大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于清华python学习清单的问题，于是小编就整理了2个相关介绍清华Python学习清单的解答，让我们一起看看吧。
pycharm怎么导入清华镜像？
然后，在设置窗口中，找到“Python Interpreter”选项。
在Python Interpreter选项下，您将看到一个“+”按钮，点击它以添加新的Python解释器。
在弹出的窗口中，选择“System Interpreter”选项，并点击“...”按钮以浏览可用的解释器。
完成后，点击“OK”按钮以保存更改。现在，您已成功导入清华镜像作为PyCharm的Python解释器。
python纸质版图书推荐？
Python的用途十分广泛，根据使用目地的不同，选择不同的书籍。
1. python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python (learn python the hard way)》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本，非常适合非计算机专业作为入门书来看。
2. 数据分析与可视化。推荐《利用python进行数据分析 》，这本书主要介绍了数据分析常用的几个模块：numpy、pandas、matplotlib，以及数据预处理需要的数据加载、清理、转换、合并、重塑等等，建议从第4章开始看，看完后，再接着看前3章。很多新接触的人从头开始看容易一头雾水，看不下去，接着就放弃了。以及《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙著），实例丰富，附代码。
3. 数据挖掘。必须要懂机器学习的各种算法，我比较推荐的一本也是非常有名的一本书：《机器学习》（周志华著、清华大学出版社），因为封皮和书中的例子多以西瓜为例，所以别名西瓜书。
4. 机器学习相关。推荐《机器学习——Python实践》。该书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。
《疯狂Python讲义》《零基础轻松学Python》《Python编程 从入门到实践》
第一本《疯狂Python讲义》
从零开始学习，Python编程从入门到实践，看这本就够了。
这是一本非常适合Python零基础入门Python书籍。据说一个8岁的小朋友在此书未正式出版前就已学习了书里讲到的很多内容并动手写出了自己的程序（绝对不是在屏幕上显示“Hello world！”）
该书同样也是为了那些打算深入掌握Python的编程爱好者而编写，适合各种层次的Python开发者阅读，它涵盖了网络编程、网络爬虫、数据分析等互联网企业需要用到的知识。
到此，以上就是小编对于清华python学习清单的问题就介绍到这了，希望介绍关于清华python学习清单的2点解答对大家有用。
