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[美] 杰克·万托布拉斯（Jake VanderPlas） 著，陶俊杰，陈小莉 译

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

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475893

版次：1

商品编码：12293703

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：448

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

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实现高维数组的高效存储与操作
·Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作
·Matplotlib：实现各种数据可视化
·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法

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。

作者简介

Jake VanderPlas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。

目录

译者序 xiii
前言 xv
第 1 章　IPython：超越Python 1
1．1　shell还是Notebook 1
1．1．1　启动IPython shell 2
1．1．2　启动Jupyter Notebook 2
1．2　IPython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
1．3　IPython shell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
1．4　IPython魔法命令 9
1．4．1　粘贴代码块：%paste和%cpaste 9
1．4．2　执行外部代码：%run 10
1．4．3　计算代码运行时间：%timeit 11
1．4．4　魔法函数的帮助： 、%magic 和%lsmagic 11
1．5　输入和输出历史 12
1．5．1　IPython的输入和输出对象 12
1．5．2　下划线快捷键和以前的输出 13
1．5．3　禁止输出 13
1．5．4　相关的魔法命令 13
1．6　IPython和shell命令 14
1．6．1　shell快速入门 14
1．6．2　IPython中的shell命令 15
1．6．3　在shell中传入或传出值 15
1．7　与shell相关的魔法命令 16
1．8　错误和调试 17
1．8．1　控制异常：%xmode 17
1．8．2　调试：当阅读轨迹追溯不足以解决问题时 19
1．9　代码的分析和计时 21
1．9．1　代码段计时：%timeit和%time 22
1．9．2　分析整个脚本：%prun 23
1．9．3　用%lprun进行逐行分析 24
1．9．4　用%memit和%mprun进行内存分析 25
1．10　IPython参考资料 26
1．10．1　网络资源 26
1．10．2　相关图书 27
第 2 章　NumPy入门 28
2．1　理解Python中的数据类型 29
2．1．1　Python整型不仅仅是一个整型 30
2．1．2　Python列表不仅仅是一个列表 31
2．1．3　Python中的固定类型数组 32
2．1．4　从Python列表创建数组 32
2．1．5　从头创建数组 33
2．1．6　NumPy标准数据类型 34
2．2　NumPy数组基础 35
2．2．1　NumPy数组的属性 36
2．2．2　数组索引：获取单个元素 37
2．2．3　数组切片：获取子数组 38
2．2．4　数组的变形 41
2．2．5　数组拼接和分裂 42
2．3　NumPy数组的计算：通用函数 44
2．3．1　缓慢的循环 44
2．3．2　通用函数介绍 45
2．3．3　探索NumPy的通用函数 46
2．3．4　通用函数特性 49
2．3．5　通用函数：更多的信息 51
2．4　聚合：*小值、*大值和其他值 51
2．4．1　数组值求和 51
2．4．2　*小值和*大值 52
2．4．3　示例：美国总统的身高是多少 54
2．5　数组的计算：广播 55
2．5．1　广播的介绍 55
2．5．2　广播的规则 57
2．5．3　广播的实际应用 60
2．6　比较、掩码和布尔逻辑 61
2．6．1　示例：统计下雨天数 61
2．6．2　和通用函数类似的比较操作 62
2．6．3　操作布尔数组 64
2．6．4　将布尔数组作为掩码 66
2．7　花哨的索引 69
2．7．1　探索花哨的索引 69
2．7．2　组合索引 70
2．7．3　示例：选择随机点 71
2．7．4　用花哨的索引修改值 72
2．7．5　示例：数据区间划分 73
2．8　数组的排序 75
