Python數據科學入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 約翰·保羅·穆勒（John Paul Mueller），[意] 盧卡·馬薩羅（Luca Massaron） 著，徐旭彬 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據科學
• 入門
• 數據分析
• 機器學習
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 可視化
• 統計學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115479624

版次：1

商品編碼：12348531

品牌：異步圖書

包裝：平裝

叢書名： 數據科學

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：372

正文語種：中文

編輯推薦

Python是適用於數據科學的編程語言。即使你初次接觸Python語言，本書也能教會你通過Python編程來獲取、組織、處理和分析大量的信息並識彆齣趨勢和模式。從安裝Python開始，一直到執行交叉驗證，快用本書開始學習之旅吧！
看看Python為什麼適用於數據科學——瀏覽數據科學管道並學習Python的基本功能。
安裝設置——安裝Python、下載數據集和樣例代碼並用數字和邏輯來工作，創建函數，存儲和索引數據。
可視化——探索MatPlotLib，創建圖錶，包括餅圖、條形圖、直方圖和散點圖。
深入探索——學習類和多進程，為數值型的數據定義描述性的統計量並應用於可視化。
數據處理——研究降維解決方案，執行層次聚類並學習檢測數據中的異常點。
讓數據告訴你一些信息——使用綫性模型並執行交叉驗證、選取和優化。

本書包含以下精彩內容：
· Python數據分析編程基礎
· 有關Python開發環境的一切
· 如何使用隨機分布和迴歸模型
· 對從Web上獲取數據的建議
· 使用NumPy、pandas和SciPy來做什麼
· 用HTML頁麵來工作的提示建議
· 如何來創建交互型的圖錶錶達
· 十個必不可少的數據資源

內容簡介

本書的目標是介紹如何使用Python 語言及其工具，解決和數據科學所關聯的復雜任務。
全書共6 個部分，分22 章，涵蓋瞭Python 數據科學基礎知識，數據的采集、整理、整形、應用，數據的可視化，數據分析和處理，數據學習，以及和數據科學相關的10 個話題等。本書將重點放在使用正確的工具上，教讀者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn 等常用的工具來解決數據科學的相關問題。
本書適閤對數據科學的知識和應用方法感興趣的讀者閱讀，特彆適閤有誌於學習Python 數據分析和處理的讀者學習參考。

作者簡介

約翰·保羅·穆勒（John Paul Mueller）是一名顧問、應用開發人員、作傢和技術編輯，已經寫瞭超過600篇的文章和97本書。盧卡·馬薩羅（Luca Massaron）是一名數據科學傢，專注於多變量統計分析、機器學習和客戶洞察力等領域。他是意大利Web聽眾分析方麵的先驅，是世界知名的數據科學傢之一。

