本书单由图灵教育提供。一个 5 本书的小书单，其中包括一本 Python 编程入门，两本数据处理图书，一本机器学习入门，一本深度学习入门。期望这 5 本书契合大家不同的需求，如果你觉得相关图书不是特别适合自己的情况，可以查看【阅读原文】，那里给出了更多 Python 参考书。

1. Python基础教程（第3版）

2. Python数据分析基础

3. Python数据科学手册

4. Python机器学习基础教程

5. TensorFlow入门与实战

1. Python基础教程（第3版）

22万+ 读者选择这本书成为 Python 程序员！毫无疑问，会有更多读者选择它，因为新版更出色，不止是 Python 3 版本实例全面更新，同时也在翻译和编辑上下了功夫。如果你没有任何编程基础，我们推荐你用《Python 编程：从入门到实践》开始学习，而这本就是你的第二本 Python 书。如果你已经是一位使用其他编程语言的老手，想将 Python 作为第二或者第 N 编程语言，我们推荐这一本。

作者：Magnus Lie Hetland

译者：袁国忠

页数：458

久负盛名的 Python 入门经典
针对 Python 3 全新升级
十个出色的项目，让你尽快可以使用 Python 解决实际问题

本书包括 Python 程序设计的方方面面：

首先，从 Python 的安装开始，随后介绍了 Python 的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；

然后，循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；

此后，探讨了如何将 Python 与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出 Python 的强大功能，同时介绍了 Python 程序测试、打包、发布等知识；

最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了 10 个具有实际意义的 Python 项目的开发过程。

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2. Python数据分析基础

这本书非常简单，特色是适合没有任何编程基础的读者开始学习使用 Python进行数据分析。

作者：Clinton W. Brownley

译者：陈光欣

页数：248

零编程经验也可学会用 Python 语言进行数据分析
Facebook 数据科学家实战经验汇集

本书展示如何用 Python 程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。

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3. Python数据科学手册

关于 Python 数据处理的书，大家最熟悉的大概是 Wes McKinney 大佬的 Python for Data Analysis (中文版《利用 Python 进行数据分析》)，这本不是图灵引进的，关注的同学可以去网店自搜，中文版第 2 版还没出来。我跟大家推荐的当然是图灵这本《Python数据科学手册》，现在美亚上跟前者销量有得一拼，紧跟其后。咱们这本 Python Data Science Handbook 综合评分不错，4.5 星，比前者略高，作者是 Scikit-Learn、IPython 等诸多库的代码贡献者，华盛顿大学 eScience 学院物理科学研究院院长 Jake VanderPlas。

作者：Jake VanderPlas

译者：陶俊杰，陈小莉

页数：448

全面同时综合评价度 zui 高的 Python 数据处理参考读本
掌握用 Scikit-Learn、NumPy 等工具高效存储、处理和分析数据
大量示例+逐步讲解+举一反三，从计算环境配置到机器学习实战，切实解决工作痛点

Python 语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。

本书以 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn 这 5 个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

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4. Python机器学习基础教程

图灵最受读者欢迎的机器学习图书是哪一本？很多读者能秒答，是《机器学习实战》，不过这本书作为新手入门不合适。一部分读者喜欢《图解机器学习》和《机器学习》，但这两本不是 Python 示例讲解。更多读者一直在寻找一本 Python 入门机器学习的好书——终于可以很傲娇地为大家首推这本了。我观察了一阵子，这本书原版 Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists 在美亚网站不论是算法还是机器学习分类都是稳居前十的。第一作者 Andreas C. Müller 是 scikit-learn 库维护者和核心贡献者，去他 GitHub 页面翻了翻，发现这书的 star 是1.9k，关注度还是不错的。当然，最关键的是书的内容不错，Amazon 4.3 星评。