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[美] 杰克·万托布拉斯(JakeVanderPla 著

图书标签:

• Python
• 数据科学
• 数据分析
• 机器学习
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn
• 统计学
• 可视化

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475893

商品编码：25740989105

出版时间：2018-02-01

作  者:(美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著；陶俊杰,陈小莉 译 定  价:109 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年02月01日 页  数:448 装  帧:平装 ISBN:9787115475893 Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray等 ●译者序xiii
●前言xv
●第1章IPython：超YUEPython1
●1.1shell还是Notebook1
●1.1.1启动IPythonshell2
●1.1.2启动JupyterNotebook2
●1.2IPython的帮助和文档3
●1.2.1用符号获取文档3
●1.2.2通过符号获取源代码4
●1.2.3用Tab补全的方式探索模块5
●1.3IPythonshell中的快捷键7
●1.3.1导航快捷键7
●1.3.2文本输入快捷键7
●1.3.3命令历史快捷键8
●1.3.4其他快捷键9
●1.4IPython魔法命令9
●1.4.1粘贴代码块：%paste和%cpaste9
●1.4.2执行外部代码：%run10
●1.4.3计算代码运行时间：%timeit11
●1.4.4魔法函数的帮助：、%magic和%lsmagic11
●部分目录

内容简介

《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。 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著；陶俊杰,陈小莉 译 杰克·万托布拉斯，是Python科学栈的深度用户和开发人员，目前是华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长，研究方向为天文学。同时，他还为很多领域的科学家提供建议和咨询。