目錄

第 1 部分 開啓Python 數據科學之門 1
第　1 章 探索數據科學與Python之間的匹配度　3
1．1　定義21 世紀最誘人的工作　5
1．1．1　思考數據科學的齣現　5
1．1．2　概述數據科學傢的核心競爭力　6
1．1．3　連接數據科學和大數據　7
1．1．4　理解編程的角色　7
1．2　創建數據科學管道　8
1．2．1　準備數據　8
1．2．2　執行探索性的數據分析　8
1．2．3　從數據中學習　8
1．2．4　可視化　9
1．2．5　獲得洞察力和數據産品　9
1．3　理解Python 在數據科學中的角色　9
1．3．1　思考數據科學傢的多麵性　9
1．3．2　使用一門多用途、簡單而高效的語言來工作　10
1．4　快速學會使用Python　11
1．4．1　加載數據　11
1．4．2　訓練模型　12
1．4．3　顯示結果　13
第　2 章 介紹Python 的能力和奇跡　14
2．1　為什麼是Python　15
2．1．1　抓住Python 的核心哲學　16
2．1．2　探索現在和未來的開發目標　16
2．2　使用Python 工作　17
2．2．1　品味語言　17
2．2．2　理解縮進的需求　17
2．2．3　用命令行或者IDE 工作　18
2．3　運行快速原型和實驗　22
2．4　考慮執行速度　23
2．5　可視化能力　24
2．6　為數據科學使用Python生態係統　26
2．6．1　使用SciPy 來訪問用於科學的工具　26
2．6．2　使用NumPy 執行基礎的科學計算　26
2．6．3　使用pandas 來執行數據分析　26
2．6．4　使用Scikit-learn 實現機器學習　27
2．6．5　使用matplotlib 來標繪數據　27
2．6．6　使用Beautiful Soup來解析HTML 文檔　27
第3　章 為數據科學設置Python　29
3．1　考慮現成的跨平颱的用於科學的分發包　30
3．1．1　獲取Continuum AnalyticsAnaconda　31
3．1．2　獲取Enthought CanopyExpress　32
3．1．3　獲取pythonxy　32
3．1．4　獲取WinPython　33
3．2　在Windows 上安裝Anaconda　33
3．3　在Linux 上安裝Anaconda　36
3．4　在Mac OS X 上安裝Anaconda　37
3．5　下載數據集和示例代碼　38
3．5．1　使用IPython Notebook　39
3．5．2　定義代碼倉庫　40
3．5．3　理解本書中所使用的數據集　45
第4　章 復習Python 基礎　47
4．1　使用數字和邏輯來工作　49
4．1．1　執行變量賦值　50
4．1．2　做算術運算　50
4．1．3　使用布爾錶達式來比較數據　52
4．2　創建和使用字符串　54
4．3　與日期交互　55
4．4　創建並使用函數　56
4．4．1　創建可復用函數　56
4．4．2　以各種不同的方式調用函數　58
4．5　使用條件和循環語句　61
4．5．1　使用if 語句做決策　61
4．5．2　使用嵌套決策在多個選項間做齣選擇　62
4．5．3　使用for 執行重復任務　63
4．5．4　使用while 語句　64
4．6　使用Sets、Lists 和Tuples來存儲數據　64
4．6．1　在set 上執行操作　65
4．6．2　使用list 來工作　66
4．6．3　創建和使用Tuple　67
4．7　定義有用的迭代器　69
4．8　使用Dictionaries 來索引數據　70
第　2 部分 開始著手於數據　71
第5　章 使用真實數據工作　73
5．1　上傳、流化並采樣數據　74
5．1．1　把少量數據上傳至內存　75
5．1．2　把大量數據流化放入內存　76
5．1．3　采樣數據　77
5．2　以結構化的平麵文件形式來訪問數據　78
5．2．1　從文本文件中讀取　79
5．2．2　讀取CSV 定界的格式　80
5．2．3　讀取Excel 和其他的微軟辦公文件　82
5．3　以非結構化文件的形式來發送數據　83
5．4　管理來自關係型數據庫中的數據　86
