本文目錄一覽：
左程云為什麼叫左神
因為左程雲的演算法太厲害了，被網友稱之為神。
左程雲，本科就讀於華中科技大學、碩士畢業於在芝加哥大學。先後在IBM、百度、GrowingIO和亞馬遜工作，是一個刷題7年的演算法愛好者，也是馬士兵教育的演算法授課老師。
2014年起專職做程序員演算法和數據結構培訓，代碼面試培訓，刷題交流等相關工作，是《程序員代碼面試指南–IT名企演算法與數據結構題目最優解》的作者。 此書籍涉及演算法與數據結構編程題目240道以上，並且個人實現出最優解，大部分題目為面試高頻。
學python看什麼書比較好
入門：
本書是一本Python入門書，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。
這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
本書是基於Python 3.6版本編寫的。
本書結構非常簡單，除「準備工作」之外，還包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變數和函數3個主題，另外26個覆蓋了一些比較進階的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。
每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。
本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。
全書分兩部分：
首部分介紹用Python 編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；
第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D遊戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。
進階：
《Python核心編程（第3版）》是經典暢銷圖書《Python核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。
第1部分為講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程、Microsoft Office編程、擴展Python等內容。
第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、Django Web框架、雲計算、高級Web服務。
第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。《Python核心編程（第3版）》適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
本書將幫助你使用Python編寫出高質量、高效的並且易於與其他語言和工具集成的代碼。
本書根據Python專家Mark Lutz的著名培訓課程編寫而成，是易於掌握和自學的Python教程。
本書每一章都對Python語言的關鍵內容做單獨講解，並且配有章後習題、編程練習及詳盡的解答，還配有大量注釋的示例以及圖表，便於你學習新的技能並鞏固加深自己的理解。
第5版基於Python2.7和3.3版本，同時也適用於其他Python版本。
無論你是編程新手還是其他編程語言的資深開發者，本書都會是你學習Python的理想選擇。
數據分析與挖掘：
本書由Python pandas項目創始人Wes McKinney親筆撰寫，詳細介紹利用Python進行操作、處理、清洗和規整數據等方面的具體細節和基本要點。
第2版針對Python 3.6進行全面修訂和更新，涵蓋新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，並增加大量實際案例，可以幫助你高效解決一系列數據分析問題。
第2版中的主要更新包括：
1、所有的代碼，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)
2、更新了Python第三方發布版Anaconda和其他所需Python包的安裝指引
3、更新pandas庫到2017年的新版
4、新增一章，關於更多高級pandas工具和一些使用提示
5、新增statsmodels和scikit-learn的簡明使用介紹
《Python數據科學手冊》是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。
本書共五章，每章介紹一到兩個Python數據科學中的重點工具包。
首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數據科學家需要的計算環境；
第 2章講解能提供ndarray對象的NumPy，它可以用Python高效地存儲和操作大型數組；
第3章主要涉及提供DataFrame對象的Pandas，它可以用Python高效地存儲和操作帶標籤的/列式數據；
第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供了許多數據可視化功能；
第5章以Scikit-Learn為主，這個程序庫為重要的機器學習演算法提供了高效整潔的Python版實現。 《Python數據科學手冊》適合有編程背景，並打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學習數據的數據科學研究人員。
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。
讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。
基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；
第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；
第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用演算法與原理進行了介紹。
實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。
在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。
最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。
爬蟲：
本書採用簡潔強大的Python 語言，介紹了網頁抓取，並為抓取新式網路中的各種數據類型提供了全面的指導。
第一部分重點介紹網頁抓取的基本原理：如何用Python 從網路伺服器請求信息，如何對伺服器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。
第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網路。
本書介紹了如何利用Python 3開發網路爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然後討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容。
