知乎上那些还不错的Python资料
知乎有上万本电子书，其中大部分可以使用会员免费看。当然，live和课程也是非常多的，质量参差不齐，也能挖到不少精品。
如果你是python学习者，恰巧又是知乎会员，那么下面的这些好书你一定不要错过。
1、python入门
《Python 快速入门》基于python3.6，包含了基础、进阶、案例三大部分。
基础部分：python3介绍与安装、数据类型、数据结构、逻辑语句、函数、模块、文件操作、异常处理等。
进阶部分：类、正则表达式、包、常用第三方库、数据处理、爬虫、pandas等。
案例部分：天气数据爬虫、连接数据库、数据可视化。
2、python进阶
《Python 语言及其应用》基于Python3，这本书有别于其他的入门书，比较注重通过案例来学习编程。不仅有基础语法知识，更包含了python在各个领域的大量应用实例。
语法部分：函数、模块、面向对象编程、IO操作、数据文件处理、web处理、系统处理等。
应用部分：图像、音乐、动画、游戏、数据可视化、数据领域（物理、化学、生物）、数据分析、统计学、安全监管等。
3、python数据分析
《利用 Python 进行数据分析》基于python3，是python数据分析的入门书。
该书作者Wes McKinney是pandas库的主要开发者，并且实战经验丰富。
结合pandas、numpy、scipy、matplotlib、ipython，讲解了大量案例，涵盖常用基本函数操作，足够应付日常的数据处理。
基础部分：python简单语法、IPython使用、Jupyter Notebook使用、numpy基础、pandas入门、matplotlib入门
进阶部分：pandas数据处理、数据聚合、透视表、时间序列、pandas、statemodels应用、patsy应用、sklearn介绍、案例分析
该书近打折，便宜近一半。
4、python数据科学
《数据科学导论：Python 语言实现》讲解了数据科学的所有流程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。
通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。
主要内容：包管理、Jupyter使用、Numpy基础、数据科学流程（数据预处理、主成分分析、异常检测、交叉验证、参数优化等）、机器学习算法（回归、分类、聚类、关联、自然语言）、可视化。
5、python自然语言处理
《精通 Python 自然语言处理》详细介绍如何使用Python执行各种自然语言处理（NLP）任务，并帮助读者掌握利用Python设计和构建基于NLP的应用的实践。
对于训练数据的创建和主要NLP应用的实现，例如命名实体识别、问答系统、语篇分析、词义消歧、信息检索、情感分析、文本摘要以及指代消解等，本书都进行了清晰的介绍。
主要内容：字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析、NLP系统评估。
后续待补充。
下面是一些python相关的Live和课程：
相关文章