清华教授极力推荐的三本入门学习Python书籍

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Python入门书（适合初学者）

Python进阶书（适合有基础的）

Python数据科学（适合初学者） 

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Python入门书（适合初学者）

这应该是世界上最畅销的Python编程书，没有之一。英文名叫作《Python crash course》，作者Eric Matthes是一名高中老师，正是有着丰富的教学经验才会写出这样深得人心的书。

该书的特点是一半基础（语法知识），一半游戏（案例练习），所谓寓教于乐，通过案例练习的方式巩固基础知识。这里的练习和高中数学枯燥的课后练习可不一样，作者把代码放到一个个场景里，学习者在写个小游戏的过程中就把语法掌握了。

看了本书的目录，基本把python的核心语法都讲到了，学完之后可以搞点小事情，比如数据分析、可视化编程、web开发等。

Python进阶书（适合有基础的）

豆瓣9.4分！这本书不是通俗意义上的python语法书，而是教你写出更简洁、更规范、更聪明的python代码。

内容方面深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。作者Luciano Ramalho是一个几十年的骨灰级python程序员，既做开发，也教编程课。

Python数据科学（适合初学者）

这本书是很多Python数据科学爱好者的入门导师。它讲解了Python数据科学库IPython、Pandas、Numpy、Matplotlib、sklearn的使用，如果玩转这几大工具，任何复杂的数据处理、建模任务都能搞定。

它的作者-Wes McKinney，是Pandas的核心开发人员，也就是说牛逼哄哄的Pandas和这本书有同一个爸爸。

因此本书对Pandas的着墨也是最多的，从数据类型、索引、切片、读写...，到数据清洗、分组聚合、连接、透视...，再到高阶的时间序列、建模...，几乎无所不涵盖。

另外，本书对IPython、Jupyter、Statsmodels等辅助库也有较多的介绍。

如果真的想学习Python数据分析，建议把书里的每个案例代码都手敲一遍