python学习用

评语：不到50页的小册子，点出了python中如何来实现FP，但是例子给的不够多，更合适已经有FP基础的读者来python复现FP的常见套路。

评语：数值分析向的python书，可以视为在python及其库在具体领域应用。 如果对数值分析本身有基础性了解，该书会感觉更合用。 数值分析三件套基本上都介绍了，有一些细节站在语言应用者的角度讲的还是比较清楚。

评语：“奇技淫巧”类的，不适合用来系统学习，书的内容也比较短，适合用来翻看，了解并熟悉python的语言特征（包括一些库功能）能够用来做啥

评语：可以认为是看过Python for Data Analysis同步或之后看的书，一些很实用的技巧。 应用导向很明显，个别地方会让人有，这窍门我咋没用上。

评语：看书名就知道是pandas基础入门书，案例式教学，更适合想要快速上手的 和Python for Data Analysis可以交叉的看。

评语：pandas的基础到中阶的书，作者亲自出品，质量保障。 新版本更新、添加了不少内容。 吐槽一下，numpy是对照matlab的，pandas是对照R的，所有在我用了很久的matlab和R的看来，同在python中，numpy和pandas的角标风格还有不同，简直让我有点不习惯 np中M[0:1, :] 而pd中就是df.iloc[0:1, :] 不过都是习惯就好吧

评语：基础过渡到中阶书，主要是中阶内容。 python从编程语言分类上，是个多面手。

评语：中阶书，介绍FP内容的。 虽然python不是严格的FP的语言，但是“借鉴”FP风格，利用python中FP的功能，确实可以把代码写的更优雅点，组织更清晰一点。

评语：中阶书，相对更偏基础一些。 熟悉了python的基本功能后，过渡到中阶，涉及高阶主题的书，是应该多多益善开卷有益。 作者还有其他python的书

评语：中阶书，个别涉及到高阶主题。 较为深度挖掘python的特征，尤其是每个主题后面给出了参考材料和扩展阅读推荐。

评语：基础向中阶过渡用，熟悉python“特性”，更优雅、更好写出更有“风格”的代码

评语：配合Learning Python的速查手册，日常翻看

评语：全面介绍性的书，入门打基础