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深度学习图书的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python深度学习图书的解答，让我们一起看看吧。
- 目前大二学生，根据老师进度学过c语言和c++，现想学python，有什么最合适的书值得推荐？
- 哪些人工智能书籍让你爱不释手？
- Python得达到什么程度，才能学好深度学习？
- Python深度学习有什么要求吗？
- 一名Python程序员会用哪些好用的工具？
目前大二学生，根据老师进度学过c语言和c++，现想学python，有什么最合适的书值得推荐？
1、先给一个官方推荐书单：https://pythonbooks.org
2、如果想跟一本书走一遍，比较推荐这本《Python 编程：从入门到实践》。
涵盖内容比较广，从基本语法、简单测试，到常用的 matplotlib （数据作图）、numpy （代数运算库）、pygame 小游戏，到 Django Web 开发都有介绍。
3、如果时间有限没有太多精力去lū完一本书，强烈推荐：https://www.learnpython.org 里的教程。可以直接在线编辑运行，并且包含了 Numpy 和 Pandas 两个库的基础知识，适合短时间内入门 python 数据分析。
谢邀
网站：
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
这个教程应该是Python很火的一个入门教程了，相对来说也是比较详细和全面的教程了，最后还包括了实战部分
这本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，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Python 2D游戏开发，如何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，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
这本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。如果以后想往Python数据分析发展可以看看这本书
第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。Python进阶必看书籍
网址：
https://docs.pythontab.com/
哪些人工智能书籍让你爱不释手？
我一般爱看小孩子看的书，觉得比较轻松愉快些，人工智能相关的，我也就看过少儿编程类的《奥拉学编程》、《编程真好玩》，都是通过小故事。小游戏讲述编程思维的重要性的，可以试试
人工智能我工作和入门都是看的 Keras官网教程和一本配套的书籍名字叫做 《Python深度学习》 这本书，这本书讲的很细很简单，将所有的例子和原理都很详细的讲解了，并且期中涉及到的高等数学问题也专门开了一章来讲。
李开复《AI•未来》
为什么爱不释手？主要有以下几个原因：
李开复：作为曾经在谷歌和微软公司担任要职且离职后多年持续关注人工智能、创新、投资、5G方面的华人
李开复对AI的思考和见解相当吸引我
坦白说，个人觉得《AI•未来》这本书里对AI 的叙述还是比较多的
个人最关注的是李开复先生对全球AI七巨头（亚马逊、谷歌、微软、Facebook、阿里、腾讯、百度）在人工智能领域的布局、进展和博弈的叙述及自己的思考，读后启示还是比较大的
人工智能对社会的影响和冲击是极为巨大的
在未来，掌握AI 顶级技术的国家可能会因为无与伦比的科技实力成为全球超级霸主，而AI 技术实力薄弱的国家将有可能沦为超级霸主国家的附庸
国与国之间的不平等会越来越严重，人与人之间的收入和不平等也会继续加大
而这些不平等若处理不好就可能造成大的社会不稳定
Python得达到什么程度，才能学好深度学习？
我是一名人工智能领域的研究生，让我来回答再合适不过了。其实Python只是我们实现算法，完成相关任务的一个工具，其他编程语言也是如此。Python在人工智能这方面的优势主要在于当前很多机器学习算法、深度学习算法被实现以及集成到一些包中，如：scikit-learn，keras，tensorflow，pytorch等。
对于深度学习这个领域我还是建议有一定的数学基础，如果没有的话，只能记住一些参数是怎么用的，然后慢慢领悟相关算法，如果太纠结于数学容易陷进数学理论中。毕竟数学是对现实问题的一种描述，需要有严谨的推导，而一些算法其实并不难，有了一定数学基础更容易理解算法。
在入门人工智能领域时，需要熟悉如：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy等包，这些都是很多机器学习，深度学习框架，程序包经常使用的。对于Python的熟练程度，入门之后我还建议在学习机器学习算法的同时再看看一些Python进阶书籍，深刻了解Python运行的一些机理，这样也便于理解一些Python代码的书写。当然面向问题学习，进步是非常大的，当看一些机器学习代码，看不懂时可以百度，看看Python进阶的内容，然后再回过头来看代码，你会有新的感悟。
对于Python进阶内容，可以参考下面的内容
有了Python基础，下一步该怎么学习？ https://www.toutiao.com/a1669912496550915
Python深度学习有什么要求吗？
题主声明了Python的深度学习，那么首先你需要一定的Python基础。
这个基础不要求有多高深的Python功力，最起码会写能读懂他们的API和Demo。这一点要求你对Python至少是精通基础。
第二，学习深度学习你需要了解几个常见的深度学习包：
- TensorFlow 这是所有深度学习都绕不开的一个包
- ImageAI 针对图像处理的包
- 等框架
也就是说，在了解里面的内涵之前，我想你应该先从实现一个功能入手，让自己有了学习的动力。因为深度学习正常情况下，学习曲线很陡峭，很艰难。
第三，如果你是本着就职相关行业的话，你需要了解以下内容：
