Python數據科學手冊 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑剋·萬托布拉斯(JakeVanderPla 著

圖書標籤:

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

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475893

商品編碼：25740989105

齣版時間：2018-02-01

作  者:(美)傑剋·萬托布拉斯(Jake VanderPlas) 著；陶俊傑,陳小莉 譯 定  價:109 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2018年02月01日 頁  數:448 裝  幀:平裝 ISBN:9787115475893 Python語言擁有大量可用於存儲、操作和洞察數據的程序庫，已然成為深受數據科學研究人員推崇的工具。本書以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn這5個能完成數據科學大部分工作的基礎工具為主，從實戰角度齣發，講授如何清洗和可視化數據、如何用數據建立各種統計學或機器學習模型等常見數據科學任務，旨在讓各領域與數據處理相關的工作人員具備發現問題、解決問題的能力。·IPython和Jupyter:為使用Python提供計算環境·NumPy：用ndarray等 ●譯者序xiii
●前言xv
●第1章IPython：超YUEPython1
●1.1shell還是Notebook1
●1.1.1啓動IPythonshell2
●1.1.2啓動JupyterNotebook2
●1.2IPython的幫助和文檔3
●1.2.1用符號獲取文檔3
●1.2.2通過符號獲取源代碼4
●1.2.3用Tab補全的方式探索模塊5
●1.3IPythonshell中的快捷鍵7
●1.3.1導航快捷鍵7
●1.3.2文本輸入快捷鍵7
●1.3.3命令曆史快捷鍵8
●1.3.4其他快捷鍵9
●1.4IPython魔法命令9
●1.4.1粘貼代碼塊：%paste和%cpaste9
●1.4.2執行外部代碼：%run10
●1.4.3計算代碼運行時間：%timeit11
●1.4.4魔法函數的幫助：、%magic和%lsmagic11
●部分目錄

內容簡介

《Python數據科學手冊》是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。本書共五章，每章介紹一到兩個Python數據科學中的重點工具包。首先從IPython和Jupyter開始，它們提供瞭數據科學傢需要的計算環境；第 2章講解能提供ndarray對象的NumPy，它可以用Python高效地存儲和操作大型數組；第3章主要涉及提供DataFrame對象的Pandas，它可以用Python高效地存儲和操作帶標簽的 列式數據；第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供瞭許多數據可視化功能；第5章以Scikit-Learn為主，這個程序庫為重要的機器學習算法提供瞭高效整潔的Python版實現。《Python數據科學手冊》適閤有編程背景，並打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學習數據的數據科學研究人員。 (美)傑剋·萬托布拉斯(Jake VanderPlas) 著；陶俊傑,陳小莉 譯 傑剋·萬托布拉斯，是Python科學棧的深度用戶和開發人員，目前是華盛頓大學eScience學院物理科學研究院院長，研究方嚮為天文學。同時，他還為很多領域的科學傢提供建議和谘詢。

