導讀：情人節要來了，宅在家裡怎麼過？讀書啊！只要你讀的書夠硬核，顏如玉會在疫情終結的那一刻敲你的門……聽上去有點嚇人？好吧，老朋友們一定知道，數據叔的獨門絕技就是能把各種節日都過成世界讀書日。
這個漫長的冬天不太一樣，我們就用特別的方式渡過——以“讀”攻毒。
趁著打折，數據叔再隆重推薦一下這10本關於Python的書，助你在閉關修煉的日子裡修煉出最硬核的技能。
這3本書講編程，Python語言從入門到精通：
01 Python學習手冊（原書第5版）
推薦語：本書將幫助你使用Python編寫出高質量、高效的並且易於與其他語言和工具集成的代碼。本書根據Python專家Mark Lutz的著名培訓課程編寫而成，是易於掌握和自學的Python教程。
本書每一章都對Python語言的關鍵內容做單獨講解，並且配有章後習題、編程練習及詳盡的解答，還配有大量註釋的示例以及圖表，便於你學習新的技能並鞏固加深自己的理解。
02 Python 3標準庫
推薦語：本書由資深Python專家親自執筆，Python語言的核心開發人員鼎力推薦。
對程序員而言，標準庫與語言本身同樣重要，它好比一個百寶箱，能為各種常見的任務提供完美的解決方案，所以本書是所有Python程序員都必備的工具書！全書以案例驅動的方式講解了標準庫中數百個模塊的使用方法（如何工作）和工作原理（為什麼要這樣工作），比標準庫的官方文檔更容易理解（一個簡單的示例比一份手冊文檔更有幫助），為Python程序員熟練掌握和使用這些模塊提供了絕佳指導。
03 數據結構與算法：Python語言實現
推薦語：本書採用Python語言介紹數據結構和算法，包括其設計、分析和實施。本書源代碼簡潔、明確，面向對象的觀點貫穿始終，通過繼承大限度地提高代碼重用，同時彰顯不同抽象數據類型和算法之間的異同。
這4本書講Python怎樣用於數據分析
04 Python數據分析與數據化運營（第2版）
推薦語：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。本書與同類書大的不同在於，並不只有純粹的關於數據分析技術和工具的講解，而且還與數據使用場景深度結合，在業務上真正可指導落地。此外，本書作者提供微信、郵箱等，可通過實時和離線兩種方式及時為讀者在線傳道、受業、解惑。
05 利用Python進行數據分析（原書第2版）
推薦語：本書由Python pandas項目創始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細介紹利用Python進行操作、處理、清洗和規整數據等方面的具體細節和基本要點。第2版針對Python 3.6進行全面修訂和更新，涵蓋新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，並增加大量實際案例，可以幫助你高效解決一系列數據分析問題。
適讀人群：開設數據挖掘課程的高校教師和學生；適合剛學Python的數據分析師或剛學數據科學以及科學計算的Python編程者。
06 Python高級數據分析
推薦語：本書介紹高級數據分析概念的廣泛基礎，以及最近的數據庫革命，如Neo4j、彈性搜索和MongoDB。本書討論瞭如何實現包括局部爬取在內的ETL技術，並應用於高頻算法交易和目標導向的對話系統等領域。還有一些機器學習概念的例子，如半監督學習、深度學習和NLP。本書還涵蓋了重要的傳統數據分析技術，如時間序列和主成分分析等。
07 Python金融數據分析
作者：馬偉明（James Ma Weiming）
推薦語：本書介紹了金融領域常用的模型及編程建模的方法。利用Python強大的科學計算功能改進金融應用程序。編寫建模、交易、定價和分析的基本程序。
本書將介紹股票、期權、利率衍生品等金融工具定價方法，如何根據市場指數進行大數據分析，以及如何使用NoSQL存儲tick數據，可解決建模、交易策略優化和風險管理等金融領域的複雜問題。本書面向本科生、研究生、算法開發的初學者以及使用Python進行定量研究的金融領域軟件開發人員。
這3本講Python在人工智能方面的應用
08 Python自然語言處理實戰
推薦語：本書專注於中文的自然語言處理，以Python及其相關框架為工具，以實戰為導向，詳細講解了自然語言處理的各種核心技術、方法論和經典算法。三位作者在人工智能、大數據和算法領域有豐富的積累和經驗，是阿里巴巴、前明略數據和七牛雲的資深專家。同時，本書也得到了阿里巴巴達摩院高級算法專家、七牛雲AI實驗室Leader等專家的高度評價和鼎力推薦。
09 Python人臉識別：從入門到工程實踐
推薦語：作者王天慶是某世界百強企業的研發專家，有著豐富的經驗，這本書是作者多年經驗的總結，跟著書中的代碼動手操作，初學者也能夠快速掌握人臉識別的原理，同時對深度學習、計算機視覺等知識具有比較直觀的感受。
10 Python機器學習（原書第2版）
推薦語： 本書將機器學習背後的基本理論與應用實踐聯繫起來，通過這種方式讓讀者聚焦於如何正確地提出問題、解決問題。書中講解了如何使用Python的核心元素以及強大的機器學習庫，同時還展示瞭如何正確使用一系列統計模型。
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