荐书 | 推荐三本Python好书，喜提能力加分项

都说Python学习上手快，门槛低，易见效。不过真想快速搞定Python，找对学习方法和资料还是至关重要。

为帮助大家掌握实用技巧，小编携手@图灵教育，选出三本Python类的热门书籍，深入讲解，希望能够帮你找到技术灵感。

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《深度学习入门：基于Python的理论与实现》

作者：斋藤康毅 

译者：陆宇杰

• 日本深度学习入门经典畅销书，原版上市不足2年印刷已达100 000册；

• 长期位列日亚“人工智能”类图书榜首，超多五星好评。

本书深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术，使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。

不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

购书链接：https://item.jd.com/12403048.html

《Python高性能（第2版）》

作者：[加]加布丽埃勒•拉纳诺

译者：袁国忠

• 本书是一本Python性能提升指南，展示了如何利用Python的原生库以及丰富的第三方库来构建健壮的应用程序；

• 通过学习本书，你能学会实现高性能、可伸缩的Python应用程序。

本书主要介绍如何让Python程序发挥强大性能，内容涵盖针对数值计算和科学代码的优化，以及用于提高Web服务和应用响应速度的策略。具体内容有：基准测试与剖析、纯粹的Python优化、基于NumPy和Pandas的快速数组操作、使用Cython获得C语言性能、编译器探索、实现并发性、并行处理、分布式处理、高性能设计等。

购书链接：https://item.jd.com/12425594.html

《Python科学计算最佳实践：SciPy指南》

作者：[澳]胡安•努内兹-伊格莱西亚斯 , 

[美]斯特凡•范德瓦尔特 , [澳]哈丽雅特•达士诺 

译者：陈光欣

• 探讨作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，阐释数据科学研究中一些必要的基础概念；

• 是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展，并在天文学、生物学以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。

本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用Ndimage实现图像区域网络、频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表、SciPy中的线性代数、SciPy中的函数优化等。

购书链接：https://item.jd.com/12496426.html

如

何

拿

书

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注：同一个月里，已获赠者将不可重复拿书。

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