接著通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取。
最後介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分散式爬蟲。 本書適合Python程序員閱讀。
演算法和機器學習：
本書採用Python語言介紹數據結構和演算法，包括其設計、分析和實施。
本書源代碼簡潔、明確，面向對象的觀點貫穿始終，通過繼承大限度地提高代碼重用，同時彰顯不同抽象數據類型和演算法之間的異同。
本書是機器學習入門書，以Python語言介紹。
主要內容包括：機器學習的基本概念及其應用；
實踐中常用的機器學習演算法以及這些演算法的優缺點；
在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性，以及應重點關注數據的哪些方面；
模型評估和調參的方法，重點講解交叉驗證和網格搜索；
管道的概念；
如何將前面各章的方法應用到文本數據上，還介紹了一些文本特有的處理方法。
本書適合機器學習從業者或有志成為機器學習從業者的人閱讀。
機器學習是人工智慧研究領域中一個極其重要的研究方向。
在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學家所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
《機器學習實戰》主要介紹機器學習基礎，以及如何利用演算法進行分類，並逐步介紹了多種經典的監督學習演算法，如k近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、Logistic回歸演算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基於樹的回歸演算法和分類回歸樹（CART）演算法等。
第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要演算法：k均值聚類演算法、Apriori演算法、FP-Growth演算法。第四部分介紹了機器學習演算法的一些附屬工具。
《機器學習實戰》通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。
通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。
另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。
結論
大致是這些，總共是十二本。
這些書首先內容錯誤少，久經市場考驗，而且豐富詳實，在各自的領域把該講的都講了。
如果你想報班的話，千鋒Python的課程你可以切試試
68 個 Python 內置函數詳解
內置函數就是Python給你提供的，拿來直接用的函數，比如print.，input等。
截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內置函數，具體如下
本文將這68個內置函數綜合整理為12大類，正在學習Python基礎的讀者一定不要錯過，建議收藏學習！
（1）列表和元組
（2）相關內置函數
（3）字元串
frozenset 創建一個凍結的集合，凍結的集合不能進行添加和刪除操作。
語法：sorted(Iterable, key=函數(排序規則), reverse=False)
語法：fiter(function. Iterable)
function: 用來篩選的函數. 在filter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然後根據function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數據 , Iterable: 可迭代對象
搜索公眾號頂級架構師後台回復「面試」，送你一份驚喜禮包。
語法 : map(function, iterable)
可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執行 function
hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash演算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內存
如何評價馬士兵團隊演算法指導左程雲？
看過左神將演算法的課，對於小白來說還是非常有友好的。
比如說動態規劃的解題思路，不會拿到一道題就上來講狀態轉移方程，而是會從遞歸的解答衍生出動態規劃，只要能用動態規劃的，都能用遞歸來解，還有一些遞歸樹的套路，然後做類似的演算法題就會有章可循，所以對於小白同學們感覺還有有效的，至少我當初學的時候是有收穫的。
馬士兵，河北辛集人，1999年畢業於清華大學，是知名的程序員和講師。他先後在IBM、澳大利亞GoldenTech工作多年，歷任程序員、TeamLeader、ProjectManager、CTO等職位。
有過十幾個大型項目的開發經驗，並在中國科學院研究生院、北京交通大學、華中科技大學傳授軟體開發課程。他經驗豐富，曾主持了多個軟體項目的實施，開發和部署過多個中大型、軟硬體結合的、集成性的項目，受到了社會各界的好評。
主持了中央電視台的視頻點播、武漢電信的寬頻計費等項目的實施工作，並組織了河北電信寬頻運營平台、廣州電信視頻會議平台、南京大學遠程教學平台、上海黨校、大港電廠等多個項目的開發、實施和驗收工作。
經驗豐富，開發和部署過多個中大型、軟硬體結合的、集成性的項目，在電信、銀行、教育、電力、傳媒等多個行業有相當豐富的客戶經驗，清楚各種軟體型集成項目的生命周期以及容易出問題的各個環節，擅長大型軟體的架構設計。
python用哪個版本好呢
可以使用python3.9的版本。
Python 提供了高效的高級數據結構，以及簡單有效的面向對象編程。 Python 語法和動態類型，以及解釋型語言的性質，使其成為在大多數平台上編寫腳本和快速應用程序開發的編程語言。 隨著版本的不斷更新和新語言特性的加入，逐漸被用於獨立的、大規模的應用。 項目發展。
python的優勢
1、庫豐富：Python標準庫確實龐大。 它可以幫助您處理各種任務，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、Web 瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密碼系統、GUI（圖形用戶 Interface)、Tk 等系統相關操作。
2、標準代碼：Python使用強制縮進，使代碼可讀性極強。
3、可擴展性和可嵌入性。 如果您需要一段關鍵代碼以更快地運行或希望某些演算法不被公開，您可以用 C 或 C++ 編寫您的部分程序，然後在您的 Python 程序中使用它們。
原創文章，作者：BDCO，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/145958.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 