2．8．1　NumPy中的快速排序：np．sort和np．argsort 76
2．8．2　部分排序：分隔 77
2．8．3　示例：K个*近邻 78
2．9　结构化数据：NumPy的结构化数组 81
2．9．1　生成结构化数组 83
2．9．2　更高 级的复合类型 84
2．9．3　记录数组：结构化数组的扭转 84
2．9．4　关于Pandas 85
第3 章　Pandas数据处理 86
3．1　安装并使用Pandas 86
3．2　Pandas对象简介 87
3．2．1　Pandas的Series对象 87
3．2．2　Pandas的DataFrame对象 90
3．2．3　Pandas的Index对象 93
3．3　数据取值与选择 95
3．3．1　Series数据选择方法 95
3．3．2　DataFrame数据选择方法 98
3．4　Pandas数值运算方法 102
3．4．1　通用函数：保留索引 102
3．4．2　通用函数：索引对齐 103
3．4．3　通用函数：DataFrame与Series的运算 105
3．5　处理缺失值 106
3．5．1　选择处理缺失值的方法 106
3．5．2　Pandas的缺失值 107
3．5．3　处理缺失值 110
3．6　层级索引 113
3．6．1　多级索引Series 113
3．6．2　多级索引的创建方法 116
3．6．3　多级索引的取值与切片 119
3．6．4　多级索引行列转换 121
3．6．5　多级索引的数据累计方法 124
3．7　合并数据集：Concat与Append操作 125
3．7．1　知识回顾：NumPy数组的合并 126
3．7．2　通过pd．concat实现简易合并 126
3．8　合并数据集：合并与连接 129
3．8．1　关系代数 129
3．8．2　数据连接的类型 130
3．8．3　设置数据合并的键 132
3．8．4　设置数据连接的集合操作规则 134
3．8．5　重复列名：suffixes参数 135
3．8．6　案例：美国各州的统计数据 136
3．9　累计与分组 140
3．9．1　行星数据 140
3．9．2　Pandas的简单累计功能 141
3．9．3　GroupBy：分割、应用和组合 142
3．10　数据透视表 150
3．10．1　演示数据透视表 150
3．10．2　手工制作数据透视表 151
3．10．3　数据透视表语法 151
3．10．4　案例：美国人的生日 153
3．11　向量化字符串操作 157
3．11．1　Pandas字符串操作简介 157
3．11．2　Pandas字符串方法列表 159
3．11．3　案例：食谱数据库 163
3．12　处理时间序列 166
3．12．1　Python的日期与时间工具 166
3．12．2　Pandas时间序列：用时间作索引 169
3．12．3　Pandas时间序列数据结构 170
3．12．4　时间频率与偏移量 172
3．12．5　重新取样、迁移和窗口 173
3．12．6　更多学习资料 178
3．12．7　案例：美国西雅图自行车统计数据的可视化 179
3．13　高性能Pandas：eval()与query() 184
3．13．1　query()与eval()的设计动机：复合代数式 184
3．13．2　用pandas．eval()实现高性能运算 185
3．13．3　用DataFrame．eval()实现列间运算 187
3．13．4　DataFrame．query()方法 188
3．13．5　性能决定使用时机 189
3．14　参考资料 189
第4 章　Matplotlib数据可视化 191
4．1　Matplotlib常用技巧 192
4．1．1　导入Matplotlib 192
4．1．2　设置绘图样式 192
4．1．3　用不用show()？如何显示图形 192
4．1．4　将图形保存为文件 194
4．2　两种画图接口 195
4．2．1　MATLAB风格接口 195
4．2．2　面向对象接口 196
4．3　简易线形图 197
4．3．1　调整图形：线条的颜色与风格 199
4．3．2　调整图形：坐标轴上下限 200
4．3．3　设置图形标签 203
4．4　简易散点图 204
4．4．1　用plt．plot画散点图 205
4．4．2　用plt．scatter画散点图 206
4．4．3　plot与scatter：效率对比 208
4．5　可视化异常处理 208
4．5．1　基本误差线 209
4．5．2　连续误差 210
4．6　密度图与等高线图 211
4．7　频次直方图、数据区间划分和分布密度 215
4．8　配置图例 219
4．8．1　选择图例显示的元素 221
4．8．2　在图例中显示不同尺寸的点 222
4．8．3　同时显示多个图例 223
4．9　配置颜色条 224
4．9．1　配置颜色条 224
4．9．2　案例：手写数字 228
4．10　多子图 230
4．10．1　plt．axes：手动创建子图 230
4．10．2　plt．subplot：简易网格子图 231
4．10．3　plt．subplots：用一行代码创建网格 233
4．10．4　plt．GridSpec：实现更复杂的排列方式 234
4．11　文字与注释 235
4．11．1　案例：节假日对美国出生率的影响 236