Python數據科學手冊 探索數據驅動的洞察力：一本實踐指南 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、理解世界和創新産品的重要基石。從商業智能到科學研究，從金融分析到醫療診斷，對數據的深入理解和有效利用正以前所未有的方式重塑著各個領域。而Python，憑藉其簡潔易學的語法、豐富強大的庫生態以及龐大的社區支持，已然成為數據科學領域事實上的標準語言。 《Python數據科學手冊》並非一本純粹的理論書籍，而是一本緻力於幫助讀者掌握如何利用Python這一強大的工具，從原始數據中提取有價值信息、構建預測模型、實現可視化洞察的實踐指南。本書旨在為那些希望進入數據科學領域、或已經在該領域工作並尋求係統性知識提升的開發者、分析師、研究人員以及對數據充滿好奇心的任何人，提供一條清晰的學習路徑。 本書的核心在於“實踐”。我們深知，數據科學的精髓在於動手操作，在於不斷地嘗試、迭代和優化。因此，本書的每一章都圍繞著解決實際問題展開，通過豐富的代碼示例，演示如何運用Python中最流行、最有效的數據科學庫來完成各項任務。我們不會停留在理論的介紹，而是將理論知識與實際應用緊密結閤，讓讀者在編寫代碼、運行結果的過程中，逐步掌握數據科學的每一個環節。 本書的獨特之處在於其全麵性和係統性。 我們從數據科學的基礎齣發，逐步深入到更復雜的概念和技術。書中涵蓋瞭數據獲取、清洗、轉換、分析、建模以及可視化的全過程，力求為讀者構建一個完整的數據科學工作流。這意味著，無論您是初次接觸數據科學，還是希望鞏固和拓展現有技能，本書都能為您提供寶貴的幫助。 核心內容概述： 第一部分：數據科學的基石——Python環境與核心庫 在開始數據科學之旅之前，紮實的基礎至關重要。本部分將引導您搭建起高效的Python數據科學工作環境，並深入瞭解支撐整個數據科學生態係統的核心庫。 Python基礎迴顧與數據科學導論： 對於已經掌握Python基礎的讀者，我們將快速迴顧一些與數據科學相關的關鍵概念，並簡要介紹數據科學的定義、流程以及其在現代社會中的重要性。對於初學者，本書並非從零開始教授Python語法，但會提供必要的參考和學習資源，幫助您快速跟上進度。 NumPy：高性能科學計算的基礎： NumPy是Python中進行科學計算的基石，它提供瞭強大的N維數組對象（ndarray）和一係列用於處理這些數組的函數。我們將學習如何創建、操作和索引NumPy數組，理解其廣播機製，並瞭解如何利用NumPy進行高效的數值計算，這對於處理大量數值數據至關重要。 Pandas：數據處理與分析的利器： Pandas是數據分析領域最受歡迎的庫之一，它提供瞭兩種核心數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維錶格型數據結構）。本書將詳細介紹如何使用Pandas進行數據的導入與導齣（CSV, Excel, SQL等），數據的清洗（缺失值處理、重復值處理、異常值檢測），數據的轉換（數據類型轉換、列操作、閤並與連接），數據的聚閤與分組，以及時間序列數據的處理。您將學會如何高效地操縱和探索結構化數據。 Matplotlib與Seaborn：數據可視化的藝術： 數據可視化是理解數據、溝通發現的關鍵。Matplotlib是Python最基礎的可視化庫，它提供瞭豐富的繪圖功能，可以創建各種靜態、動態以及交互式的圖錶。Seaborn則基於Matplotlib，提供瞭更高級的接口，能夠輕鬆繪製齣美觀且信息豐富的統計圖形，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖等。我們將學習如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶類型，並掌握自定義圖錶樣式、添加標注等技巧，讓您的數據講述更精彩的故事。 第二部分：深入數據分析與建模 掌握瞭數據處理和可視化的基礎工具後，我們將進入數據分析的核心環節，學習如何從數據中提取更深層次的見解，並構建預測模型。 數據探索性分析（EDA）： 在構建模型之前，深入理解數據至關重要。本部分將指導您如何進行係統的探索性數據分析。這包括但不限於：描述性統計分析（均值、中位數、方差、標準差等）、相關性分析、分布可視化、異常值檢測、特徵工程初步探索等。我們將學習如何利用Python庫來自動化這些分析過程，快速發現數據中的模式、趨勢和潛在問題。 機器學習基礎與Scikit-learn： Scikit-learn是Python中最全麵、最易用的機器學習庫之一。本書將介紹機器學習的基本概念，包括監督學習（迴歸、分類）和無監督學習（聚類、降維）。您將學習如何使用Scikit-learn實現各種經典的機器學習算法，例如： 迴歸算法： 綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等，用於預測連續值。 