前面我们推文中介绍了《R语言书籍购买建议》，这次内容我们介绍一下python数据分析书籍购买建议。这里只是我对购买过的书籍自己的一些见解，并不是直播带货，因为这里还有许多我不推荐购买的，要是直播带货就极力忽悠你全部购买了。另外，别再留言问有没有电子版了，技术书籍我习惯看纸质版。

利用Python进行数据分析()

这本书的作者是Pandas包的开发者，如果想学习python数据分析，这本是第一推荐购买的，就是学习R第一推荐《R语言实战》一样。这么书适合零基础。里面介绍了 ipython，numpy，pandas，matplotlib等几大模块的使用。尤其是pandas的各种操作，熟悉pandas操作是学习python数据分析最基础也是最重要的过程。本书配有详细的案例代码，可以在Jupyter中直接运行，非常方便，读者如果能够将其中代码都运行一遍，详细python数据分析肯定能够入门了。而且，作者考虑到很多人可能是python零基础学员，书中在附录部分还提供了一些python入门的知识，所以，OMG，买它就是了。

python机器学习手册()

如果你已经熟悉了numpy与pandas，那么就可以开始python的数据分析了，这本书是利用python来进行数据挖掘非常好的材料。主要介绍sklearn模块。可以学习各种建模的知识，包括机器学习三大模块回归，聚类，分类。书中前几章也介绍了numpy以及pandas的一些基础操作，可以用来工具数据处理部分。还用了一张介绍图形处理，文本处理的知识。如果想学习sklearn包，除了官方文档，首推这本书。

python数据可视化之美()这本书主要是介绍python绘图的，作者之前出版过《Excel数据之美》，《R数据可视化之美》，如果想学习python绘图，非常推荐这本书，里面介绍了matplotlib，seaborn，plotnine等几个绘图包，最重要的是，书中包含了大量python可视化的图形以及案例代码，很多人在网上求爷爷告奶奶众筹画图代码花100块钱觉得值，这本书里提供几百个案例代码你嫌贵。python统计分析( )顾名思义，这本书主要介绍python的统计分析，如果你有统计学基础，那么看这本书就比较容易了，只不过看一下在python中如何实现这些统计分析即可，主要是利用scipy，statsmodels等包，完成各种统计检验和建模的工作，如果没有统计学基础，那么就得多看几遍。其实我觉得这本书79有点贵，还好东哥给我满100-50的劵。贝叶斯思维 统计建模的python学习法()很薄，只有170页左右，但是要49元，和上一本凑单买的，如果你只计划买三本，这个就不推荐了。python数据处理()内容太乱，章节之间逻辑不是很清楚，不推荐新手购买，好好把《利用python进行数据分析》多练几遍，这本没必要购买了。python机器学习手册()上面介绍的大部分都是O'reilly的书，这本书是manning的书，o'reilly一般都是一些动物，Manning的图书封面一般都是一些欧洲古代的人物，《R语言实战》也是manning的书。这本书写的很好，但是请注意，它不适合新手，这本书介绍的是用原始代码如何实现了各种机器学习算法，难度很大。《python机器学习手册》是介绍如何使用工具，这本书是如何造工具。如果你熟练python编程了，可以挑战一下。python深度学习基础与实践()这本书我还没买，加入购物车，等着东哥给我发券，这本书是在前面numpy，pandas，scipy，sklearn熟练之后，继续进阶的读物。python编程()忘了哪年双十一买的，至今未看，留着镇宅之用，这个是分为上下册，实在是太厚了，让我想起了王镜岩版本的《生物化学》，看着就害怕。python核心编程()我买的第一版python书，是非常详细的python入门教材，2012年左右买的，写的很好，但是我学习的效果一般，因为这本书和其他语言的编程书类似，介绍的都是字符串，列表，字典，循环，数据结构这些内容，非常的枯燥，新手很难通过这本书学会python，后来又除了python核心编程第三版，我以为升级了，万万没想到，不是对这本书的升级，而是这本书的下册，介绍python更多的应用。

以上只是我购买python书籍的一些建议，不代表所有人，目前各种学习资料都太容易获得了，有人下载了各种python的电子书，各种python的教学视频，关注各种python的公众号，收藏了各种python的博文……然而，你学会python了吗？“弱水三千，只取瓢饮”足矣。

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