4．11．2　坐标变换与文字位置 237
4．11．3　箭头与注释 239
4．12　自定义坐标轴刻度 241
4．12．1　主要刻度与次要刻度 242
4．12．2　隐藏刻度与标签 243
4．12．3　增减刻度数量 244
4．12．4　花哨的刻度格式 245
4．12．5　格式生成器与定位器小结 247
4．13　Matplotlib自定义：配置文件与样式表 248
4．13．1　手动配置图形 248
4．13．2　修改默认配置：rcParams 249
4．13．3　样式表 251
4．14　用Matplotlib画三维图 255
4．14．1　三维数据点与线 256
4．14．2　三维等高线图 256
4．14．3　线框图和曲面图 258
4．14．4　曲面三角剖分 259
4．15　用Basemap可视化地理数据 261
4．15．1　地图投影 263
4．15．2　画一个地图背景 267
4．15．3　在地图上画数据 269
4．15．4　案例：美国加州城市数据 270
4．15．5　案例：地表温度数据 271
4．16　用Seaborn做数据可视化 273
4．16．1　Seaborn与Matplotlib 274
4．16．2　Seaborn图形介绍 275
4．16．3　案例：探索马拉松比赛成绩数据 283
4．17　参考资料 290
4．17．1　Matplotlib资源 290
4．17．2　其他Python画图程序库 290
第5 章　机器学习 291
5．1　什么是机器学习 291
5．1．1　机器学习的分类 292
5．1．2　机器学习应用的定性示例 292
5．1．3　小结 299
5．2　Scikit-Learn简介 300
5．2．1　Scikit-Learn的数据表示 300
5．2．2　Scikit-Learn的评估器API 302
5．2．3　应用：手写数字探索 309
5．2．4　小结 313
5．3　超参数与模型验证 313
5．3．1　什么是模型验证 314
5．3．2　选择模型 317
5．3．3　学习曲线 322
5．3．4　验证实践：网格搜索 326
5．3．5　小结 327
5．4　特征工程 327
5．4．1　分类特征 327
5．4．2　文本特征 329
5．4．3　图像特征 330
5．4．4　衍生特征 330
5．4．5　缺失值填充 332
5．4．6　特征管道 332
5．5　专题：朴素贝叶斯分类 333
5．5．1　贝叶斯分类 333
5．5．2　高斯朴素贝叶斯 334
5．5．3　多项式朴素贝叶斯 336
5．5．4　朴素贝叶斯的应用场景 339
5．6　专题：线性回归 340
5．6．1　简单线性回归 340
5．6．2　基函数回归 342
5．6．3　正则化 346
5．6．4　案例：预测自行车流量 349
5．7　专题：支持向量机 353
5．7．1　支持向量机的由来 354
5．7．2　支持向量机：边界*大化 355
5．7．3　案例：人脸识别 363
5．7．4　支持向量机总结 366
5．8　专题：决策树与随机森林 367
5．8．1　随机森林的诱因：决策树 367
5．8．2　评估器集成算法：随机森林 371
5．8．3　随机森林回归 373
5．8．4　案例：用随机森林识别手写数字 374
5．8．5　随机森林总结 376
5．9　专题：主成分分析 376
5．9．1　主成分分析简介 377
5．9．2　用PCA作噪音过滤 383
5．9．3　案例：特征脸 385
5．9．4　主成分分析总结 387
5．10　专题：流形学习 388
5．10．1　流形学习：“HELLO” 388
5．10．2　多维标度法（MDS） 389
5．10．3　将MDS用于流形学习 391
5．10．4　非线性嵌入：当MDS失败时 393
5．10．5　非线性流形：局部线性嵌入 395
5．10．6　关于流形方法的一些思考 396
5．10．7　示例：用Isomap 处理人脸数据 397
5．10．8　示例：手写数字的可视化结构 400
5．11　专题：k-means聚类 402
5．11．1　k-means简介 403
5．11．2　k-means算法：期望*大化 404
5．11．3　案例 409
5．12　专题：高斯混合模型 415
5．12．1　高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法
的缺陷 415
5．12．2　一般化E-M：高斯混合模型 417
5．12．3　将GMM用作密度估计 421
5．12．4　示例：用GMM生成新的数据 425
5．13　专题：核密度估计 427
5．13．1　KDE的由来：直方图 428
5．13．2　核密度估计的实际应用 431
5．13．3　示例：球形空间的KDE 433
5．13．4　示例：不是很朴素的贝叶斯 436
5．14　应用：人脸识别管道 439
5．14．1　HOG特征 440
5．14．2　HOG实战：简单人脸识别器 441
5．14．3　注意事项与改进方案 445
5．15　机器学习参考资料 446
5．15．1　Python中的机器学习 446
5．15．2　通用机器学习资源 447
关于作者 448
关于封面 448