5．5　與來自NoSQL 數據庫中的數據進行交互　87
5．6　訪問來自Web 的數據　88
第6　章 整理你的數據　92
6．1　兼顧NumPy 和pandas　93
6．1．1　知道什麼時候使用NumPy　93
6．1．2　知道什麼時候使用pandas　93
6．2　驗證你的數據　95
6．2．1　瞭解你的數據中有什麼　95
6．2．2　去重　96
6．2．3　創建數據地圖和數據規劃　97
6．3　處理分類變量　99
6．3．1　創建分類變量　100
6．3．2　重命名層級　102
6．3．3　組閤層級　102
6．4　處理你數據中的日期　104
6．4．1　格式化日期和時間值　104
6．4．2　使用正確的時間轉換　105
6．5　處理丟失值　106
6．5．1　尋找丟失的數據　106
6．5．2　為丟失項編碼　107
6．5．3　為丟失數據估值　108
6．6　交叉分析：過濾並選取數據　109
6．6．1　切分行　109
6．6．2　切分列　110
6．6．3　切塊　110
6．7　連接和變換　111
6．7．1　增加新的實例和變量　112
6．7．2　移除數據　113
6．7．3　排序和攪亂　114
6．8　在任何層次聚閤數據　115
第7　章 數據整形　117
7．1　使用HTML 頁麵來工作　118
7．1．1　解析XML 和HTML　118
7．1．2　使用XPath 來抽取數據　119
7．2　使用原始文本來工作　120
7．2．1　處理Unicode 碼　120
7．2．2　詞乾提取和停止詞移除　122
7．2．3　介紹正則錶達式　124
7．3　使用並超越詞袋模型　126
7．3．1　理解詞袋模型　127
7．3．2　用n 元文法模型（n-grams）工作　128
7．3．3　實現TF-IDF 變換　130
7．4　使用圖數據來工作　131
7．4．1　理解鄰接矩陣　131
7．4．2　使用NetworkX 基礎　132
第8　章 將你所知的付諸於實踐　134
8．1　將問題和數據置於上下文中去理解　135
8．1．1　評估數據科學問題　136
8．1．2　研究方案　136
8．1．3　構想齣假設　137
8．1．4　準備數據　138
8．2　思考創建特徵的藝術　138
8．2．1　定義特徵創建　138
8．2．2　組閤變量　139
8．2．3　理解分級和離散化　140
8．2．4　使用指示變量　140
8．2．5　變換分布　140
8．3　在數組上執行運算　141
8．3．1　使用嚮量化　141
8．3．2　在嚮量和矩陣上執行簡單的算法　142
8．3．3　執行矩陣嚮量乘法　142
8．3．4　執行矩陣乘法　143
第3　部分 把不可見的東西可視化　145
第9　章 獲得MatPlotLib 的速成課程　147
9．1　開始使用圖錶　148
9．1．1　定義標圖　148
9．1．2　畫多綫條和多標圖　149
9．1．3　保存你的工作　149
9．2　設置軸、刻度和網格　150
9．2．1　得到軸　151
9．2．2　格式化軸　151
9．2．3　添加網格　152
9．3　定義綫條外觀　153
9．3．1　使用綫條樣式工作　153
9．3．2　使用顔色　155
9．3．3　添加標記　155
9．4　使用標簽、注釋和圖例　157
9．4．1　添加標簽　158
9．4．2　注釋圖錶　158
9．4．3　創建圖例　159
第　10 章 將數據可視化　161
10．1　選擇閤適的圖錶　162
10．1．1　用餅圖展示整體的局部組成　162
10．1．2　用柱狀圖來創建比較　163
10．1．3　用直方圖來展示分布　164
10．1．4　使用箱綫圖來描繪組　166
10．1．5　使用散點圖看數據模式　167
10．2　創建高級的散點圖　168
10．2．1　描繪組群　168
10．2．2　展示關聯　169
10．3　標繪時間序列　171
10．3．1　在軸上錶示時間　171
10．3．2　標繪隨時間的趨勢　172
10．4　標繪地理數據　174
10．5　把圖做可視化　176
10．5．1　開發無嚮圖　176
10．5．2　開發有嚮圖　177
第　11 章 理解工具　180
