python大數據分析的書

㈠ 求python數據分析的書籍！

《利用Python進行數據分析》
《Python金融大數據分析》
《深入淺出數據分析》
《從零開始學習Python—數據分析與挖掘》
《Python數據分析與挖掘實戰》

㈡ 學習python爬蟲推薦書籍

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課程簡介

畢業不知如何就業？工作效率低經常挨罵？很多次想學編程都沒有學會？

Python 實戰：四周實現爬蟲系統，無需編程基礎，二十八天掌握一項謀生技能。

帶你學到如何從網上批量獲得幾十萬數據，如何處理海量大數據，數據可視化及網站製作。

課程目錄

開始之前，魔力手冊 for 實戰學員預習

第一周：學會爬取網頁信息

第二周：學會爬取大規模數據

第三周：數據統計與分析

第四周：搭建 Django 數據可視化網站

......

㈢ 《Python金融大數據分析》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python金融大數據分析》（[德] 伊夫·希爾皮斯科）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：Python金融大數據分析

作者：[德] 伊夫·希爾皮斯科

譯者：姚軍

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-12

頁數：511

內容簡介：唯一一本詳細講解使用Python分析處理金融大數據的專業圖書；金融應用開發領域從業人員必讀。

Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要分析、處理大量數據的金融行業得到了廣泛而迅速的應用，並且成為該行業開發核心應用的首選編程語言。《Python金融大數據分析》提供了使用Python進行數據分析，以及開發相關應用程序的技巧和工具。

《Python金融大數據分析》總計分為3部分，共19章，第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了金融分析和應用程序開發中最重要的Python庫、技術和方法，其內容涵蓋了Python的數據類型和結構、用matplotlib進行數據可視化、金融時間序列數據處理、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術和庫、金融學中需要的多種數學工具、隨機數生成和隨機過程模擬、Python統計學應用、Python和Excel的集成、Python面向對象編程和GUI的開發、Python與Web技術的集成，以及基於Web應用和Web服務的開發；第3部分關注的是蒙特卡洛模擬期權與衍生品定價實際應用的開發工作，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值、波動率期權等知識。

《Python金融大數據分析》適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

作者簡介：Yves Hilpsch是Python Quants（德國）股份有限公司的創始人和任事股東，也是Python Quants（紐約）有限責任公司的共同創辦人。該集團提供基於Python的金融和衍生品分析軟體（參見http://pythonquants.com，http://quant-platfrom.com和http://dx-analytics.com），以及和Python及金融相關的咨詢、開發和培訓服務。

Yves還是Derivatives Analytics with Python（Wiley Finance，2015）的作者。作為獲得數理金融學博士學位的商業管理專業研究生，他在薩爾州大學講授計算金融學中的數值化方法課程。

㈣ 《零起點Python大數據與量化交易》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《零起點Python大數據與量化交易》（何海群）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：零起點Python大數據與量化交易

作者：何海群

豆瓣評分：3.9

出版社：電子工業出版社

出版年份：2017-2

頁數：444

內容簡介：

《零起點Python大數據與量化交易》是國內較早關於Python大數據與量化交易的原創圖書，配合zwPython開發平台和zwQuant開源量化軟體學習，是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材，可直接用於實盤交易。《零起點Python大數據與量化交易》有三大特色：第一，以實盤個案分析為主，全程配有Python代碼；第二，包含大量的圖文案例和Python源碼，無須專業編程基礎，懂Excel即可開始學習；第三，配有專業的zwPython集成開發平台、zwQuant量化軟體和zwDat數據包。

《零起點Python大數據與量化交易》內容源自筆者的原版教學課件，雖然限於篇幅和載體，省略了視頻和部分環節，但核心內容都有保留，配套的近百套Python教學程序沒有進行任何刪減。考慮到廣大入門讀者的需求，筆者在各個核心函數環節增添了函數流程圖。

㈤ 求python數據分析參考書推薦。

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煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

.....

㈥ 《Python數據分析與數據化運營》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據分析與數據化運營（第2版）》（宋天龍）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析與數據化運營（第2版）

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2019-6-1

頁數：549

內容簡介：

這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。

暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。

全書一共9章，分為兩個部分：

第一部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘

首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。

第二部分（第5~9章） Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

作者簡介：

宋天龍(TonySong)

大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國的在線數據分析服務提供商）。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。

㈦ 《Python數據分析與挖掘實戰》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python數據分析與挖掘實戰》（張良均）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

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書名：Python數據分析與挖掘實戰

作者：張良均

豆瓣評分：7.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-1

頁數：335

內容簡介：10餘位數據挖掘領域資深專家和科研人員，10餘年大數據挖掘咨詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。

