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python入门最好的书籍，想学python人工智能，什么书适合我这种初学者看？_python

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python入门最好的书籍？ Python是一门编程语言，可以做很多事情，很多朋友对“想学python人工智能，什么书适合我这种初学者看？”这样的疑问，小编汇总了相关问答给大家参考！

目前在线教育、Github学习资源非常丰富，但是我依然认为学习Python过程中需要至少用心去看完一本书。

因为，很多有关Python的在线教程都是出自个人或者无良的教育机构之手，所以，在质量和严谨性方面就很难得到保障，而一些不错的书籍是经过严格的把关和很多学习者验证走到最后的，质量和严谨性更能得到保障。

对于Python学习我推荐3本书。

1. 《Python编程从入门到实践》

如果时间有限，我认为入门阶段可以通过菜鸟教程、廖雪峰Python进行学习。如果时间充足，我认为可以看一下入门书籍，因为更加严谨一些。

《Python编程 从入门到实践》是一本比较适合入门的书籍，环境配置、变量、列表、if语句、函数等基础的概念都会详细的展开介绍，这对于没有编成基础的同学非常有帮助。

2. 《流畅的Python》

这是一本经得起考验的Python书籍。

它和大多数书籍和在线教程蜻蜓点水式的讲解不同，它更加深入，深入而不冗余，在你看这本书的时候你会发现，它的每一段话都是有意义的，没有什么废话。

它分别从数据结构、字典集合、文本和字节序列、函数、设计、装饰器、闭包等讲起，然后对每一块知识进行展开，详细介绍里面最根本的原理，然后告诉你，该怎么用好它，高效的使用它。

举一个最简单的例子，在绝大多数教程都会讲到循环和条件语句，千篇一律的告诉你"if..else..", "for...while"，这个有一点编程语言的同学都知道，但是在Python里面循环和条件语句有什么特殊的地方吗？该怎么用好它？

《流畅的Python》这本书就教你怎么去使用它，告诉你列表推导该怎么用还有它的意义所在。

这就是这本书的优点：不仅告诉你怎么用Python，而是告诉你怎么用好Python。

3. 《Python CookBook》

学而不精的同学都会认为Python是一门很简单的编程语言，不错，Python相对于Java、C++要简单很多，没有严格的语法结构、没有变量类型，而且如果有一些编程基础去学Python的话可以一个周甚至一天即可学完。

但是我认为，Python入门简单，但是用好并不简单，当你接触到标准的商业项目时你就会意识到Python高级用法的重要性以及它的价值所在。

《Python CookBook》这本书就是这样的一本进阶教材，它不同于大多数教程，反复的介绍基本语法，它直接跳过基本语法开始讲解数据结构、算法、迭代器、生成器、类、对象、元编程等，我认为这些才是工作中真正有价值、拉开差距的地方，而那些基本语法是默认应该会的。

《Python CookBook》会在每个知识点开始提出一个应用场景，然后告诉你怎么去解决这种应用，同时会编程实现，这样对于提升Python是最为实际的，而且让你更加容易理解它这样用的价值所在。

我是Python之王，我来给你回答下

1、《Python编程：从入门到实践》

这本书大家肯定不陌生了，每周的计算机书籍排行榜上一定会有它的名字出现。不得不说，这是一本非常出色的书，它全面介绍了Python，基本分为两个部分，第一部分侧重于用Python编程所必须了解的基本概念，第二部分则比较有趣，它侧重于Python的实际应用，有三个重要的项目：一个Python 2D游戏开发，学会利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用

动手加实践两不误，潘石屹都选择这本书作为Python入门，不得不说：真是有眼光！

2、《Python参考手册》

顾名思义，这就是一本有关Python的参考手册，内容涉及核心Python语言和Python库的最重要部分。诸如类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、输入和输出、测试、调试等，不过这本书不适合作为初学者的第一本书，如果要学Python的话，建议还是先读完《Python编程：从入门到实践》，然后在把这本书作为参考书使用吧。

3、《Python深度学习实战》

这本书可能读过的人相对要少一些，豆瓣上连评分都没有，这本书通过TensorFlow和Keras等框架探索深度学习应用程序，例如计算机视觉，语音识别和聊天机器人。重点关注的是深度学习应用程序相关领域的模型和算法，学习Python想了解人工智能方向，可以看看

4、《机器学习：使用OpenCV会让Python进行智能图像》

这本书很好的解释了机器学习的基本原理，涵盖了决策树、支持向量机、分类等，使用了还使用OpenCV、Scikit-learn和Keras等，而且它是现在Github上火了一段时间后才出版的，虽然里面的源代码似乎是早期版本类型，不过影响不大，这本书的示例代码在Github上都可以找到。（Github地址：https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning）

5、《Python人脸识别》

这是一本使用Python进行人脸识别的入门书籍，介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法。

首先谢谢邀请，关于进阶可以看一些方向性书籍python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章 从数学建模到人工智能

1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

高手之路不适合你，核心编程还行，最好是了解一些核心机制的技术，主要核心还是在面向对象上，类的笔尖函数，一些黑魔法，最开始对于黑魔法我是排斥的，后来发现无法提高python技能，实现某个功能是没有问题的，无非是if for while 还有函数，这样写的不优雅，不pythonic ，你可以看看《python面向对象》设计模式等书籍，看完这些书籍，你会恶心你现在的代码的。当然有些人认为能实现功能就行，那么这些人没必要听取此建议。

总结，以上就是关于python入门最好的书籍以及想学python人工智能，什么书适合我这种初学者看的经验分享，卡友有疑问可以加wx或扫码加群！