分類算法： 邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升等，用於預測離散類彆。 聚類算法： K-Means、DBSCAN等，用於發現數據中的分組。 降維算法： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，用於簡化數據錶示。 模型選擇與評估： 構建模型隻是第一步，如何選擇最閤適的模型並準確評估其性能同樣關鍵。我們將學習模型訓練、驗證和測試的策略，理解過擬閤與欠擬閤的概念，並掌握各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R-squared等。我們將深入探討交叉驗證等技術，確保模型具有良好的泛化能力。 特徵工程： 特徵工程是決定機器學習模型性能的關鍵環節。本部分將介紹如何從原始數據中創建、轉換和選擇特徵，以提高模型的預測能力。我們將學習： 數值特徵處理： 特徵縮放（標準化、歸一化）、多項式特徵、分箱處理等。 類彆特徵處理： 獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、目標編碼等。 文本特徵處理： TF-IDF、詞袋模型（Bag-of-Words）等。 特徵選擇： 基於過濾、包裝和嵌入的方法。 模型調優與超參數優化： 找到模型的最佳參數組閤是提升性能的關鍵。我們將學習如何使用網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等技術來自動尋找最優超參數，並理解正則化等技術如何幫助我們構建更魯棒的模型。 第三部分：高級主題與應用場景 在掌握瞭基礎和核心技術之後，本書將進一步探討一些更高級的數據科學主題，並展示其在實際應用中的威力。 時間序列分析： 許多現實世界的數據都具有時間依賴性。本部分將介紹如何使用Python庫（如Pandas、Statsmodels）來處理時間序列數據，進行趨勢分析、季節性分解、平穩性檢驗，並構建ARIMA、SARIMA等時間序列預測模型。 文本數據處理與分析： 隨著非結構化文本數據的爆發式增長，文本分析成為數據科學的重要分支。我們將學習如何使用NLTK、spaCy等庫進行文本預處理（分詞、詞性標注、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原），文本特徵提取（TF-IDF, Word Embeddings），以及進行情感分析、主題建模等任務。 深度學習入門（使用TensorFlow/Keras或PyTorch）： 深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭革命性的進展。本書將提供深度學習的入門介紹，包括神經網絡的基本原理，以及如何使用TensorFlow/Keras或PyTorch等主流深度學習框架構建和訓練簡單的神經網絡模型，如多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。我們將重點關注概念的理解和基礎模型的實現。 數據科學工作流的最佳實踐： 除瞭技術本身，一個高效的數據科學工作流同樣重要。我們將討論版本控製（Git）、代碼規範、項目組織、實驗管理、模型部署等實踐，幫助讀者構建專業且可維護的數據科學項目。 案例研究： 本書將穿插若乾真實世界的數據科學應用案例，涵蓋不同的行業和問題。通過這些案例，讀者將有機會將所學知識融會貫通，理解數據科學如何在實際中解決復雜問題，並激發進一步的探索和創新。 誰應該閱讀本書？ 初學者： 希望係統學習數據科學，並掌握Python作為主要工具的開發者、學生或轉行者。 有經驗的開發者： 希望鞏固Python數據科學技能，學習更高級技術和最新工具的程序員。 數據分析師： 尋求提升數據處理、建模和可視化能力的專業人士。 研究人員： 需要利用數據進行科學研究，並希望運用Python進行數據分析和建模的學者。 任何對數據充滿好奇心的人： 希望通過數據驅動的方式理解世界，解決問題，並探索無限可能性的讀者。 學習本書，您將能夠： 熟練運用Python及其核心庫（NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）進行數據處理、分析和可視化。 理解機器學習的基本原理，並能夠使用Scikit-learn構建、評估和調優各種模型。 掌握特徵工程的關鍵技術，以提升模型性能。 初步涉足時間序列分析、文本數據處理和深度學習領域。 構建完整的數據科學工作流，並瞭解最佳實踐。 更有信心地應對現實世界的數據挑戰，並從中提取有價值的洞察。 《Python數據科學手冊》緻力於成為您在數據科學旅程中最得力的夥伴。