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《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。
《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员
近12000+ 星
阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
近8000星
亚马逊 4星 108评
3200+ 星
初级
亚马逊 4.5星 345评论 1000左右星
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第 二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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中级
《流畅的Python》一书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
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英文版本：
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个人建议优先考虑github星级1000以上的书。
Python深度学习 -- 强烈推荐
- github星级 5000左右
- 页数：386
Deep Learning with Python使用Python语言和强大的Keras库引入深度学习。 本书由Keras作者，Google AI研究员FrançoisChollet撰写，通过直观的解释和实际例子帮助您的理解，涉及计算机视觉，自然语言处理和生成模型。
中文版(文字版)可以在qq群144081101等找到。
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow
通过使用具体的例子，最小的理论和两个可用于生产的Python框架 - scikit-learn和TensorFlow，作者AurélienGéron帮助您直观地理解构建智能系统的概念和工具。 您将学习一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步深入到神经网络。 通过每一章的练习来帮助您应用所学的知识，有编程经验就能上手。
- github星级 10000左右
- 页数： 564
Machine Learning for Absolute Beginners Second Edition为完全初学者编写和设计的。简单的英语解释，无需编码经验。 在引入核心算法的地方，添加了清晰的解释和可视化示例，以便在家中轻松实现。新版本包含了第一版中未涉及的许多主题，包括交叉验证，数据清理和集合建模。
- github星级
- 页数： 128
提供了数学和概念背景，涵盖了线性代数，概率论和信息论，数值计算和机器学习中的相关概念。 它描述了工业从业者使用的深度学习技术，包括深度前馈网络，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实用方法; 分析了自然语言处理，语音识别，计算机视觉和在线推荐系统等应用。
- github星级 20000左右
- 页数： 738 中文书 本书没有英文电子版本，但是有中文的
如果您使用Python，即使是初学者，本书也将用务实的方法教您构建自己的机器学习解决方案。 您将学习使用Python和scikit-learn库创建成功的机器学习。 作者AndreasMüller和Sarah Guido专注于使用机器学习算法的应用，而不是背后的数学。 熟悉NumPy和matplotlib库将帮助您从本书中获得更多信息。
- github星级 3000左右
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使用TensorFlow进行机器学习
使用TensorFlow进行机器学习为读者提供了机器学习概念的坚实基础，以及使用Python编写TensorFlow的实践经验。 您将通过使用经典预测，分类和聚类算法来学习基础知识。 然后，您将进入金钱章节：探索深度学习概念，如自动编码器，循环神经网络和强化学习。 摘要本书，您将准备好使用TensorFlow进行自己的机器学习和深度学习应用。“
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