大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于书籍推荐python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍书籍推荐python的解答，让我们一起看看吧。
python书籍排行榜前十名？
最受推荐的10本Python书籍
适合初学者的最佳Python书籍
2、《Head-First Python (2nd edition)》
3、《“笨方法”学Python》
4、《Python程序设计（第3版）》
最适合初学者的免费Python书籍
6、《A Byte of Python》
适合中高级程序员的Python书籍
用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
python是一门很简单的语言，python最擅长就是数据处理，数据分析。
书籍的话推荐《python编程：从入门到实践》，从最基础的讲起，比较适合新手
数据分析可以在拉钩教育上面有课程可以进行购买观看，我当时买的只要1块钱，现在不知道还有没有活动，可以上去看看！
1、Python自身的优势。
Python简单易学可读性强，一段好的代码，阅读起来像是在读一篇外语文章，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结于Python语法。除此之外，它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析，目前超过125,000的第三方Python库，对于像pandas，NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的！！
2、Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
（3）相比R语言，Python的机器学习库只有一个sklearn ，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。
（4）相比上述的几个工具,，Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。
综合选择Python做数据分析是很好的选择，可以看一下相关课程了解一下
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Python 的学习资料很多，可以在网上查看一些学习资料，也可以在不同的视频网站上，跟着学习***学习，这里小编推荐B站，或者网易云课堂，上面都有很多python方面的学习***，当然，现在头条上面也有很多python方面的学习资料，推荐先从基础知识学习，关于数据分析，需要学习pandas，以及numpy 等第三方科学计算库，使用以上2个库，在数据分析中可以大大降低数据分析的成本，当然头条或者B站关于这方面的知识也很多
到此，以上就是小编对于书籍推荐python的问题就介绍到这了，希望介绍关于书籍推荐python的2点解答对大家有用。