Python数据科学手册 探索数据驱动的洞察力：一本实践指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界和创新产品的重要基石。从商业智能到科学研究，从金融分析到医疗诊断，对数据的深入理解和有效利用正以前所未有的方式重塑着各个领域。而Python，凭借其简洁易学的语法、丰富强大的库生态以及庞大的社区支持，已然成为数据科学领域事实上的标准语言。 《Python数据科学手册》并非一本纯粹的理论书籍，而是一本致力于帮助读者掌握如何利用Python这一强大的工具，从原始数据中提取有价值信息、构建预测模型、实现可视化洞察的实践指南。本书旨在为那些希望进入数据科学领域、或已经在该领域工作并寻求系统性知识提升的开发者、分析师、研究人员以及对数据充满好奇心的任何人，提供一条清晰的学习路径。 本书的核心在于“实践”。我们深知，数据科学的精髓在于动手操作，在于不断地尝试、迭代和优化。因此，本书的每一章都围绕着解决实际问题展开，通过丰富的代码示例，演示如何运用Python中最流行、最有效的数据科学库来完成各项任务。我们不会停留在理论的介绍，而是将理论知识与实际应用紧密结合，让读者在编写代码、运行结果的过程中，逐步掌握数据科学的每一个环节。 本书的独特之处在于其全面性和系统性。 我们从数据科学的基础出发，逐步深入到更复杂的概念和技术。书中涵盖了数据获取、清洗、转换、分析、建模以及可视化的全过程，力求为读者构建一个完整的数据科学工作流。这意味着，无论您是初次接触数据科学，还是希望巩固和拓展现有技能，本书都能为您提供宝贵的帮助。 核心内容概述： 第一部分：数据科学的基石——Python环境与核心库 在开始数据科学之旅之前，扎实的基础至关重要。本部分将引导您搭建起高效的Python数据科学工作环境，并深入了解支撑整个数据科学生态系统的核心库。 Python基础回顾与数据科学导论： 对于已经掌握Python基础的读者，我们将快速回顾一些与数据科学相关的关键概念，并简要介绍数据科学的定义、流程以及其在现代社会中的重要性。对于初学者，本书并非从零开始教授Python语法，但会提供必要的参考和学习资源，帮助您快速跟上进度。 NumPy：高性能科学计算的基础： NumPy是Python中进行科学计算的基石，它提供了强大的N维数组对象（ndarray）和一系列用于处理这些数组的函数。我们将学习如何创建、操作和索引NumPy数组，理解其广播机制，并了解如何利用NumPy进行高效的数值计算，这对于处理大量数值数据至关重要。 Pandas：数据处理与分析的利器： Pandas是数据分析领域最受欢迎的库之一，它提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。本书将详细介绍如何使用Pandas进行数据的导入与导出（CSV, Excel, SQL等），数据的清洗（缺失值处理、重复值处理、异常值检测），数据的转换（数据类型转换、列操作、合并与连接），数据的聚合与分组，以及时间序列数据的处理。您将学会如何高效地操纵和探索结构化数据。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的艺术： 数据可视化是理解数据、沟通发现的关键。Matplotlib是Python最基础的可视化库，它提供了丰富的绘图功能，可以创建各种静态、动态以及交互式的图表。Seaborn则基于Matplotlib，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出美观且信息丰富的统计图形，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等。我们将学习如何根据不同的分析目的选择合适的图表类型，并掌握自定义图表样式、添加标注等技巧，让您的数据讲述更精彩的故事。 第二部分：深入数据分析与建模 掌握了数据处理和可视化的基础工具后，我们将进入数据分析的核心环节，学习如何从数据中提取更深层次的见解，并构建预测模型。 数据探索性分析（EDA）： 在构建模型之前，深入理解数据至关重要。本部分将指导您如何进行系统的探索性数据分析。这包括但不限于：描述性统计分析（均值、中位数、方差、标准差等）、相关性分析、分布可视化、异常值检测、特征工程初步探索等。我们将学习如何利用Python库来自动化这些分析过程，快速发现数据中的模式、趋势和潜在问题。 机器学习基础与Scikit-learn： Scikit-learn是Python中最全面、最易用的机器学习库之一。本书将介绍机器学习的基本概念，包括监督学习（回归、分类）和无监督学习（聚类、降维）。您将学习如何使用Scikit-learn实现各种经典的机器学习算法，例如： 回归算法： 线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等，用于预测连续值。 分类算法： 逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升等，用于预测离散类别。 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，用于发现数据中的分组。 降维算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于简化数据表示。 模型选择与评估： 构建模型只是第一步，如何选择最合适的模型并准确评估其性能同样关键。我们将学习模型训练、验证和测试的策略，理解过拟合与欠拟合的概念，并掌握各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R-squared等。我们将深入探讨交叉验证等技术，确保模型具有良好的泛化能力。 特征工程： 特征工程是决定机器学习模型性能的关键环节。本部分将介绍如何从原始数据中创建、转换和选择特征，以提高模型的预测能力。我们将学习： 数值特征处理： 特征缩放（标准化、归一化）、多项式特征、分箱处理等。 类别特征处理： 独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、目标编码等。 文本特征处理： TF-IDF、词袋模型（Bag-of-Words）等。 特征选择： 基于过滤、包装和嵌入的方法。 模型调优与超参数优化： 找到模型的最佳参数组合是提升性能的关键。我们将学习如何使用网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等技术来自动寻找最优超参数，并理解正则化等技术如何帮助我们构建更鲁棒的模型。 第三部分：高级主题与应用场景 在掌握了基础和核心技术之后，本书将进一步探讨一些更高级的数据科学主题，并展示其在实际应用中的威力。 时间序列分析： 许多现实世界的数据都具有时间依赖性。本部分将介绍如何使用Python库（如Pandas、Statsmodels）来处理时间序列数据，进行趋势分析、季节性分解、平稳性检验，并构建ARIMA、SARIMA等时间序列预测模型。 文本数据处理与分析： 随着非结构化文本数据的爆发式增长，文本分析成为数据科学的重要分支。