探索数据世界的奥秘：一份通往洞察与创造的实用指南 在这纷繁复杂、数据爆炸的时代，理解和驾驭数据已不再是少数专家的特权，而是我们每个人都需要掌握的关键技能。从商业决策到科学研究，从社会洞察到个人成长，数据无处不在，它们承载着故事、揭示着规律、指引着未来。然而，面对海量的数据，我们往往感到无从下手，如何才能从中提炼出有价值的信息，转化为 actionable insights，甚至进一步驱动创新，这是一个值得我们深入探索的课题。 本书将带您踏上一段激动人心的旅程，深入探索数据科学的广阔天地。我们不拘泥于单一的技术或工具，而是着眼于构建一套完整的数据分析思维框架，帮助您掌握从数据采集、清洗、探索性分析到模型构建、评估和部署的整个生命周期。我们的目标是赋予您独立思考和解决问题的能力，让您能够自信地面对各种数据挑战，并将数据转化为切实的价值。 第一部分：数据思维的基石——理解数据与工具 在一切深入的分析之前，我们需要建立对数据的基本认知，并熟悉一套得力的工具。本部分将为您铺设坚实的基石。 数据的本质与价值： 我们将首先探讨数据的类型、结构及其在不同领域的应用。您将理解数据并非冰冷的数字，而是蕴藏着丰富信息和故事的载体。我们将讨论数据的度量单位、精度、来源可靠性等关键概念，帮助您建立对数据质量的敏感度。同时，我们会强调数据背后的业务逻辑和实际应用场景，让您明白“为什么”要分析数据，以及数据能够带来怎样的价值。从市场趋势预测到用户行为分析，从科学实验验证到社会现象解释，数据都能扮演至关重要的角色。 Python：您的数据探险利器： Python以其简洁的语法、丰富的库和强大的社区支持，已成为数据科学领域事实上的标准语言。在本部分，您将全面了解Python在数据科学中的核心地位。我们将详细介绍Python的安装与环境配置，确保您能快速搭建起自己的开发平台。 Python基础回顾与强化： 即使您对Python有所了解，我们也会温故知新，重点强调那些在数据分析中至关重要的概念，例如数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、基本数据结构（列表、元组、字典、集合）、控制流（条件语句、循环）、函数定义与使用，以及面向对象编程的基本思想。这些基础知识是理解和运用后续数据分析库的前提。 NumPy：数值计算的基石： NumPy（Numerical Python）是Python科学计算的基石，它提供了强大的N维数组对象（ndarray）以及一系列用于处理这些数组的函数。我们将深入讲解NumPy的数组创建、索引、切片、运算、广播机制，以及它如何显著提升数值计算的效率。您将学会使用NumPy进行高效的向量化计算，摆脱低效的循环，这是进行大规模数据处理的关键。 Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas库是数据处理和分析的核心工具。它提供了两种主要的数据结构：Series（一维带标签的数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。本部分将是Pandas的全面解析： DataFrame的构建与操作： 您将学习如何从各种数据源（CSV、Excel、SQL数据库、JSON等）读取数据到DataFrame，以及如何创建和修改DataFrame。掌握DataFrame的行、列选择、过滤、排序、合并、连接等基本操作，是数据清洗和预处理的基础。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的。我们将详细介绍处理缺失值（NaN）、异常值、重复值的方法，以及如何进行数据类型转换、文本数据处理（字符串操作、正则表达式）、日期和时间数据的处理。这些步骤直接关系到后续分析的准确性和可靠性。 数据分组与聚合： `groupby()`操作是Pandas的强大功能之一，它允许您根据一个或多个键对数据进行分组，然后对每个组应用聚合函数（如求和、平均值、计数、最大值、最小值等）。