本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。

基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用演算法與原理進行了介紹。

實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。

作者簡介：張良均 ，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫葯等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、貴州師范學院、韓山師范學院、廣東技術師范學院兼職教授，著有《神經網路實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。

㈧ 有哪些 Python 經典書籍

【Python從入門到精通經典書籍推薦】

• Python入門
  目的：了解Python，學會用Python編程。
  Python入門書眾多，沒必要全部閱讀，根據介紹挑選合適自己的。PS：排名不分先後。
  

《Python編程入門：從入門到實踐》
【同時使用Python 2.X和3.X講解】

Amazon編程入門類榜首圖書，最值得關注的Python入門書

從基本概念到完整項目開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python編程，開發實際項目

這本書分兩部分：
第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；
第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

《Python基礎教程（第2版·修訂版）》
【Python 2.5講解，Python 3上也能運行】

各大網店最暢銷的Python入門書

全書分為三部分。
第一部分講述Python語法，沒有廢話，還摻入了一些Python 3.0要注意的細節。
第二部分介紹了常用的GUI、框架等應用，點到即止，算是為第三部分做鋪墊了，從數目眾多的應用中可以了解到Python的強大。
第三部分是Project，全書最大的亮點，大家肯定喜歡。
作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發。

《Python語言及其應用》
【Python 3.X】

語言風格輕松詼諧，講解多種Python工具和第三方庫

實例涉及商業、科研以及藝術領域使用Python開發各種應用

亞馬遜最受歡迎的Python編程書之一，評分4.5

書中首先介紹了Python的基礎知識，然後逐漸深入多種主題，結合教程和攻略式風格來講解Python 3中的概念。每章結尾的練習可以幫助你鞏固所學的知識。
本書會為你學習Python打下堅實的基礎，包括測試、調試、代碼復用的最佳實踐以及其他開發技巧。

《Python編程入門（第3版）》
【Python 3.X 】

從算術運算、字元串、變數，到函數、數據結構、輸入輸出和異常處理，應有盡有

《父與子的編程之旅：與小卡特一起學Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受歡迎的青少年編程圖書

最簡單易學的內容組織方式，老少皆宜

第一版獲Jolt大獎

本書中，Warren和Carter父子以親切的筆調、通俗的語言，透徹全面地介紹了計算機編程世界。
他們以簡單易學的Python語言為例，通過可愛的漫畫、有趣的例子，生動地介紹了變數、循環、輸入和輸出、數據結構以及圖形用戶界面等編程的基本概念。
只要懂得計算機的基本操作，如啟動程序、保存文件，任何人都可以跟隨本書，由簡入難，學會編寫程序，甚至製作游戲。
本書內容經過教育專家的評審，經過孩子的親身檢驗，並得到了家長的認可。

《編程導論》
【Python 2.7】

以麻省理工學院開放式課程（OpenCourseWare）中最受歡迎的計算機科學課程為基礎，旨在培養讀者的編程思維，使讀者擁有計算機科學家的視野

本書涵蓋了Python的大部分特性，重點介紹如何使用Python這門語言，共包含編程基礎、Python程序設計語言、理解計算的關鍵概念、計算問題的解決技術等四個方面。
本書將Python語言特性和編程方法貫穿全書，目的是幫助讀者在學習Python的同時掌握如何使用計算來解決有趣的問題。

• Python進階
  需要一定Python基礎。
  
  
  

《流暢的Python》
【兼顧Python 3和Python 2】

PSF研究員、知名PyCon演講者心血之作

Python核心開發人員擔綱技術審校

全面深入，對Python語言關鍵特性剖析到位

大量詳盡代碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和視頻鏈接

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重復勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。

《Python項目開發實戰（第2版）》
【Python 2.7】

網羅Python項目開發中的流程，讓你的編程事半功倍

Python項目與封裝/團隊開發環境/問題驅動開發/源碼管理（Mercurial） Jenkins持續集成（CI）/環境搭建與部署的自動化（Ansible）/Django框架……

這是一本偏工程的圖書，沒怎麼講Python語言基礎知識，直接告訴你怎麼搭建開發環境，做好代碼管理和文檔管理以及缺陷管理等工作。

《Python網路編程攻略》
【Python 2.7】

可作為任何一門網路編程課程中培養實踐技能的補充材料

需要讀者對Python語言及TCP/IP等基本的網路概念有了解，但即使不精通也能通過本書理解相關概念

本書全面介紹了Python網路編程涉及的重要問題，包括網路編程、系統和網路管理、網路監控以及Web應用開發。作者通過70多篇攻略，清晰簡明地描述了各種網路任務和問題，提出了可用於多種場景的解決方案，並細致地分析了整個操作過程。

