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編程書籍 w3cschool 小編已為大家整理很多了，那么這篇文章我們來推薦五本適合 Python 學(xué)習(xí)者閱讀的書籍！
Python編程
本書是針對所有層次 Python 讀者而作的 Python 入門書。全書分兩部分：第一部分介紹用 Python 編程所必須了解的基本概念，包括Matplotlib 等強大的 Python 庫和工具，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內(nèi)容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發(fā)三個項目，包括簡單的 2D 游戲、利用數(shù)據(jù)生成交互式的信息圖以及創(chuàng)建和定制簡單的 Web 應(yīng)用，并幫助讀者解決常見編程問題和困惑。第 2 版進行了全面修訂，簡化了 Python 安裝流程，新增了 f 字符串、get()
方法等內(nèi)容，并且在項目中使用了 Plotly 庫以及新版本的 Django 和 Bootstrap 等等。
Python 編程快速上手
本書是一本面向?qū)嵺`的 Python 編程實用指南。本書的目的，不僅是介紹 Python 語言的基礎(chǔ)知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應(yīng)用這些知識和技能。本書的首部分介紹了基本 Python 編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務(wù)，通過編寫 Python 程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學(xué)習(xí)。每章的末尾還提供了一些習(xí)題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學(xué)的知識。附錄部分提供了所有習(xí)題的解答。
Python 深度學(xué)習(xí)
本書由 Keras 之父、現(xiàn)任 Google 人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Fran?ois Chollet）執(zhí)筆，詳盡介紹了用 Python 和 Keras 進行深度學(xué)習(xí)的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應(yīng)用。書中包含 30 多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由于本書立足于人工智能的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學(xué)習(xí)相關(guān)背景知識即可展開閱讀。在學(xué)習(xí)完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學(xué)習(xí)環(huán)境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。
流暢的 Python
本書致力于幫助 Python 開發(fā)人員挖掘這門語言及相關(guān)程序庫的優(yōu)秀特性，避免重復(fù)勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，并且具有地道 Python 風(fēng)格的代碼。本書尤其深入探討了 Python 語言的高級用法，涵蓋數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Python 風(fēng)格的對象、并行與并發(fā)，以及元編程等不同的方面。本書較適合中高級 Python 軟件開發(fā)人員閱讀。
Python 數(shù)據(jù)科學(xué)手冊
本書是對以數(shù)據(jù)深度需求為中心的科學(xué)、研究以及針對計算和統(tǒng)計方法的參考書。本書共五章，每章介紹一到兩個 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)中的重點工具包。首先從 IPython 和 Jupyter 開始，它們提供了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的計算環(huán)境；第 2 章講解能提供 ndarray 對象的 NumPy，它可以用 Python 高效地存儲和操作大型數(shù)組；第 3 章主要涉及提供 DataFrame 對象的 Pandas，它可以用 Python 高效地存儲和操作帶標簽的/列式數(shù)據(jù)；第 4 章的主角是 Matplotlib，它為 Python 提供了許多數(shù)據(jù)可視化功能；第 5 章以 Scikit-Learn 為主，這個程序庫為最重要的機器學(xué)習(xí)算法提供了高效整潔的 Python 版實現(xiàn)。
本書適合有編程背景，并打算將開源 Python 工具用作分析、操作、可視化以及學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員。
以上就是小編為大家介紹的適合 Python 學(xué)習(xí)者閱讀的五本書籍。更多 Python 學(xué)習(xí)請關(guān)注 w3cschool 官網(wǎng)。
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