學習python數據分析應該看什么書

這篇文章主要介紹了學習python數據分析應該看什么書，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

《Python科學計算》

從發行版的安裝開始，這本書將科學計算及可視化的常見函數庫，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都進行了較為詳細地介紹。由于涉及面太廣，可能對于單個函數庫來說還不夠深入，但是這本書能夠讓人快速上手，全面了解科學計算所用到的常用函數庫。進而在此基礎上選擇自己需要的函數庫進行深入學習，相對來說要容易得多。

《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》

面向新手的一本Numpy入門指南。整本書可謂是短小精干，條理清晰，將Numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略：Python科學計算與數據分析》，但這本書相比于前者，就顯得結構有些雜亂，內容上也有些不上不下，如果要看的話，建議看完第一本再來看這本。在這里還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本，出版社也是蠻拼的，想方設法都要跟數據分析幾個字掛上鉤，就好像現在某些書總要扯上云和大數據一樣。此外，還有一本《LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing》的書，可以作為SciPy的入門教程來學習（似乎還沒出中文版）。

《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python進行數據分析》

這本書也是從numpy講起，側重于數據分析的各個流程，包括數據的存取、規整、可視化等等。此外，本書還涉及了pandas這個庫，有興趣的可以看看。

《MachineLearning in Action》/《機器學習實戰》

Python機器學習的白盒入門教程，著重于講解機器學習的各類常用算法，以及如何用Python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書，但是造出來的輪子似乎也不怎么好用就是了。不過，對于立志要造汽車的人們來說，了解一下輪子的結構和原理，還是十分必要的。此外，打算閱讀此書之前，如果各位的高數線代概率論都忘得差不多了的話，還是先補一補比較好。

《BuildingMachine Learning Systems with Python》/《機器學習系統設計》

Python機器學習的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話，這本書就是直接告訴你怎么把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至于輪子為什么能轉起來，請參閱上一本書。另外，可以配合《Learning scikit-learn:Machine Learning in Python》這本書來閱讀（暫無中文版）。這本書是針對Python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書，100頁左右，可以作為官方文檔的拓展讀物。

《Pythonfor Finance》

教你用Python處理金融數據的一本書，應該是中國人寫的，Packt出版，不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書，這本書專業性要強一些，側重于金融數據分析。這本書我還沒怎么看，也寫不出什么更詳細的介紹。之所以把它列出來，是因為在查資料的時候發現，O'Reilly年底似乎也準備出一本《Python for Finance》。看來Python真的是越來越火了。

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