我们将学习如何使用NLTK、spaCy等库进行文本预处理（分词、词性标注、去除停用词、词干提取/词形还原），文本特征提取（TF-IDF, Word Embeddings），以及进行情感分析、主题建模等任务。 深度学习入门（使用TensorFlow/Keras或PyTorch）： 深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了革命性的进展。本书将提供深度学习的入门介绍，包括神经网络的基本原理，以及如何使用TensorFlow/Keras或PyTorch等主流深度学习框架构建和训练简单的神经网络模型，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。我们将重点关注概念的理解和基础模型的实现。 数据科学工作流的最佳实践： 除了技术本身，一个高效的数据科学工作流同样重要。我们将讨论版本控制（Git）、代码规范、项目组织、实验管理、模型部署等实践，帮助读者构建专业且可维护的数据科学项目。 案例研究： 本书将穿插若干真实世界的数据科学应用案例，涵盖不同的行业和问题。通过这些案例，读者将有机会将所学知识融会贯通，理解数据科学如何在实际中解决复杂问题，并激发进一步的探索和创新。 谁应该阅读本书？ 初学者： 希望系统学习数据科学，并掌握Python作为主要工具的开发者、学生或转行者。 有经验的开发者： 希望巩固Python数据科学技能，学习更高级技术和最新工具的程序员。 数据分析师： 寻求提升数据处理、建模和可视化能力的专业人士。 研究人员： 需要利用数据进行科学研究，并希望运用Python进行数据分析和建模的学者。 任何对数据充满好奇心的人： 希望通过数据驱动的方式理解世界，解决问题，并探索无限可能性的读者。 学习本书，您将能够： 熟练运用Python及其核心库（NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）进行数据处理、分析和可视化。 理解机器学习的基本原理，并能够使用Scikit-learn构建、评估和调优各种模型。 掌握特征工程的关键技术，以提升模型性能。 初步涉足时间序列分析、文本数据处理和深度学习领域。 构建完整的数据科学工作流，并了解最佳实践。 更有信心地应对现实世界的数据挑战，并从中提取有价值的洞察。 《Python数据科学手册》致力于成为您在数据科学旅程中最得力的伙伴。我们相信，通过持续的学习和实践，您将能够驾驭数据的力量，开启激动人心的发现之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其前瞻性和对未来趋势的关注。虽然它涵盖了当前数据科学领域最核心的技术和工具，但作者并没有止步于此。书中也对一些新兴的技术，如深度学习的基础概念，以及大数据处理框架（如Spark的接口）进行了简要的介绍，这为我了解和接触更广阔的数据科学领域打开了一扇窗。它让我明白，数据科学是一个不断发展的领域，持续学习和适应新技术是必不可少的。通过这本书，我不仅掌握了当前实用的技能，也对未来的发展方向有了一定的认识，这让我能够更好地规划自己的学习路径，为应对未来数据科学领域的挑战做好准备。这种既扎根于当下又放眼于未来的内容编排，使得这本书具有了更长远的价值，能够伴随我走过更长的学习和职业生涯。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜在于其对可视化部分的深入探讨。在数据科学领域，数据的可视化往往是理解数据、发现洞察的关键环节，而这本书在这方面做得尤为出色。它详细介绍了Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库，从基本的折线图、散点图到更复杂的箱线图、热力图，再到交互式可视化，书中都给出了详尽的指南和丰富的示例。我特别喜欢书中关于图表定制的章节，它教会了我如何调整图表的各种元素，如颜色、标签、标题、图例等，使得数据呈现更加清晰、美观且富有表现力。书中还提供了如何根据不同的数据类型和分析目的选择合适的图表类型的建议，这对于初学者来说非常宝贵。我尝试着将书中的代码应用到我自己的数据分析项目中，发现生成的可视化报告不仅提升了我对数据的理解，也让我的演示更加生动和具有说服力。可以说，这本书不仅仅是教你如何画图，更是教你如何用图说话，这在数据驱动的决策中至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在实际工作中需要处理大量模型训练和评估的开发者，这本书的机器学习部分无疑是最吸引我的。它系统地介绍了监督学习、无监督学习等主流的机器学习算法，并以Scikit-learn库为载体，清晰地阐述了模型的构建、训练、预测以及评估的全过程。书中对于模型选择、参数调优、交叉验证等关键概念的讲解，都非常到位，并提供了大量的实战代码，让我能够迅速将理论知识转化为实际操作。我印象深刻的是书中关于特征工程和模型评估指标的讨论，这对于提高模型的性能至关重要，书中提供了多种实用的方法和技巧。此外，它还触及了模型部署和模型可解释性等更高级的主题，这为我进一步深入研究提供了方向。即使我已经对某些算法有所了解，这本书依然能提供新的视角和更优的实践方法，让我的模型开发工作更加高效和可靠。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据科学方法论和工作流程方面的阐述，给我的项目管理和团队协作带来了极大的便利。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本数据科学项目的指南。书中对数据采集、数据清洗、探索性数据分析（EDA）、模型构建、结果解释以及报告撰写等整个数据科学生命周期的每个阶段都进行了详尽的描述。我尤其欣赏书中关于如何清晰地定义问题、选择合适的数据集、进行有效的特征工程以及如何科学地评估模型性能的建议。这些不仅能帮助我独立完成项目，更能让我在团队中与他人高效沟通，确保项目的方向正确且产出高质量的结果。书中关于数据文档化、代码规范以及版本控制的讨论，也为我建立了良好的数据科学实践习惯，极大地提高了项目的可维护性和可复用性。它教会我如何系统性地思考和解决问题，而不是零散地学习各种工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续地读了一段时间，可以说，它已经成为我工具箱里不可或缺的一部分。初次翻阅时，我便被其清晰的结构和循序渐进的讲解所吸引。作者并没有直接抛出深奥的概念，而是从最基础的Python语法和数据结构入手，逐步引导读者掌握NumPy、Pandas等核心库。尤其是Pandas的数据处理能力，书中通过大量贴近实际应用场景的例子，让我深刻体会到其强大的数据清洗、转换和分析功能。从简单的DataFrame创建到复杂的多表合并、分组聚合，每一步都讲解得细致入微，让我这个初学者也能迎刃而解。更值得称道的是，作者在讲解过程中，不仅提供了代码示例，还辅以图表和文字解释，帮助我理解代码背后的逻辑和原理。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地提升了我的学习效率和对数据科学的理解深度。对于那些希望系统学习Python进行数据科学工作的读者来说，这本书无疑是一个绝佳的起点，它能够为你打下坚实的基础，让你在后续的学习道路上少走弯路。