- 深度学习的各种概念，卷积神经网络、神经网络、梯度下降等概念，
- 各种框架调参，这一步可以在第二层中，也可以在这里，至少如果想从事这行，调参至少是会的
- 各种实现算法原理
第四，如果还想更进一步，那么请补充一下数学基础和英语阅读能力。这点尤为重要，因为到这一层更多的是自己实现算法。算法从哪来呢，最新的相关学术期刊。如果想要读懂这些文章，就需要能读通，能理解了。
第五，还有一个最重要的要求，不要习惯自己过去的成绩。因为深度学习并没有达到顶峰，现在还是一个上坡阶段。目前，没有人能看到深度学习或者说人工智能的未来会达到什么样的巅峰。所以，新的框架、新的算法必然会层出不穷。
这就是我，一个五年工作经验的混子程序员给你的建议。你觉得我说的对吗？
一名Python程序员会用哪些好用的工具？
在人工智能和数据科学领域，Python是最受欢迎的语言之一，近年来更是发展迅猛，也是各大编程语言榜单中的香饽饽。无疑，2018年将是人工智能和机器学习大热的一年。同时，机器学习对用户而言倾向于具有Python的风格，因为它比Java更加友好。在数据科学方面，Python的语法与数学语法最为接近，因此成为了数学家或经济学家等专业人士最容易理解和学习的语言。
Shogun
Shogun是一个开源的机器学习工具箱，专注于支持向量机（SVM），它是用C ++编写的，它是1999年创建的最古老的机器学习工具之一！它提供了广泛的统一机器学习方法，其创建背后的目标是为机器学习提供透明和可访问的算法，并为任何对此领域感兴趣的人提供免费的机器学习工具。
Shogun提供了一个记录完备的Python界面，主要用于统一的大规模学习，并提供高性能的速度。但是，有些人发现它的API很难使用。
看你要运用于哪方面的技术！
爬虫方面的话有简单的如spider,beautifulsoup等等；
数据分析方面的话有numpy,pandas和dataframe等；
机器学习方面的话有更多，如Shogun，Keras，Scikit-Learn等等；
还有各方各面的工具可以运用于很多技术。
5款Python程序员高频使用开发工具推荐
很多Python学习者想必都会有如下感悟：最开始学习Python的时候，因为没有去探索好用的工具，吃了很多苦头。后来工作中深刻体会到，合理使用开发的工具的便利和高效。今天，我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家，希望对大家的工作和学习有帮助。
一、最强终端：Upterm本来想推荐 fish 或者 zsh，但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性。最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里的 IDE，有着强大的自动补全功能。之前的名字叫 BlackWindow，有人跟他说这个名字不利于社区推广，改名叫 Upterm 之后现在已经17000+ Star了。
二、交互式：Ptpython
一个交互式的 Python 解释器。支持语法高亮、提示甚至是 vim 和 emacs 的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了 ptpython。
三、包管理必备：Anaconda强烈推荐Anaconda ，它能帮你安装好许多麻烦的东西，包括： Python 环境、pip 包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。这些事情小白自己一个个去做的话，容易遇到各种问题，带来挫败感。如果你想用Python搞数据方面的事情，就安装它就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以 Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。
四、编辑器：Sublime3小白的话当然还是推荐从PyCharm开始上手，但有时候写一些轻量的小脚本，就会想用轻量级一点的工具。Sublime3很多地方都有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单。配合安装Anaconda或CodeIntel插件，可以让 Sublime拥有近乎IDE的体验。
五、前端在线编辑器：CodeSandbox虽然这个不算是真正意义上的Python开发工具，但如果后端工程师想写前端的话，这个在线编辑器太方便了，简直是节省了后端工程师的生命啊！不用安装npm的几千个包了，它已经在云端完成了，采让你直接就可以上手写代码、看效果。对于 React、Vue 这些主流前端框架都支持。算是一个推荐补充吧。
从三个方面来答：编程效率，编程体验，解决难题。
提高编程效率的工具有不少，其中最重要的就是其他人已经开发好的库。多google多去stackoverflow提问，逛逛github，看到好用的代码片段放到Dash里存起来，选一个好用的代码编辑器，无论是Sublime Text、Atom还是VIM，找到一个自己喜欢的就一直用下去，配置到最符合自己使用习惯的程度。
改善编程体验的产品就要从身体健康愉悦的角度考虑了。人体工程学椅子能让你不那么容易疲劳，也不容易有颈椎腰椎问题；一个大屏显示器竖起来，或者配双显示器，都能有效提升编码效率。选一块自己喜欢的键盘，无论是机械键盘还是静电电容键盘，都能在编码时更有愉悦感，一幅降噪静音好耳机能让你不那么容易分心。
碰到难题是难免的，不过你碰到的问题很大概率别人已经曾经碰到过而且解决掉了。stackoverflow这样的程序员问答社区、Github这样的开源社区可能能找到答案，或者直接用关键词去Google。
每个程序员的工作习惯都不一样，但是要做一个出色的程序员，工作流程和方法都是差不多的。多写多练多问，想方设法提高效率，用更好让自己更愉悦的装备。心情好了身体好了工作才能好，这是颠扑不破的真理。
到此，以上就是小编对于python深度学习图书的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习图书的5点解答对大家有用。
