运用机器学习获得对于数据的深入洞见，是现代应用开发者和分析师的关键技能。Python是一种可以用于开发机器学习应用的 语言。作为一种动态语言，它可以进行快速探索和实验。利用其 的开源机器学习库，你可以在快速尝试很多想法的同时专注于手头的任务。 科埃略、里克特所著的《Python语言构建机器学 统(第2版影印版)(英文版)》展示了如何在原始数据中寻找模式的具体方法，从复习Python机器学习知识和介绍程序库开始，你将很快进入应对正式而真实的数据集项目环节，运用建模技术，创建 系统。然后，该书介绍了主题建模、篮子分析和云计算等 主题。这些内容将拓展你的能力，让你能够创建大型复杂系统。 有了这本书，你就能获得构建自有系统所需的工具和知识， 化解决实际的数据分析相关问题。

Python已成为数据驱动和AI优先的金融界的编程语言。一些投资银行和对冲基金现在都使用Python及其生态系统来构建核心交易和风险管理系统。 　　在《Python金融大数据分析（第2版 版）》的第二版中，YvesHilpisch向开发人员和定量分析师展示了如何使用Python和工具进行金融数据科学、算法交易和计算金融学。第二版针对Python3进行了更新，其中的大部分代码都采用了JupyterNotebooks的形式，为几乎所有的示例提供了可执行交互式版本。在共5部分内容中，你将学习到Python及其生态系统是如何为从事金融业务的公和个人提供技术框架的。

Learn how to program with Python 3 from beginning to end. My book is made primarily for beginners. However, at least two-thirds of it is aimed at intermediate programmers. You may be wondering how that works. The book will be split into five parts: beginner material, the Python standard library, intermediate topics, 3rd party modules, and distribution.

Doing Math with Python

《Python入门 第2版》内容简单易懂、生动有趣，是面向Python初学者的佳作。本书升级版涵盖了Python的基础知识的大量主题，以攻略式风格的代码示例来阐述Pytho3的重要知识。每章结尾的练习可以帮你巩固所学的知识。

Python数据处理实战探险 深入数据分析和可视化

Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3

Mastering Pandas

If you are interested in quantitative finance, financial modeling, and trading, or simply want to learn how Python and pandas can be applied to finance, then this book is ideal for you. Some knowledge of Python and pandas is assumed. Interest in financial concepts is helpful, but no prior knowledge is expected.

Pulsar in Action