4月最新Python編程書單，程序員常讀常新提升專業技能。
Python是一種高級程序設計語言，近年來，它得到了越來越多的技術人士的認可和追捧。其應用領域也非常廣泛，涉及數據分析、自然語言處理、機器學習、科學計算、推薦系統構建等各個方面，為開發者提供了高效、靈活的編程體驗。
參與文末的小程序抽獎，即有機會獲得Python圖書一本。
從零開始學Python（第2版）
- “達人迷”是暢銷美國近30年的經典圖書品牌，經過億萬讀者的檢驗。
本書面向零基礎讀者，巧用類比式描述，技術知識點輕鬆掌握；基於案例進行講解，讀者可輕鬆理解編程思維，並在配套代碼中參透Python編程的技巧。本書囊括5項常見任務&2項高級任，助力快速掌握Python。
除此之外，書中還有一系列的Python周邊小知識，教你更好地掌握Python，活學活用Python。
Python 3破冰人工智能：從入門到實戰
- 數學基礎：從歷年數學建模競賽入手，解讀人工智能中的數學方法。
- 編程實踐：100餘個代碼實例，全面講解網絡爬蟲、數據存儲與數據分析等內容。
- 算法應用：實戰案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應用場景。
本書創新性地從數學建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6，從人工智能領域的數學出發，到Python在人工智能場景下的關鍵模塊；從網絡爬蟲到數據存儲，再到數據分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。
此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了算法特性，個別案例算法來自於工作經驗總結，力求幫助讀者學以致用。
Python和NLTK自然語言處理
NLTK是自然語言處理領域中非常受歡迎和廣泛使用的Python庫。NLTK的優點在於其簡單性，其中大多數複雜的自然語言處理任務使用幾行代碼即可完成。
本書旨在講述如何用Python和NLTK解決各種自然語言處理任務並開發機器學習方面的應用。本書介紹了NLTK的基本模塊，講述了採用NLTK實現自然語言處理的大量技巧，討論了一些文本處理方法和語言處理技術，展示了使用Python實現NLP項目的大量實踐經驗。本書主要內容包括文本挖掘/NLP任務中所需的所有預處理步驟，如何使用Python 3的NLTK 3進行文本處理，如何通過Python開展NLP項目。
Python機器學習
- Python機器學習實用教程
- Python程序員晉級必備圖書
- 本書提供配套資源可供讀者下載
《Python機器學習》通過解釋數學原理和展示編程示例對機器學習進行了系統、全面的解析。《Python機器學習》共分為12章，內容涵蓋了機器學習以及Python語言的基礎知識、特徵工程的概念與操作技術、數據可視化技術的實現、監督學習及無監督學習算法、文本分析、神經網絡和深度學習、推薦系統的構建方法以及預測處理時間序列的方法等。閱讀《Python機器學習》能夠加深讀者對機器學習的認識和理解，從而達到理論與實踐相結合、學以致用的目的。
《Python機器學習》適合Python程序員、數據分析人員、對機器學習感興趣的讀者以及機器學習領域的從業人員閱讀。
scikit-learn機器學習（第2版）
- 掌握Python機器學習的有效工具
- 搞定scikit-learn的必備指南
近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領域也有著卓越的表現。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習算法庫，它可以實現一系列常用的機器學習算法，是一個不可多得的好工具。
本書通過14章內容，詳細地介紹了一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學習的基礎理論講起，涵蓋了簡單線性迴歸、K-近鄰算法、特徵提取、多元線性迴歸、邏輯迴歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹迴歸、隨機森林、感知機、支持向量機、人工神經網絡、K-均值算法、主成分分析等重要話題。
本書適合機器學習領域的工程師學習，也適合想要了解scikit-learn的數據科學家閱讀。通過閱讀本書，讀者將有效提升自己在機器學習模型的構建和評估方面的能力，並能夠高效地解決機器學習難題。
PyTorch深度學習
- 使用PyTorch開發神經網絡的實用指南
- 提供本書彩圖和源代碼下載
PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。
《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的高級知識、機器學習基礎知識、深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。
《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。
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