我們相信，通過持續的學習和實踐，您將能夠駕馭數據的力量，開啓激動人心的發現之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在實際工作中需要處理大量模型訓練和評估的開發者，這本書的機器學習部分無疑是最吸引我的。它係統地介紹瞭監督學習、無監督學習等主流的機器學習算法，並以Scikit-learn庫為載體，清晰地闡述瞭模型的構建、訓練、預測以及評估的全過程。書中對於模型選擇、參數調優、交叉驗證等關鍵概念的講解，都非常到位，並提供瞭大量的實戰代碼，讓我能夠迅速將理論知識轉化為實際操作。我印象深刻的是書中關於特徵工程和模型評估指標的討論，這對於提高模型的性能至關重要，書中提供瞭多種實用的方法和技巧。此外，它還觸及瞭模型部署和模型可解釋性等更高級的主題，這為我進一步深入研究提供瞭方嚮。即使我已經對某些算法有所瞭解，這本書依然能提供新的視角和更優的實踐方法，讓我的模型開發工作更加高效和可靠。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據科學方法論和工作流程方麵的闡述，給我的項目管理和團隊協作帶來瞭極大的便利。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一本數據科學項目的指南。書中對數據采集、數據清洗、探索性數據分析（EDA）、模型構建、結果解釋以及報告撰寫等整個數據科學生命周期的每個階段都進行瞭詳盡的描述。我尤其欣賞書中關於如何清晰地定義問題、選擇閤適的數據集、進行有效的特徵工程以及如何科學地評估模型性能的建議。這些不僅能幫助我獨立完成項目，更能讓我在團隊中與他人高效溝通，確保項目的方嚮正確且産齣高質量的結果。書中關於數據文檔化、代碼規範以及版本控製的討論，也為我建立瞭良好的數據科學實踐習慣，極大地提高瞭項目的可維護性和可復用性。它教會我如何係統性地思考和解決問題，而不是零散地學習各種工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其前瞻性和對未來趨勢的關注。雖然它涵蓋瞭當前數據科學領域最核心的技術和工具，但作者並沒有止步於此。書中也對一些新興的技術，如深度學習的基礎概念，以及大數據處理框架（如Spark的接口）進行瞭簡要的介紹，這為我瞭解和接觸更廣闊的數據科學領域打開瞭一扇窗。它讓我明白，數據科學是一個不斷發展的領域，持續學習和適應新技術是必不可少的。通過這本書，我不僅掌握瞭當前實用的技能，也對未來的發展方嚮有瞭一定的認識，這讓我能夠更好地規劃自己的學習路徑，為應對未來數據科學領域的挑戰做好準備。這種既紮根於當下又放眼於未來的內容編排，使得這本書具有瞭更長遠的價值，能夠伴隨我走過更長的學習和職業生涯。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜在於其對可視化部分的深入探討。在數據科學領域，數據的可視化往往是理解數據、發現洞察的關鍵環節，而這本書在這方麵做得尤為齣色。它詳細介紹瞭Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫，從基本的摺綫圖、散點圖到更復雜的箱綫圖、熱力圖，再到交互式可視化，書中都給齣瞭詳盡的指南和豐富的示例。我特彆喜歡書中關於圖錶定製的章節，它教會瞭我如何調整圖錶的各種元素，如顔色、標簽、標題、圖例等，使得數據呈現更加清晰、美觀且富有錶現力。書中還提供瞭如何根據不同的數據類型和分析目的選擇閤適的圖錶類型的建議，這對於初學者來說非常寶貴。我嘗試著將書中的代碼應用到我自己的數據分析項目中，發現生成的可視化報告不僅提升瞭我對數據的理解，也讓我的演示更加生動和具有說服力。可以說，這本書不僅僅是教你如何畫圖，更是教你如何用圖說話，這在數據驅動的決策中至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書我斷斷續續地讀瞭一段時間，可以說，它已經成為我工具箱裏不可或缺的一部分。初次翻閱時，我便被其清晰的結構和循序漸進的講解所吸引。作者並沒有直接拋齣深奧的概念，而是從最基礎的Python語法和數據結構入手，逐步引導讀者掌握NumPy、Pandas等核心庫。尤其是Pandas的數據處理能力，書中通過大量貼近實際應用場景的例子，讓我深刻體會到其強大的數據清洗、轉換和分析功能。從簡單的DataFrame創建到復雜的多錶閤並、分組聚閤，每一步都講解得細緻入微，讓我這個初學者也能迎刃而解。更值得稱道的是，作者在講解過程中，不僅提供瞭代碼示例，還輔以圖錶和文字解釋，幫助我理解代碼背後的邏輯和原理。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，極大地提升瞭我的學習效率和對數據科學的理解深度。對於那些希望係統學習Python進行數據科學工作的讀者來說，這本書無疑是一個絕佳的起點，它能夠為你打下堅實的基礎，讓你在後續的學習道路上少走彎路。