資料類書籍推薦
《python科學計算》
《numpybeginner's guide 2nd》/《python資料分析基礎教程：numpy學習指南（第2版）》
面向新手的一本numpy入門指南。整本書可謂是短小精幹，條理清晰，將numpy的基礎內容講得清清楚楚明明白白。此書的作者還寫過一本《numpycookbook》/《numpy攻略：python科學計算與資料分析》，但這本書相比於前者，就顯得結構有些雜亂，內容上也有些不上不下，如果要看的話，建議看完第一本再來看這本。在這裡還想順便吐槽一下這兩本書的中文書名翻譯。為了能夠多賣幾本，出版社也是蠻拼的，想方設法都要跟資料分析幾個字掛上鉤，就好像現在某些書總要扯上雲和大資料一樣。此外，還有一本《learningscipy for numerical and scientific computing》的書，可以作為scipy的入門教程來學習（似乎還沒出中文版）。
《pythonfor data analysis》/《利用python進行資料分析》
這本書也是從numpy講起，側重於資料分析的各個流程，包括資料的訪問、規整、視覺化等等。此外，本書還涉及了pandas這個庫，有興趣的可以看看。
《machinelearning in action》/《機器學習實戰》
python機器學習的白盒入門教程，著重於講解機器學習的各類常用演算法，以及如何用python來實現它們。這是一本教你如何造輪子的書，但是造出來的輪子似乎也不怎麼好用就是了。不過，對於立志要造汽車的人們來說，了解一下輪子的結構和原理，還是十分必要的。此外，打算閱讀此書之前，如果各位的高數線代概率論都忘得差不多了的話，還是先補一補比較好。
《buildingmachine learning systems with python》/《機器學習系統設計》
python機器學習的黑盒入門教程。如果說上一本書是教你如何組裝輪子的話，這本書就是直接告訴你怎麼把輪子轉起來以及如何才能轉得更好。至於輪子為什麼能轉起來，請參閱上一本書。另外，可以配合《learning scikit-learn:machine learning in python》這本書來閱讀（暫無中文版）。這本書是針對python的機器學習庫scikit-learn進行專門講解的一本書，100頁左右，可以作為官方文件的拓展讀物。
《pythonfor finance》
教你用python處理金融資料的一本書，應該是中國人寫的，packt出版，不過似乎現在還沒有中文版。比起前面幾本書，這本書專業性要強一些，側重於金融資料分析。這本書我還沒怎麼看，也寫不出什麼更詳細的介紹。之所以把它列出來，是因為在查資料的時候發現，o'reilly年底似乎也準備出一本《python for finance》。看來python真的是越來越火了。
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