作为一种高级语言，Python代码量相对较少，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，而Python可能只要20行。但如何学习这门高级语言，许多刚入门的小白往往会望而生畏，想想当年C语言的艰难攻坚，不由得抖抖双肩三思而行……

毋庸置疑，Python作为时下最流行的编程语言，已超越其它语言成为数据科学和机器学习最常用的语言，而在2017年12月，Python更是进入山东小学教材，还列入全国计算机等级考试和高考体系，可见其应用范围之广，发展之迅速。

为了让同学们更轻松get到这门语言的学习真谛，紧跟技术潮流，小编携手@图灵教育 推荐三本驰名已久的Python入门级教程！

本书作为经典Python入门书，中文版累计销量20+，第3版将对Python 3版本实例进行全面升级，包括 Python 程序设计的方方面面。

首先，从 Python 的安装开始，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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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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本书主要内容包括：

• 机器学习的基本概念及其应用；

• 实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；

• 在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；

• 模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；

• 管道的概念；

• 如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

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