基础入门类
《Python简明教程》：这是一本只有100页左右的小册子，你可以迅速的浏览并敲一遍代码，或多或少都会提升你的Python基础能力；
《笨方法学Python》：这本书同样非常的短小精悍，全书是以习题的形式让读者掌握有关Python的基础知识，里面的代码建议读者能够敲一遍；
《Python基础教程》：这本书的内容非常的详实，几乎覆盖了Python的所有基础知识点，当然有些章节你也并不需要都去看，读者可以根据自己的情况，有针对性的挑着看；
Python数据分析
当你掌握了有关Python的基础知识后，你就可以尝试着去学习Python在数据分析和挖掘中的应用了。众所周知，随着大数据时代的到来，数据分析显得尤其重要和火热，那么相应的关于Python做数据分析的第三方模块也越来越多，例如numpy用于数值计算、随机数生成等功能、pandas用于数据的清洗和整理等功能、statsmodels和scipy用于统计建模和各种假设检验等功能、matplotlib用于数据数据可视化、sklearn用于常见的数据挖掘算法的落地等。目前市面上也有很多关于Python数据分析的书本，例如：
《利用Python进行数据分析》：太经典了，作者就是创建pandas模块的大牛，书中详细讲解了有关numpy、pandas、matplotlib等模块的常用函数技巧，同时也结合了一些案例加以说明，书末也简单介绍了Python在时间序列问题上的处理和金融与经济方面的应用；
《Python金融大数据分析》：如果你对金融比较感兴趣的话，这本书是一个不错的选择。不仅讲了有关金融方面的理论知识和应用案例，也同样讲解了很多基础知识，如常见的数据结构、数据可视化操作、数据操作、数学基础、统计学基础等；
《Python数据分析与挖掘实战》：这是一本很棒的实战书籍，结合Python这个工具讲解了有关数据分析过程中的数据探索和数据预处理，同时，也介绍了很多数据分析和挖掘的案例，一步步带着读者完成每一个实战项目的操作。例如，窃电行为识别、家电用户行为分析、电商用户行为分析等；
Python数据可视化
数据可视化的目的就是让读数据的人留下直观而深刻的记忆，这也是数据分析过程中必备的技能，一方面方便自己和读者发现数据的规律和关系，另一方面也是数据的一种展现方式。关于专门讲Python可视化的书,在市面上并不多，这里就跟大家分享一本我认为非常棒的书吧：
《Python数据可视化编程实战》：本书涵盖了基本的统计图形，如条形图、饼图、直方图、箱线图、面积图、散点图等，还讲解了有关作图的细节，如坐标轴、刻度值、图例的处理等，除此，还单独将3D图作为一个章节进行讲解。如果你想了解关于地图的绘制，书中也有案例，只不过没有提到中国地图的绘制。
Python数据挖掘
数据挖掘部分相对而言要难一些，光实现数据挖掘的操作还不够，还需要一定的数学功底，正如吴恩达所说，数学只是机器学习的基础。对于一般常用的预测模型、分类模型和聚类模型都可以通过Python的sklearn模块实现，所以实操不难。重要的是理论知识的掌握，这里介绍几本理论方面的书：
《数据挖掘导论》：非常适合数据挖掘入门，内容详实，讲解的条理也很清晰；
《数据挖掘概念与技术》：同样是一本不可多得的好书，首先介绍挖掘方法的概念和理论知识，然后通过某些数据集来完成手工计算的过程，对于读者来说，具有代入感，学习起来也会比较有劲；
《统计学习方法》：是一本完全偏理论的书籍，包含了很多算法的推理过程，如knn算法、贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法等，这些推理对读者的数学知识要求比较高；
号外
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小编只是希望爱学习的小伙伴能有一个好的学习资源
能够更加有兴趣的去学习Python这门语言
不至于想学习而找不到门路