11．1　使用IPython 控製颱　181
11．1．1　與屏幕文本交互　181
11．1．2　改變窗口外觀　182
11．1．3　獲取Python 幫助　184
11．1．4　獲取IPython 幫助　185
11．1．5　使用魔法函數　186
11．1．6　探索對象　187
11．2　使用IPython Notebook　188
11．2．1　使用樣式來工作　189
11．2．2　重啓內核　190
11．2．3　恢復檢查點　191
11．3　執行多媒體和圖像整閤　192
11．3．1　嵌入標圖和其他圖片　192
11．3．2　從在綫網站上加載例子　193
11．3．3　獲取在綫圖像和多媒體　193
第4　部分 處理數據　195
第　12 章 拓展Python 的能力　197
12．1　玩轉Scikit-learn　198
12．1．1　理解Scikit-learn 中的類　198
12．1．2　為數據科學定義應用　199
12．2　執行散列法　202
12．2．1　使用散列函數　202
12．2．2　演示散列法　203
12．2．3　使用確定性選擇來工作　205
12．3　考慮計時和性能　206
12．3．1　用timeit 來做基綫檢測　207
12．3．2　使用內存剖析器來工作　209
12．4　並行運行　210
12．4．1　執行多核並行化　211
12．4．2　演示多核處理　212
第　13 章 探索數據分析　214
13．1　EDA 方法　215
13．2　為Numeric 數據定義描述性的統計量　216
13．2．1　度量集中化趨勢　217
13．2．2　測量方差和區間　217
13．2．3　使用分位數來工作　218
13．2．4　定義正態化度量　219
13．3　為分類型數據計數　220
13．3．1　理解頻率　220
13．3．2　創建列聯錶　221
13．4　為EDA 創建應用可視化　222
13．4．1　檢查箱綫圖　222
13．4．2　在箱綫圖之後執行t檢驗　223
13．4．3　觀察平行坐標　224
13．4．4　為分布作圖　225
13．4．5　標繪散點圖　226
13．5　理解相關性　228
13．5．1　使用協方差和關聯性　228
13．5．2　使用非參數相關性　230
13．5．3　考慮錶格的卡方檢驗　230
13．6　修改數據分布　231
13．6．1　使用正態分布　232
13．6．2　創建Z 評分標準化　232
13．6．3　轉換其他的著名分布　232
第　14 章 降維　234
14．1　理解SVD　235
14．1．1　尋求降維　236
14．1．2　使用SVD 來測量不可見的信息　237
14．2　執行因子和主成分分析　238
14．2．1　考慮心理測量模型　239
14．2．2　尋找隱因子　239
14．2．3　使用成分，而不是因子　240
14．2．4　達成降維　240
14．3　理解一些應用　241
14．3．1　用PCA 來識彆人臉　241
14．3．2　用NMF 來提取主題　244
14．3．3　推薦電影　246
第　15 章 聚類　249
15．1　用K-means 聚類　251
15．1．1　理解基於質心的算法　251
15．1．2　創建使用圖像數據的例子　253
15．1．3　尋找優化解決方案　254
15．1．4　大數據聚類　257
15．2　執行層次聚類　258
15．3　超越圓形簇：DBScan　261
第　16 章 檢測數據中的異常點　265
16．1　考慮異常檢測　266
16．1．1　找齣更多可能齣錯的地方　267
16．1．2　理解異常數據和新奇的數據　268
16．2　檢驗簡單的單變量法　268
16．2．1　利用高斯分布　270
16．2．2　做齣假設並檢驗　270
16．3　開發多變量方法　271
16．3．1　使用主成分分析　272
16．3．2　使用聚類分析　273
16．3．3　使用SVM 將異常檢測自動化　274
第5　部分 從數據中學習　275
第　17 章 探索4 個簡單又有效的算法　277
17．1　猜測數字：綫性迴歸　277
17．1．1　定義綫性模型傢族　278
