐书籍 #### 1. **《Python数据科手册》** 这本书习使用Python进行数据科和建模的实用指南,涵盖了NumPy、Pandas、Matplotlib等关键库的使用。它不仅介绍了数据分析的基础知识,还深入探讨了如何将这些工具应用于实际的数据建模任务。中提供了大量的代码示例,帮助读者快速上手并理解复杂的概念。 #### 2. **《利用Python进行数据分析》** 由pandas的创建者Wes McKinney撰写,这本书详细介绍了pandas库的功能和应用[^1]。对于那些希望在数据规整、清洗以及模型拟合过程中高效工作的读者来说,这本书非常有价值。中还简要介绍了statsmodels和scikit-learn这两个流行的建模工具,为后续深入习打下基础。 #### 3. **《机器习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》** 这是一本全面介绍机器习实践的书籍,重点讲解了如何使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow来构建和训练各种类型的机器习模型。中通过多个实际案例展示了从数据预处理到模型评估的完整流程,并提供了大量可运行的代码片段。这对于初者来说是一个非常好的资源,能够帮助他们快速掌握数据建模与机器习的实际操作技巧。 #### 4. **司老师的《Python建模》** 这本书是从MATLAB转向Python的优秀教材之一,内容全面且配套资料丰富。它不仅涵盖了数建模的基本理论,还包括了详细的课件、习题集及答案,非常适合教和个人自学。通过这本书可以系统性地习到如何运用Python解决实际问题[^2]。 #### 5. **《Python数据建模与机器习基础教程(第四阶段)》** 该教程以具体实例为导向,如房价预测项目中使用线性回归模型,演示了如何利用pandas读取数据、分割训练集与测试集、训练模型、进行预测以及评估模型性能的过程。其中包含的代码示例清晰易懂,有助于加深对数据建模流程的理解[^3]。 ### 示例代码 以下是一个简单的线性回归模型示例,用于预测房价: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取数据 data = pd.read_csv('housing.csv') X = data[['rooms', 'bathrooms', 'land_size']] y = data['price'] # 数据分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'均方误差: {mse}') ``` ###
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