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在过去的一年,随着 ChatGPT 大火,Python 作为学习人工智能的热门语言,仍然很受欢迎。作为最易上手的编程语言,Python 非常适合初学者,它不仅注重代码的可读性和高效性,还可以利用最少的代码实现多种可视化的效果,对初学者来说可以增加编程热情。
如今,Python 已经跟各行各业结合在一起,不仅技术人要用,其他行业的人也都在使用 Python,也应了当下那句很流行的话 Python + 任何行业=王炸。
本期年度书单,我们来盘点一下 2023 年图灵最受欢迎的 Python 图书 TOP15,这些书在过去的一年被读者买爆,内容简单易懂,学完即刻上手,深得技术人喜爱。推荐这些值得反复刷的 Python 好书,建议技术人一次性码住哦。
《Python编程:从入门到实践(第3版) 》
[美]埃里克·马瑟斯 | 著
袁国忠 | 译
Python 入门圣经,Python 圈最有影响力的图书,影响全球超过 250 万读者,长居 Amazon、京东等网店编程类图书榜首,真正零基础,附赠随书代码+配套视频讲解+速查手册,自学无压力。
全书分两部分:第一部分介绍用 Python 编程所必须了解的基本概念,包括强大的 Python 库和工具,以及列表、字典、if 语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的 2D 游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用,并帮助读者解决常见编程问题和困惑。
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》
斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译
本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用 Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。
《 算法图解 》
[美] 巴尔加瓦 | 著
袁国忠 | 译
最简单易懂的算法教程,像读小说一样轻松。本书长居 Amazon 算法类畅销榜前列,400 多个示意图,基于 Python 代码示例,详细介绍算法执行过程,展示不同算法在性能方面的优缺点。这本绝对是新手入门算法的必备图书。
《Python网络爬虫开发实战(第 2 版)》
崔庆才 | 著
Python 之父 Guido van Rossum 推荐的爬虫入门书,第 1 版销量近 100000 册。本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版,相比于第 1 版,为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台,避免了案例过期的问题。
另外,主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点,同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。
《 流畅的Python(第2版) 》
[巴西]卢西亚诺·拉马略 | 著
安道 | 译
本书是 Python 领域备受推崇的经典作品,致力于帮助 Python 开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性,写出简洁、流畅、易读、易维护,并且地道的 Python 代码。
本书着重讲解 Python 语言所独有的功能,助你成功进阶为 Python 高手。第 2 版与时俱进,教你跳出旧有经验,探索并运用地道的 Python 3 功能。第 2 版分为五部分内容:数据结构、函数即对象、类和协议、控制流、元编程。每一部分都精彩纷呈,通过丰富的示例和细致的讲解,教你充分利用 Python 特性,写出高效且现代的 Python 3 代码。
《Excel+Python:飞速搞定数据分析与处理》
[瑞士]费利克斯•朱姆斯坦|著
冯黎|译
流行 Python 库 xlwings 创始人亲授,教你让 Excel 快得飞起来。办公人士零压力学 Python ,轻松突破 Excel 瓶颈,拓展解决问题思路。让你告别烦琐公式和 VBA 代码,将 Excel 任务自动化,实现效率飞跃。让 Excel 和 Python 珠联璧合,避免人为错误,精准完成数据处理。
《父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python(第3版)》
[美]沃伦·桑德;卡特·桑德 | 著
杨国其,苏金国,易郑超 | 译
原版 Amazon 最受欢迎的青少年编程图书,上到 8 岁,下到 88 岁,都可以阅读这本书!沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言,透彻、全面地介绍了使用Python语言进行计算机编程的世界。通过可爱的漫画、有趣的示例,生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。相较第 2 版,第 3 版的示例使用 Python 3 而不是 Python 2,另外添加了关于网络的新内容。
《Python深度学习(第2版)》
[美] 弗朗索瓦·肖莱 | 著作
张亮 | 译
本书由深度学习框架 Keras 之父弗朗索瓦·肖莱执笔,通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号,转而采用 Python 代码来解释深度学习的核心思想,包括 Transformer 架构的原理和示例。
《Python机器学习基础教程》
Andreas C. Müller Sarah Guido | 著
张亮(hysic)| 译
scikit-learn 库维护者和核心贡献者作品。本书主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。
《深度学习入门2:自制框架》
[日]斋藤康毅 | 著
郑明智 | 译
深度学习鱼书姊妹篇,这套书做到了真正意义上的“入门”!书中没有使用内容不明的黑盒,而是从我们能理解的最基础的知识出发,一步一步地实现最先进的深度学习技术。
美国物理学家费曼说:“What I cannot create,I do not understand.” 只有创造一个东西,才算真正弄懂了一个问题。这本书手把手带你创建深度学习框架,直击现代深度学习框架本质!
《深度学习进阶:自然语言处理》
[日]斋藤康毅 | 著
陆宇杰 | 译
豆瓣评分 9.4 的畅销书《深度学习入门:基于Python的理论与实现》续作,带你快速直达自然语言处理领域!本书内容精炼,聚焦深度学习视角下的自然语言处理,延续前作的行文风格,采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解,帮助读者加深对深度学习技术的理解,轻松入门自然语言处理。
《机器学习实战》
Peter Harrington | 著
李锐 李鹏 曲亚东 王斌 | 译
最畅销机器学习图书,介绍并实现机器学习的主流算法,面向日常任务的高效实战内容。全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用 Python 代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。
《深入浅出神经网络与深度学习》
迈克尔·尼尔森 | 著
朱小虎 | 译
知名计算机科学家 Michael Nielsen 作品,哈工大研究生课程参考书,李航、马少平等多位业内专家推荐。
本书深入讲解神经网络和深度学习技术,侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向,辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例,介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容,以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书,读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。
《用Python学透线性代数和微积分》
保罗·奥兰德|著
百度KFive|译
以图文结合的方式帮助你用 Python 代码解决程序设计中的线性代数和微积分问题:
√ 向量几何和计算机图形
√ 矩阵和线性变换
√ 微积分的核心概念
√ 仿真和优化
√ 图像处理和音频处理
√ 用于回归和分类的机器学习算法
《Python数据结构与算法分析(第3版)》
布拉德利·N. 米勒,戴维·L. 拉努姆 等 | 著
吕能,刁寿钧 | 译
作为用 Python 描述数据结构与算法的开山之作,这本书是经典的计算机教材,被华盛顿大学、北京大学等多家高校采用。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。
内容对初学者友好,开篇介绍了基于大 O 计法的算法分析,并通篇运用,使用 Python 3 讲解,语法干净。深入浅出,理论扎实,案例丰富。每章还配有练习题,方便巩固学习。
感兴趣的小伙伴,全套电子书和Python学习资料免费分享,具体看这里。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、Python必备开发工具
工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
三、最新Python学习笔记
当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
四、Python视频合集
观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
六、面试宝典
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