17．1．2　使用更多變量　279
17．1．3　理解限製和問題　280
17．2　轉移到邏輯迴歸　281
17．2．1　應用邏輯迴歸　281
17．2．2　考慮有更多類的時候　282
17．3　讓事情像樸素貝葉斯（Na veBayes）一樣簡單　283
17．3．1　發現樸素貝葉斯並不是那麼樸素　285
17．3．2　預測文本分類　286
17．4　使用最近鄰來延遲學習　287
17．4．1　觀察鄰居之後做預測　288
17．4．2　明智地選擇k 參數　290
第　18 章 執行交叉驗證、選擇和優化　291
18．1　關於擬閤模型問題的思考　292
18．1．1　理解偏差和方差　293
18．1．2　定義挑選模型的策略　294
18．1．3　劃分訓練集和測試集　296
18．2　交叉驗證　299
18．2．1　使用k 摺交叉驗證　299
18．2．2　復雜數據的分層采樣　300
18．3　像專業人士那樣選擇變量　302
18．3．1　通過單變量度量來選擇　302
18．3．2　使用貪婪搜索　303
18．4　提升你的超參數　304
18．4．1　實現網格搜索　305
18．4．2　嘗試隨機化搜索　309
第　19 章 用綫性和非綫性技巧增加復雜性　311
19．1　使用非綫性變換　312
19．1．1　執行變量變換　312
19．1．2　創建變量間的相互作用　314
19．2　正則化綫性模型　317
19．2．1　依靠Ridge 迴歸（L2）　318
19．2．2　使用Lasso（L1）　319
19．2．3　利用規範化　319
19．2．4　組閤L1 和L2：Elasticnet　320
19．3　逐塊與大數據戰鬥　320
19．3．1　當數據過多時來做決定　321
19．3．2　實現隨機梯度下降　321
19．4　理解支持嚮量機　323
19．4．1　依靠一種計算方法　324
19．4．2　修正很多新參數　327
19．4．3　用SVC 分類　328
19．4．4　走嚮非綫性是簡單的　333
19．4．5　用SVR 來執行迴歸　334
19．4．6　用SVM 創建隨機（stochastic）解決方案　336
第　20 章 理解多數的力量　340
20．1　以樸素的決策樹開始　341
20．1．1　理解決策樹　341
20．1．2　創建分類和迴歸樹　343
20．2　讓機器學習得以應用　346
20．2．1　使用隨機森林分類器來工作　348
20．2．2　使用隨機森林迴歸器來工作　349
20．2．3　優化隨機森林　349
20．3　Boosting 預測　351
20．3．1　瞭解多個弱預測器將勝齣　351
20．3．2　創建梯度推進分類器　352
20．3．3　創建梯度推進迴歸器　353
20．3．4　使用GBM 超參數　353
第6　部分 十大係列專題　355
第　21 章 10 個必不可少的數據科學資源集　357
21．1　用數據科學周刊獲得深入瞭解　358
21．2　在U Climb Higher 上獲取資源列錶　358
21．3　用KDnuggets 來獲得一個良好的起點　359
21．4　訪問數據科學中心上的巨型資源列錶　359
21．5　從專傢處獲得開源數據科學情報　360
21．6　用Quora 來定位到免費的學習資源　360
21．7　在Conductrics 上接收高級主題的幫助　361
21．8　從立誌數據科學傢中學習新技巧　361
21．9　在AnalyticBridge 上尋找數據智能和分析資源　362
21．10　專注於Jonathan Bower的開發者資源　362
第　22 章 10 個你應該接受的挑戰　364
22．1　迎接數據科學倫敦+Scikit-learn 的挑戰　365
22．2　預測泰坦尼剋號上的幸存者　366
22．3　尋找滿足你需求的Kaggle競賽　366
22．4　磨練你的過擬閤策略　367
22．5　涉獵MovieLens 數據集　367
22．6　清除垃圾郵件　368
22．7　使用手寫信息工作　369
22．8　使用圖片工作　370
22．9　分析Amazon．com 審查　371
22．10　與巨圖交互　371

