大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习书籍进阶的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python学习书籍进阶的解答,让我们一起看看吧。
- 学习完Python《从入门到实践》这本书后,有什么进阶的书值得一看?
- 《python核心编程第二版》《像计算机科学家一样思考python》《python标准库》三本书应该先学哪一本?
- 有初学者学习python实用的编辑器吗?
学习完Python《从入门到实践》这本书后,有什么进阶的书值得一看?
python之所以火是因为人工智能的发展,个人整理学习经验仅供参考!
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版,只有纸质的。
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助!!!
《python核心编程第二版》《像计算机科学家一样思考python》《python标准库》三本书应该先学哪一本?
我一共翻阅了以下6本书籍:
《python核心编程》第二、三版
《像计算机科学家一样思考python》第一、二版
《python标准库》Doug.Hellmann版
《python标准库》Python 江湖群 翻译版
一、先说两本完全不同的《python标准库》,前者更好更全,不可多得的好书。
如果python已经入门,那确实非常值得一看,全书1037页。
二、《像计算机科学家一样思考python》第一、二版,请选第二版,入门书籍,266页。
如果没有任何编程语言基础,这本书还算不错的入门教程,每章有术语表,几个案例研究还不错,进阶小技巧也不错。
有初学者学习python实用的编辑器吗?
这里介绍几个不错的python编辑器,感兴趣的可以下载,尝试一下,主要内容如下:
1.Sublime Text:这是一个轻量级的代码编辑器,跨平台,支持几十种编程语言,包括Python,Java,C/C++等,小巧灵活,运行轻快,支持代码高亮、自动补全、语法提示,插件扩展丰富,是一个很不错的代码编辑器,配置相关文件后,可直接运行python程序:
2.VS Code:这是微软开发的一个跨平台的代码编辑器,支持常见的编程语言开发,插件拓展丰富,不仅智能补全、语法检查、代码高亮,还支持git功能,运行流畅,是一个很不错的代码编辑器,安装相关插件后,可直接运行python程序:
3.Atom:这是github专门为程序员开发的一个代码编辑器,也是款平台的,界面简洁直观,使用起来非常方便,自动补全、代码高亮、语法提示,启动运行速度较快,对于初学者来说,是一个很不错的代码编辑器:
4.Pycharm:这是一个专门用于Python开发的IDE,常见的代码补全、智能提示、语法检查,这个软件都支持,除此之外,还集成了版本控制、单元测试、git功能,可以快速创建Django,Flask等Python Web框架,使用起来非常不错,在开发大型项目中经常会用到,唯一的缺点就是,启动起来有些卡,还不是免费的,不过可以下载社区免费版的:
起初能够很好兼容Python的编辑器很少,那时候大部分在用ecplise for pydev。但现在很多编辑器都可以很好的兼容Python了。
第一款也是我极度推荐的vscode,微软出品,简直不要太好用,哈哈哈,用法见http://xqtesting.com/blog/vscode-82.mhtml
第二款ulipad,国人开发的小巧编辑器,介绍见http://xqtesting.com/blog/ulipad-87.mhtml
第三款sublime,也不错,就是配置太麻烦了,简直逆天。介绍见http://xqtesting.com/blog/89.mhtml
谢谢邀请!
深度学习、机器学习、自然语言处理......现在人工智能方面的词汇都已经是大热词汇,每个企业都在讨论推荐算法、每个企业都在讨论深度学习。作为人工智能最重要的编程语言Python,今天给大家推荐几款好的Python继承开发环境。
不推荐使用Emacs/Vim
很多人都说Emacs/Vim这两款文本编辑器才是银河系最好的IDE,只是对于大部分程序员来说这两款编辑器并不算特别友好,学习成本太大。大多数推荐这两款工具的,要么是可能真的是高手,要么就是属于装.逼!
当然如果你跟我一样,对Linux/Unix操作系统比较熟悉,已经花了很长的时间学习Emacs/Vim,你可以尝试用这两款编辑器写Python程序。
Visual Studio Code、Sublime Text、IDLE
Visual Studio Code是微软出的一款文本编辑器,基于electron框架,electron是目前最好的通过桌面解决方案之一,并且是通过前端的技术来实现桌面开发。Skype、GitHub、Atom、slack、Hyper、Simplenoote等经典软件客户端都是基于这个框架开发的。Visual studio code搭配Python开发工具,已经非常强大。
在Visual studio code面世之前,Sublime Text曾经是我的主力文本编辑器之一,黑色主题、支持Vim模式,并且非常节约资源,可谓是小而强的代表,我用Sublime text写过C/C++,写过前端,也写过Python,非常顺手。
IDLE是Python官方开发的非常轻量级的集成开发环境,不过初学者在使用Python Shell的时候,可能会有一些困扰,建议大家遇到问题去Stack Overflow多看看。
WingIDE和PyCharm
大多数学过Python的会推荐这两款集成开发环境,也算是两款宿敌集成开发环境。
PyCharm是JetBrains公司的继承开发环境,这家捷克软件公司最擅长做IDE,其中IntelliJ IDEA、WebStorm、Clion都是这家公司的继承开发环境,可以说PyCharm是师出名门。
WingIDE是曾经Jolt Awards的年度生产力工具的获得者,这款软件是基于同样大名鼎鼎的eclipse,没想到JetBrains和IBM关于IDE之战会持续这么广,eclipse和IDEA是Java领域最强的两款集成开发环境,而WingIDE和PyCharm又是Python领域最好的两款集成开发环境。
总结一下:如果是初学者,我强烈建议用WingIDE、PyCharm、Visual Studio Code这几款工具来做Python开发。如果是做企业级的项目WingIDE和PyCharm当然是最好的选择,写写小脚本visual studio code和sublime text足矣。
最近看到学习群里面的小伙伴,对于Python IDE都比较纠结,希望找到一些适合自己的、Python开发工具。小编向企业级大佬请教之后,给大家分享几款Python开发工具,供正在纠结用哪种开发工具的小伙伴们参考~
对于学习Python的小伙伴,小编首推的Pycharm。
首先,PyCharm用于一般IDE具备的功能,比如, 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制
另外,PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发,同时支持Google app Engine,更酷的是,PyCharm支持IronPython。
PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。
其次是sublime text啦,看看下图,是不是觉得很漂亮呢?它就是sublime text~~
到此,以上就是小编对于python学习书籍进阶的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习书籍进阶的3点解答对大家有用。