大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python的小说的问题，于是小编就整理了2个相关介绍学习Python的***的解答，让我们一起看看吧。
有哪些关于python数据分析方面比较好的书？
小编也来推荐几本。
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。
《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。
《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
本书主要介绍了Python在统计数据分析中的应用，内容涵盖连续、离散和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等主题。 本书的特色：针对每种检验方法，提供了Python解决方案的代码和数据，以及便于实际操作的Python示例。借此，读者可以重现这些问题并加强他们对这些统计分析方法的理解。本书所用数据主要来自生命科学和医学科学，因此对这些领域的学生可能更有针对性。不过，本书也介绍了Python的基础知识以及一些统计学的基础知识，任何想要进行统计数据分析的人都可以阅读本书。
有java经验的学python应该很容易的，可以用个纯粹的文本编辑器比如editplus之类的 先上手写点简单的， 比如读取excel数据报表做一些统计计算然后再用一些柱状图之类的输出，j***a当然也是有很多成熟的包可用，但是python更加简单，估计不足百行就可以完成，因为用python读个excel再画个报表太简单太简单了，引入几个库就可以了。 还是多动手写吧， 先把python的语法在线的看一遍。
《Python for Data Analysis》
《Python科学计算》
《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》
不邀自来。感觉这个问题就是为我而设的啊！
全书涵盖400多个示意图，生动介绍了算法的执行过程。展示不同算法在性能方面的优缺点，教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。
豆瓣读者评论：
这是豆瓣读者给这本书的评价。它还有很多好评，比如亚马逊4.3星好评。
豆瓣评分9.3。
这是一本用Python描述数据结构与算法的开山之作，能让你洞彻数据结构与算法，真正精通Python。
如果把编写代码比作行军打仗，那么要想称霸沙场，不能仅靠手中的利刃，还需深谙兵法。Python是一把利刃，数据结构与算法则是兵法。只有熟读兵法，才能使利刃所向披靡。
它还是一本被众多高校***用的经典计算机科学教材，一本能真正帮技术人员解决编程问题的“答案之书”。
你肯定在学习解决问题的[_a***_]方法上投入过大量的时间，并且相信自己拥有根据问题描述构建解决方案的能力。你肯定也体会到了编写计算机程序的困难之处。大型难题及其解决方案的复杂性往往会掩盖问题解决过程的核心思想。
建议您先把list,，dict，set，还有collections包里那些结构玩好了，再把这些包都学了Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib，再看专门的数据分析的书。
Python爬虫如何写？
Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：
1.这里***设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：
打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：
2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
到此，以上就是小编对于学习python的***的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python的***的2点解答对大家有用。