《Python網路編程（第3版）》
【Python 3.X】

涵蓋網路編程所有經典話題，提供大量代碼清單及示例

從應用開發角度介紹網路編程基本概念、模塊以及第三方庫

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程序的技術人員，結合實例講解了網路協議、網路數據及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程序等經典話題。
具體內容包括：全面介紹Python3中最新提供的SSL支持，非同步I/O循環的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

《Python性能分析與優化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代碼性能分析和優化方法

消除性能瓶頸，迅速改善程序性能

本書首先介紹什麼是性能分析，性能分析如何在項目開發周期中發揮作用，以及通過在項目中進行性能分析實踐能夠取得的效果。
緊接著介紹分析性能所需的核心工具（性能分析器和可視化性能分析器）。
然後介紹一系列性能優化技術，最後一章會介紹一個具有實際意義的優化案例。

《精通Python設計模式》
【Python 3.X】

用現實例子展示各模式的關鍵特性

16種基本設計模式，輕松解決軟體設計常見問題

本書分三部分，共16章介紹一些常用的設計模式。
第一部分介紹處理對象創建的設計模式，包括工廠模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介紹處理一個系統中不同實體（類、對象等）之間關系的設計模式，包括外觀模式、享元模式等；
第三部分介紹處理系統實體之間通信的設計模式，包括責任鏈模式、觀察者模式等。

《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》
【Python 2.7和3.3】

從安裝與環境設置講起，一步一步搭建伺服器端Web應用

全流程講解Web應用開發，給出最佳實踐

本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。
第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程序的必備基礎知識。
第二部分則給出一個實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。
第三部分介紹了發布應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、性能分析技術、Flask程序的部署方式等。

《Python Web開發：測試驅動方法》
【（Django、Selenium）相關部分使用Python 3.3講解】

亞馬遜4.8星評好書

實戰式TDD開發指南，使用Django等流行框架開發現代Web應用！

學習Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他當前流行Web開發技術

「這本書很棒、很有趣，所講的全都是重點知識。如果有人想用Python做測試、學習Django或者想使用Selenium，我極力推薦這本書。要使開發者保持頭腦清醒，測試可謂至關重要。Harry完成了一項不可思議的工作，他不僅吸引了我們對測試的關注，而且還探索了切實可行的測試實踐方案。」

——Michael Foord，Python核心開發者，unittest維護者

• Python應用
  用Python數據分析，數據處理，機器學習等等。
  

《數據科學入門》
【Python 2.7】

Google數據科學家、軟體工程師Joel Grus作品

用Python從零開始講解數據科學的重量級讀本

數據科學、機器學習、模式識別領域必備

本書從零開始講解數據科學。
具體內容包括Python簡介，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯演算法等。
作者藉助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，通過講解基礎數據科學工具和演算法實現，帶你快速跨入數據科學大門。
書中含大量數據科學領域的庫、框架、模塊和工具包。

《機器學習實戰》
【Python 2.7】

最暢銷機器學習圖書

介紹並實現機器學習的主流演算法

面向日常任務的高效實戰內容

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。
通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

《機器學習系統設計》
【Python 2.7及以上】

微軟Bing核心團隊成員推出

聚焦演算法編寫和編程方式

結合大量實例學會解決實際問題

本書將向讀者展示如何從原始數據中發現模式，首先從Python與機器學習的關系講起，再介紹一些庫，然後就開始基於數據集進行比較正式的項目開發了，涉及建模、推薦及改進，以及聲音與圖像處理。通過流行的開源庫，我們可以掌握如何高效處理文本、圖片和聲音。同時，讀者也能掌握如何評估、比較和選擇適用的機器學習技術。

《Python數據處理》
【Python 2.7】

將數據處理過程自動化！

全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及數據清洗與分析的方法，輕松實現高效數據處理！

本書採用基於項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規模化和自動化的過程。
主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術，數據可視化方法，如何從網站和API中提取數據。

《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入門教程，Python數據分析首選

從最基礎的知識講起，手把手帶你進入大數據挖掘領域

囊括大量具有啟發性與實用價值的實戰案例

本書從NumPy安裝講起，逐漸過渡到數組對象、常用函數、矩陣運算、線性代數、金融函數、窗函數、質量控制等內容，致力於向初中級Python編程人員全面講述NumPy及其使用。
另外，通過書中豐富的示例，你還將學會Matplotlib繪圖，並結合使用其他Python科學計算庫（如SciPy和Scikits），讓工作更有成效，讓代碼更加簡潔而高效。

