Python入门必备五本书籍，精华满满，直击重心

No.1《Python数据结构与算法分析》

若把编写代码比作行军打仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用
No.2:《用Python让Excel飞起来》

是一本讲解如何用Python和Excel“强强联手”打造办公利器的案例型教程。理论知识精练，案例典型实用，学习资源齐备，适合有一定Excel基础又想进一步提高工作效率的办公人员，如从事文秘、行政、人事、营销、财务等职业的人士阅读，也可供Python编程爱好者参考。
No.3:《Python数据分析实战》 

Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新性，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，这大大扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn库进行机器学习 -用TensorFlow库进行深度学习 -用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉。

No.4:《Python 深度学习入门》 

深度学习技术的发展如火如荼，这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的“加分项”。深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。 本书作者认为，理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此，本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念，带你领略深度学习领域的全貌，从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CNN和RNN等常见的神经网络架构。 - 使用PyTorch实现神经网络。 无论你是否有经验，都可以借助这本书，从零开始理解和编码神经网络。 ——Pin-Yu Chen，IBM Research AI团队研究人员 我们认为，这本书是非常优秀的深度学习指南。你将能够从零构建自己的神经网络，或者游刃有余地使用其他框架，并从数学概念、计算过程、编码过程等维度透彻理解每一步。 ——“如何学机器学习”网站
No.5:《Python数据分析活用Pandas》 

Python强大易用，是数据处理和数据分析利器，而众多库的加持令其如虎添翼。Pandas就是其中一个非常流行的开源库，它可以确保数据的准确性，将数据可视化，还可以高效地操作大型数据集。借助它，Python可以快速地自动化和执行几乎任何数据分析任务。 本书细致讲解了Pandas的基础知识和常见用法，通过简单的实例展示了如何使用Pandas解决复杂的现实问题，以及如何利用matplotlib、seaborn、statsmodels和sklearn等库辅助进行Python数据分析，涵盖了数据处理、数据可视化、数据建模等内容。此外，本书还简单介绍了Python数据分析生态系统。
这五本书陪伴我Python入门到学有所成，其实学编程不仅是光看书多动手做项目也是很重要的