開啓你的數據探索之旅：從零開始的Python數據科學實戰指南 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析和科學計算的能力已成為一項至關重要的技能。無論你是渴望洞察商業趨勢的職場人士，還是熱衷於揭示科學奧秘的研究者，亦或是希望讓代碼為你解答疑惑的編程愛好者，一本能夠引領你入門數據科學領域，並且具備深度和廣度的實踐性書籍，無疑是開啓這段旅程的最佳夥伴。本書正是為你量身打造的，它並非僅僅是概念的堆砌，而是貫穿理論與實踐，力求讓你在短時間內掌握核心技能，並能獨立解決實際問題。 本書的獨特價值與目標讀者 市麵上不乏介紹Python數據科學的書籍，但本書緻力於提供一種更係統、更深入的學習體驗。我們不追求“泛泛而談”，而是聚焦於最核心、最實用、也是最能體現數據科學魅力的工具和方法。本書的核心目標是讓你在完成閱讀後，能夠自信地進行數據獲取、清洗、轉換、分析、可視化，乃至構建基礎的預測模型。我們深知初學者的迷茫，因此從最基礎的Python語法和數據結構開始，逐步深入到NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等核心庫的使用，再到Scikit-learn在機器學習領域的初步探索。 本書的目標讀者群體非常廣泛，包括但不限於： 完全零基礎的初學者： 如果你對編程一無所知，或者之前有過非常有限的編程經驗，但對數據科學充滿好奇，本書將為你鋪平道路。我們將用最直觀、易懂的方式講解Python基礎，確保你不會因為編程障礙而止步。 已經掌握Python基礎但缺乏數據科學實踐經驗的開發者： 如果你已經熟悉Python的語法和常用數據結構，但不知道如何將其應用於數據分析和科學計算，本書將帶你進入全新的領域，解鎖Python在數據科學領域的強大潛力。 渴望將數據分析能力融入工作流程的職場人士： 無論你是市場營銷、金融、運營還是其他領域的專業人士，數據驅動決策已經成為趨勢。本書將幫助你掌握使用Python進行數據分析的實用技能，讓你能夠從數據中提取有價值的信息，為你的工作帶來切實的價值。 對機器學習和人工智能感興趣的學生和研究人員： 數據科學是機器學習和人工智能的基礎。本書將為你構建堅實的數據科學基礎，為後續深入學習更復雜的算法和模型打下堅實基礎。 任何對探索數據、發現模式、解決問題充滿熱情的人： 數據科學不僅僅是一門技術，更是一種思維方式。本書將激發你對數據的探索欲望，培養你用數據解決實際問題的能力。 本書的學習路綫與核心內容概覽 本書的學習路綫設計得循序漸進，確保知識的連貫性和可理解性。我們首先從Python語言本身開始，為你打下堅實的基礎。 第一部分：Python語言基礎與環境搭建 在這一部分，我們將為你介紹Python這門強大而易學語言的基本概念，包括： Python簡介與優勢： 瞭解Python為何成為數據科學領域的首選語言，其簡潔的語法、豐富的庫生態以及活躍的社區支持。 開發環境的搭建： 指導你如何輕鬆安裝Python，並配置Jupyter Notebook/Lab等交互式開發環境，讓你能夠立即開始編寫和運行代碼。 Python基礎語法： 深入講解變量、數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）、運算符、控製流（條件語句if-else、循環語句for-while）、函數定義與調用等核心概念，確保你能夠熟練運用Python進行基礎編程。 Python數據結構： 重點講解列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set）這四種強大的數據結構，以及它們在存儲和組織數據時的不同應用場景和操作方法。 第二部分：數據科學的核心工具——NumPy與Pandas 掌握瞭Python基礎後，我們將進入數據科學的核心領域，學習最常用的數據處理和分析庫。 NumPy：數值計算的基石 ndarray對象： 深入理解NumPy的核心——多維數組（ndarray），學習如何創建、索引、切片和修改數組，以及其在內存效率和計算速度上的優勢。 數組操作： 掌握各種數學運算、邏輯運算、廣播機製，以及如何進行數組的形狀操作（如reshape、flatten）和閤並。 隨機數生成與統計函數： 學習如何生成各種隨機數，以及NumPy提供的豐富的統計函數（如平均值、標準差、最大/最小值、求和等）。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀 Series與DataFrame： 學習Pandas的兩個核心數據結構——Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格數據），理解它們如何優雅地錶示和操作錶格數據。 數據讀取與寫入： 掌握如何從各種文件格式（CSV, Excel, JSON等）讀取數據到DataFrame，以及將DataFrame保存到文件。 數據選擇與過濾： 學習使用多種方式（如基於標簽、位置、條件）精確地選擇和過濾DataFrame中的數據，這是數據分析的第一步。 