python写数据结构书_有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书?

不会进收藏夹吃灰的推荐来了。

1.

这本书是数据分析入门必读书,主要介绍了Python3个库numpy(数组),pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)的学习。

中文译本被很多人诟病翻译太烂,不推荐。基于python3的英文版已经出第二版了,建议大家去下载英文开源的电子版,以下是网站指路https://github.com/wesm/pydata-book​github.comhttps://github.com/BrambleXu/pydata-notebook​github.com

2.

与其他语言相比,Python的优势之一是简洁,别人写100行,它只用10行,同时它既能面向过程又支持面向对象编程,而且它更适合人工智能、机器学习、大数据、数据科学领域,新手入门就选它!

从零学习算法和数据结构的同学,非常适合想要从事人工智能的同学有一些编程基础,但算法基础薄弱的同学,推荐来听听《九章算法基础班(Python3)》,获得过FLAG等众多offer的硅谷大厂面试官亲自上课,ACM金牌助教实时答疑。

虽然Python的入门教程很多,但很少会涉及Python基础算法,历经打磨的《九章算法基础班(Python3)》刚好解决这个问题。只需2天,零基础也能入门Python,进而掌握算法基础和数据结构,提升开发能力。

3.

这本书讲的是Python算法的核心技术,很多职业教育和培训机构把它当教材。阅读门槛不高,适合算法的初学者,当然有算法基础的阅读起来更容易。

全书共13章,包括算法,数据结构,常用的算法思想、线性表、队列和栈,树,图,查找算法,内部排序算法,经典的数据结构问题,数学问题的解决,经典算法问题的解决,图像问题的解决,游戏和算法等内容。

4.

《Python数据分析师修炼之道》的作者是阿尔瓦罗·富恩特斯,清华大学出版社2019年出版。

这本书详细介绍了与Python数据分析相关的基本解决方案,主要包括Anaconda和Jupyter Notebook、NumPy向量计算、数据分析库pandas、可视化和数据分析、Python统计计算、预测分析模型等内容。

这本书还提供了相应的示例、代码,有助于读者进一步理解相关方案的实现过程。

5.

这本书的优势在于集教程/教材、练习册、上机指导于一体,基于Windows 10和Python 3.5.2构建Python开发平台,阐述Python语言的基础知识,以及使用Python语言的实际开发应用实例,具体内容包括:

Python概述、Python语言基础、程序流程控制、常用内置数据类型、系列数据类型、输入和输出、错误和异常处理、函数、类和对象、模块和客户端、算法与数据结构基础、图形用户界面、图形绘制、数值日期和时间处理、字符串和文本处理、文件、数据库访问、网络和Web编程、多线程编程以及系统管理等。

作者结合多年的程序设计、系统开发以及授课经验,介绍Python程序设计语言,系统化、全面性地展示了程序设计的理论和应用。

6.

算法纷乱复杂,机器学习新手往往会不知所措。这本书从Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习和分析核心算法,随书附有源码。

这本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。

全书共分为7章:

第1章 关于预测的两类核心

第2章 通过理解数据来了解

第3章 预测模型的构建:平衡性

第4章 惩罚线性回归模型

第5章 使用惩罚线性方法来

第6章 集成方法

第7章 用Python 构建集成

讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。针对想提高机器学习技能的Python开发人员,解决某一特定的项目或是提升相关的技能。

你可能感兴趣的:(python写数据结构书)