《机器学习》（周志华著）：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》（李航著）：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。 《深度学习》（花书） （Ian Goodfellow等著）：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经网络和卷积神经网络。
《线性代数及其应用》（David C. Lay）：线性代数是人工智能领域的基础数学工具，这本书讲解清晰，适合初学者。《概率论与数理统计》（陈希孺）：概率论与数理统计是研究随机现象的数学分支，对于理解机器学习算法的原理至关重要。
IT界知名作者邹欣推荐《编程之美》、《构建之法》，涉及程序设计、软件开发、商业创新、管理故事，丰富程序员视野。科技伦理成为关注焦点，《工具，还是武器？》由微软总裁布拉德·史密斯撰写，比尔·盖茨与沈向洋倾情推荐，探讨科技应用与监管。
《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence： A Modern Approach）作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig 这本书被广泛认为是人工智能领域的经典教材，适合初学者和有一定基础的学生。它全面介绍了人工智能的基本概念、算法和技术，包括搜索算法、知识表示、推理、机器学习、自然语言处理等。
对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、本期书籍导读将从两个部分入手，首先给大家简单介绍《Python数据可视化编程实战》一书，其次将为大家讲解利用Python构建可视化图形案例，这也是本期书籍导读的重点内容：利用Python最基本的库，画一个世界地图。
2、《NumPyBeginners Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》面向新手的一本Numpy入门指南。整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。
3、Tableau是一个全面的商业智能（BI）和分析解决方案，帮助分析关键业务数据并生成有价值的见解。它可以从多个来源收集数据，如SQL数据库、电子表格、Google Analytics和Salesforce等云应用程序，形成集体数据集。
4、对于零基础的人来说，看书和做笔记可以对数据分析方面的内容了解的更加透彻明白。推荐学习数据分析所需要的书籍有：Python核心编程，掌握编程最基本的技能；MySQL必知必会，学会SQL语句；利用Python进行数据分析，掌握使用Python来做数据分析；通过Python数据分析与挖掘实战，可以学习如何将商业问题转化为数学问题。
导入rasterio库，加载示例数据。查看示例数据中的波段数量，数据形状（宽度与高度），数值类型，边界信息，栅格仿射变换，地理参考信息与波段索引。理解栅格数据的仿射变换，获取第一个波段数据，指定地点数据值，对应一点坐标。导出geotif文件，生成数据与仿射变换信息。亦可通过特定方式导出。
在处理遥感影像时，有时会用到Python中的GDAL和Rasterio库。但由于这些库并不常用，每次使用时都需要重新安装。最近安装rasterio时遇到报错，尝试了多种方法，包括下载whl文件和安装各种依赖，但问题依旧。回顾以往安装经验，以前用pip安装时并未遇到如此难题，于是尝试更换为conda进行安装，最终成功解决问题。
矢量裁剪栅格，简称按掩模提取，实质上是在栅格数据中选择特定区域进行裁剪，生成一个新栅格。类似Arcgis空间分析工具中的功能，主要应用于地理信息领域，以便在后续分析中重点关注特定区域。一种实现方法为通过gdal.Warp工具进行操作。
Pyresample是一款专为地理空间影像数据重采样设计的Python包，是SatPy库的核心组件，也可独立使用。重采样是将位置数据点转化为目标投影和区域的过程。它支持栅格数据和经纬度采样数据，使用AreaDefinition和SwathDefinition等不同的“geometry”对象进行描述。