數據清洗與預處理： 重點講解處理缺失值（NaN）、重復值、數據類型轉換、字符串操作、文本數據處理等常見數據質量問題的方法，確保你的數據乾淨、可用。 數據聚閤與分組： 掌握`groupby()`方法的強大功能，學習如何按照一個或多個列對數據進行分組，並對分組後的數據進行各種統計計算（如求和、平均值、計數）。 數據閤並與連接： 學習如何使用`merge()`和`concat()`函數將多個DataFrame按照不同的規則進行閤並和連接，以構建更完整的數據集。 時間序列數據處理： Pandas在時間序列分析方麵錶現齣色，我們將學習如何處理日期和時間數據，進行重采樣、滑動窗口計算等。 第三部分：數據可視化——用圖錶講述數據的故事 數據可視化是將復雜數據轉化為易於理解的圖形的關鍵。本書將帶你掌握強大的可視化工具。 Matplotlib：Python基礎繪圖庫 基本圖錶類型： 學習繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等基礎圖錶。 圖形定製： 掌握如何自定義圖錶的標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫條樣式等，使其更具信息量和美觀性。 多子圖繪製： 學習如何在一個畫布上繪製多個子圖，以比較不同維度的數據。 Seaborn：基於Matplotlib的增強可視化庫 統計圖錶： Seaborn提供瞭更高級、更美觀的統計圖錶，如熱力圖（heatmap）、箱綫圖（boxplot）、小提琴圖（violinplot）、分布圖（distplot）等，能夠更直觀地展示數據分布和關係。 風格與主題： 學習如何使用Seaborn輕鬆改變圖錶的整體風格和主題，使其更具專業感。 多變量關係可視化： 掌握如`pairplot`等函數，用於探索數據集中變量之間的關係。 第四部分：探索性數據分析（EDA）與基礎機器學習入門 在掌握瞭數據處理和可視化工具後，我們將把它們結閤起來，進行探索性數據分析，並初步接觸機器學習。 探索性數據分析（EDA）的流程與實踐： 數據概覽： 學習如何通過`describe()`、`info()`等方法快速瞭解數據的基本統計信息、數據類型和缺失值情況。 數據分布與異常值檢測： 利用直方圖、箱綫圖等可視化工具，分析單個變量的分布，識彆潛在的異常值。 變量間關係探索： 使用散點圖、相關係數矩陣（heatmap）等方法，探索變量之間的相關性。 分組分析： 結閤Pandas的`groupby()`和可視化工具，分析不同分組下的數據特徵差異。 Scikit-learn：機器學習的利器 機器學習概念簡介： 簡要介紹監督學習、無監督學習、模型訓練、評估等基本概念。 常用模型介紹： 學習綫性迴歸（Linear Regression）、邏輯迴歸（Logistic Regression）、決策樹（Decision Tree）等基礎的監督學習算法。 模型訓練與預測： 學習如何使用Scikit-learn加載數據、劃分訓練集和測試集、訓練模型、進行預測。 模型評估： 學習使用準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數等指標評估模型的性能。 數據預處理（為模型準備數據）： 學習特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）、獨熱編碼（OneHotEncoder）等常用的數據預處理技術，為機器學習模型準備閤適的數據。 學習本書的建議 動手實踐至關重要： 本書包含大量的代碼示例和練習。請務必親手敲打代碼，運行它們，理解每一行代碼的作用。不要僅僅閱讀，要主動去“做”。 保持好奇心，勤於提問： 在學習過程中遇到不理解的地方，積極查閱資料，或者思考可能的解決方案。如果是在綫課程，積極參與討論區。 從實際問題齣發： 嘗試將本書中學到的知識應用到你感興趣的真實數據集上。可以從 Kaggle、UCI Machine Learning Repository 等平颱尋找數據集。 循序漸進，不要跳躍： 數據科學的學習需要一個積纍的過程。確保你完全理解瞭前一章的內容，再進入下一章，這樣纔能構建穩固的知識體係。 擁抱錯誤： 編程過程中齣現錯誤是常態。將錯誤視為學習的機會，分析錯誤信息，找齣原因，並解決它。 結語 本書的目標是為你提供一個堅實的數據科學基礎，讓你能夠自信地踏上數據探索、分析和建模的徵程。我們相信，通過係統的學習和大量的實踐，你將能夠掌握這項在當今社會極具價值的技能，並為你的學習和工作帶來全新的視角和可能性。現在，就讓我們一起開啓這段激動人心的數據科學之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一名對商業分析和市場研究有著濃厚興趣的學生，一直希望能掌握一些能夠幫助我更深入地分析市場趨勢、挖掘用戶行為的數據技能。《Python數據科學入門》這個書名，讓我眼前一亮。它似乎提供瞭一個完美的切入點，讓我能夠通過Python這門強大的工具，來學習如何處理和理解海量的數據。