想用Python学数据科学，这5本免费电子书了解一下

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链接：https://towardsdatascience.com/5-free-books-for-learning-python-for-data-science-87be443c084

Python仍然是数据科学家最流行的编程语言，因为Python的语法相对简单，容易上手，而且还有一个非常活跃的开发者社区，除了那些用于机器学习的库之外，还维护着大量用于数据分析的库。

有很多免费或低成本的课程可以学习Python，但如果从书本中学习，这里有5本完全免费的书籍推荐给你，可以帮助你学习如何将Python用于数据科学方面。

1. 《The Hitchhiker’s Guide to Python》

这是一本适合所有Python开发人员的优秀书籍，包括初学者和有经验的Python开发者，它不仅仅是针对数据科学领域的，不过，它可以让你获得一个良好的Python基础。它介绍了Python安装、开发环境、代码结构、面向对象编程以及代码风格等。

阅读地址：https://docs.python-guide.org/

2. 《Python编程快速上手》

这是另一本不是专门针对数据科学的书。然而，如果你想要一些能够快速上手的Python实例，那么这本书绝对适合你。这本书主要关注的是自动化重复性任务方面，读者不需要具备任何编程经验也能看的懂，因此，很适合初学者，这本书里的任务是一些非常初级的，主要目的是让你快速上手Python。

阅读地址：https://automatetheboringstuff.com/2e/chapter1/

3. 《Python for Everybody》

这本书是为所有在Coursera上学习Python的专业人士准备的，它采用了信息学的方法来学习Python，而不是基于计算机科学的方法。因此，它主要关注如何使用Python完成数据分析任务，如果你正在学习数据科学，这是一件好事。

本书涵盖了Python的所有基础知识，还有大量Python数据科学方面的知识，比如使用Python与数据库交互、数据可视化和数据建模。

下载地址：https://www.py4e.com/book.php

4.《 Python Data Science Handbook》

本书对Python核心库的一个很好的介绍，包括如何使用Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn的介绍和代码示例。还有一个很好的章节是关于IPython的，它是最受数据科学家欢迎的Python开发环境，作者还介绍了它为何如此受欢迎。

阅读地址：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

5. 《Introduction to Machine Learning with Python》

这本书是我读过的对Python机器学习最好的书籍之一，它主要关注带有Scikit-learn库的应用程序，但涵盖了适用于机器学习的Python编程核心概念。

简而言之，这本书有非常清晰的解释，涵盖机器学习工作流的最佳实践和大量的示例代码，作者用了一种通俗易懂的方式介绍了每一个概念，每一个都建立在前一个概念的基础上，如果你对机器学习完全陌生，那么这本书是一个很好的选择。

下载地址：https://www.academia.edu/42736911/Introduction_to_Machine_Learning_with_Python_A_Guide_for_Data_Scientists

想用Python学数据科学，这5本免费电子书了解一下

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原文地址：https://blog.51cto.com/15060204/2566003