《Python數據挖掘入門與實踐》
【Python 3.4】

全面釋放Python的數據分析能力

掌握大數據時代核心技術，輕松入門數據挖掘技術並將其應用於實際項目

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現方法。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的最佳實踐！

《Python科學計算基礎教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科學計算模塊的強大功能和廣泛應用

剖析Python關於並行與大數據計算的方法

總結科學計算的任務、難點以及最佳實踐經驗

本書是將Python用於科學計算的實用指南，既介紹了相關的基礎知識，又提供了豐富的精彩案例，並為讀者總結了最佳實踐經驗。
其主要內容包括：科學計算的基本概念與選擇Python的理由，科學工作流和科學計算的結構，科學項目相關數據的各個方面，用於科學計算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成數值計算，用Python做符號計算，數據分析與可視化，並行與大規模計算，等等。

《Python數據分析實戰》
【Python 2.X】

了解Python在信息處理、管理和檢索方面的強大功能

學會如何利用Python及其衍生工具處理、分析數據

三個真實Python數據分析案例，將理論付諸實踐

《Python數據分析實戰》展示了如何利用Python 語言的強大功能，以最小的編程代價進行數據的提取、處理和分析，主要內容包括：數據分析和Python 的基本介紹，NumPy 庫，pandas 庫，如何使用pandas 讀寫和提取數據，用matplotlib 庫和scikit-learn 庫分別實現數據可視化和機器學習，以實例演示如何從原始數據獲得信息、D3 庫嵌入和手寫體數字的識別。

《Python網路數據採集》
【Python 3.X】

原書4.6星好評，一本書搞定數據採集

涵蓋數據抓取、數據挖掘和數據分析

提供詳細代碼示例，快速解決實際問題

本書介紹網路數據採集，並為採集新式網路中的各種數據類型提供了全面的指導。
第一部分重點介紹網路數據採集的基本原理：如何用Python從網路伺服器請求信息，如何對伺服器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。
第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網路。

《Python計算機視覺編程》
【Python 2.6及以上】

亞馬遜計算機視覺類圖書No.1

詳細剖析多種計算機視覺工具

大量示例極易上手

本書是計算機視覺編程的權威實踐指南，通過Python語言講解了基礎理論與演算法，並通過大量示例細致分析了對象識別、基於內容的圖像搜索、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。

㈨ 《Python數據分析基礎》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python數據分析基礎》（[美] Clinton W. Brownley）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析基礎

作者：[美] Clinton W. Brownley

譯者：陳光欣

豆瓣評分：7.0

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-8

頁數：272

內容簡介：

想深入應用手中的數據？還是想在上千份文件上重復同樣的分析過程？沒有編程經驗的非程序員們如何能在最短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析？

來自Facebook的數據專家Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書里，讀者將能掌握基本Python編程方法，學會編寫出處理電子表格和資料庫中的數據的腳本，並了解使用Python模塊來解析文件、分組數據和生成統計量的方法。

學習基礎語法，創建並運行自己的Python腳本

讀取和解析CSV文件

讀取多個Excel工作表和工作簿

執行資料庫操作

搜索特定記錄、分組數據和解析文本文件

建立統計圖並繪圖

生成描述性統計量並估計回歸模型和分類模型

在Windows和Mac環境下按計劃自動運行腳本

作者簡介：

Clinton W. Brownley

博士，Facebook數據科學家，負責大數據流水線、統計建模和數據可視化項目，並為大型基礎設施建設提供數據驅動的決策建議。

㈩ python學習入門書籍 推薦好書有哪些

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!那麼python學習入門書籍
推薦好書有哪些?

Python

1.《深化淺出Python》

通過一種一起的跨過語法手冊的方法來協助你學習Python。你將能夠快速掌握Python的基礎知識，然後擴展到耐久化、異常處理、Web開發、SQLite、數據處理和Google運用引擎中去。你也將學會怎樣為Android編寫移動運用，這要感謝Pvthon帶給你的強健才調。融合了齊備的學習經歷，它將協助你成為真實的Python編程員。

2.《運用Python進行數據分析》

本書含有許多的實踐事例，你將學會怎樣運用各種Python庫(包含NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地處理各式各樣的數據分析問題。本書合適剛剛觸摸Python的分析人員以及剛剛觸摸科學核算的Python程序員。

3.《Python數據分析從入門到知曉》

關於希望運用Python來結束數據分析工作的人來說，學習IPython、Numpy、pandas、Matplotlib這個組合是現在看來不錯的方向，本書就是這樣一本故步自封的書。內容精練、要害超卓、實例豐厚，是寬廣數據分析工作者必備的參看書，為讀者能真實運用Python進行數據分析奠定基礎。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「python學習入門書籍
推薦好書有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。