我之前嘗試過一些基礎的Excel數據分析，但總覺得不夠靈活，也無法處理過於龐大的數據集。Python的齣現，讓我看到瞭一個全新的可能性。我希望這本書能夠教會我如何使用Python來清洗、整理和轉換原始數據，這是進行任何深入分析的前提。同時，我也非常期待書中能夠介紹一些常用的數據分析技術，比如描述性統計、推斷性統計，甚至一些基礎的機器學習算法。更重要的是，我希望它能夠通過生動的圖錶示例，讓我能夠直觀地理解數據的分布和規律。如果這本書能夠讓我掌握將數據轉化為有價值商業洞察的能力，那將是我學習生涯中一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一個在業餘時間喜歡鑽研各種新鮮事物的人，最近我對數據分析和可視化産生瞭濃厚的興趣。在網上搜索瞭各種資料後，我發現Python似乎是數據科學領域非常重要的語言，但苦於沒有係統性的學習途徑。《Python數據科學入門》這個書名，精準地擊中瞭我的需求。我喜歡它簡潔明瞭的標題，沒有那些故弄玄虛的詞匯，讓我覺得內容會非常實在。我希望這本書能夠像一個詳實的指南，清晰地告訴我該如何開始。從Python的基礎語法到常用的數據處理庫，再到如何用圖錶來呈現數據，我希望它能夠一步步地引導我。我特彆期待書中能夠包含一些圖文並茂的講解，尤其是關於數據可視化的部分，能夠讓我直觀地看到數據的形態和趨勢。我希望通過這本書，我能夠掌握一些基本的數據分析工具和方法，能夠自己動手去處理一些簡單的數據集，並且能夠用圖錶清晰地錶達我的發現。這本書對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更是一扇通往數據世界的大門，我期待它能夠帶我領略其中的奧妙。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《Python數據科學入門》對我來說，就像是一個充滿希望的燈塔。我一直對人工智能、機器學習這些聽起來很高大上的概念非常好奇，但總覺得它們離我太遙遠，需要非常深厚的數學和編程功底纔能觸及。當我看到這本書時，我想到的是，或許這是一個更平易近人的途徑。我希望這本書能夠像一位耐心的導師，帶領我一步步地探索數據科學的世界。我非常看重它在“入門”這個詞上的強調，這意味著它不會讓我感到 overwhelming，而是會從最核心、最基礎的概念講起。我期待它能夠清晰地解釋Python的一些基礎語法，讓我能夠理解代碼的邏輯。更重要的是，我希望它能夠展示如何利用Python來完成一些基本的數據分析任務，比如數據的讀取、篩選、聚閤等等。我相信，通過對這些基本操作的掌握，我能夠逐漸建立起對數據科學的信心，並且為未來深入學習更復雜的算法和模型打下堅實的基礎。我希望這本書能夠讓我看到，數據科學並非遙不可及，而是可以通過學習掌握的強大技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題直接點明瞭它的主題，吸引瞭我這位對數據科學領域充滿好奇但又不知從何下手的新手。我一直對用數據來洞察事物、解決問題的方式感到著迷，但編程和數學知識的門檻讓我望而卻步。當我看到《Python數據科學入門》時，我心裏想，這或許就是我一直尋找的那個敲門磚。封麵設計簡潔大方，沒有那些花裏鬍哨的圖案，讓我覺得這本書是務實且內容紮實的。我特彆喜歡它標注“入門”二字，這給瞭我很大的信心，讓我知道它不會上來就拋齣復雜的概念或者晦澀的代碼，而是會循序漸進地引導我。我在書店裏翻瞭翻目錄，看到諸如“Python基礎”、“數據處理”、“可視化”等章節，這些都是我非常感興趣的方麵。我希望這本書能夠清晰地解釋Python的基礎語法，讓我能夠快速地掌握這門語言，然後將它應用於數據分析的實際場景中。同時，我對數據可視化也抱有很高的期望，能夠將抽象的數據轉化成直觀的圖錶，這對我來說是一項非常有吸引力的技能。總的來說，這本書在我心中播下瞭探索數據科學的種子，我期待它能夠成為我學習路上的得力助手，為我開啓一個全新的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者在數據科學領域似乎有著豐富的實踐經驗，這一點從書名的選擇上就能窺見一斑。《Python數據科學入門》這個名字讓我聯想到的是一種“手把手教學”的感覺，而不是那種高高在上、隻講理論的著作。我之前也嘗試過一些其他的數據分析書籍，但很多都過於理論化，或者代碼示例太過復雜，讓我覺得學習麯綫過於陡峭，很容易失去耐心。而這本書的“入門”定位，恰恰打消瞭我的顧慮。我希望它能夠從最基礎的概念講起，比如Python的變量、數據類型、控製流等，確保即使是完全沒有編程經驗的讀者也能輕鬆理解。更重要的是，我希望它能將這些基礎知識與實際的數據科學應用緊密結閤起來，而不是孤立地講解。例如，在介紹列錶和字典時，能夠立即展示如何用它們來存儲和管理數據集。我尤其期待書中能夠包含一些實際案例，通過解決具體的問題來演示數據科學的流程和方法，這樣學習起來會更有目標感，也更容易看到學習的成果。我相信，如果這本書能做到這一點，那麼它一定能夠成功地幫助我入門數據科學的世界，讓我感受到學習的樂趣和成就感。