您将学会如何利用分组聚合来洞察数据的内在结构和模式。 时间序列分析： Pandas对时间序列数据提供了强大的支持，包括重采样、滑窗操作、时间偏移等。这对于分析股票价格、传感器数据、网站流量等随时间变化的数据至关重要。 第二部分：洞察的深度——数据探索与可视化 数据不仅仅是数字，它们承载着故事。本部分将教会您如何通过探索性数据分析（EDA）和数据可视化，从数据中挖掘出隐藏的模式、趋势和异常，从而获得有价值的洞察。 探索性数据分析（EDA）： EDA是理解数据、发现潜在问题和指导后续分析的关键步骤。您将学习如何： 描述性统计： 计算均值、中位数、标准差、方差、百分位数等统计量，全面了解数据的分布特征。 相关性分析： 探索不同变量之间的线性关系，识别潜在的强相关性。 数据分布的初步观察： 利用直方图、箱线图等初步了解变量的分布情况。 识别数据中的模式与趋势： 通过分组统计、交叉表等方法，发现数据中的局部规律。 数据可视化：让数据“说话”： 可视化是沟通数据洞察最有效的方式之一。我们将介绍Python中最流行、最强大的可视化库。 Matplotlib：绘图的基石： Matplotlib是Python最基础、最灵活的可视化库。您将学习如何使用它创建各种静态、动态、交互式的图表，包括： 基本图表： 折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、箱线图等。 图表定制： 调整颜色、线条样式、标记、字体、坐标轴标签、图例，以及添加标题和注释。 子图的创建与管理： 如何在同一张图上绘制多个图表，进行更复杂的布局。 Seaborn：更美观、更便捷的可视化： Seaborn是基于Matplotlib构建的，提供了更高级的接口，用于绘制更具吸引力且信息量更大的统计图形。您将学习如何利用Seaborn： 绘制更复杂的统计图表： 例如，分布图（distplot）、回归图（regplot）、热力图（heatmap）、小提琴图（violinplot）、条形图（barplot）、散点图矩阵（pairplot）等，它们能更直观地展现变量间的关系和分布。 利用主题和配色方案： 快速美化图表，使其更具专业性和可读性。 可视化分类数据： Seaborn在处理分类数据时尤为出色，能够清晰地展示不同类别间的差异。 交互式可视化（可选，根据具体内容）： 简要介绍一些流行的交互式可视化库，如 Plotly 或 Bokeh，它们能够创建动态图表，允许用户通过缩放、平移、悬停等操作深入探索数据，提升用户体验。 第三部分：机器学习的入门——构建预测模型 数据科学的最终目标往往是利用数据来预测未来、理解因果或进行决策。本部分将为您开启机器学习的世界，让您掌握构建和评估预测模型的基本技能。 机器学习基础概念： 我们将从最基本的概念入手，解释监督学习、无监督学习、强化学习的区别。重点讲解训练集、测试集、特征、标签、模型、算法等核心术语。 Scikit-learn：您的机器学习助手： Scikit-learn是Python中最全面、最易用的机器学习库之一。它提供了大量的算法和工具，用于数据预处理、模型选择、模型评估和模型部署。 数据预处理与特征工程： 机器学习模型对数据的质量和特征非常敏感。您将学习如何进行： 特征缩放： 标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以避免不同量纲的特征对模型产生不公平的影响。 处理类别型特征： One-Hot编码、标签编码等技术，将文本或类别信息转换为模型可以理解的数值形式。 特征选择与降维： 选择最相关的特征，或利用PCA（主成分分析）等技术降低数据维度，以提高模型性能和效率。 监督学习算法： 回归模型： 预测连续值。您将学习线性回归、岭回归、Lasso回归，理解它们的基本原理和适用场景。 分类模型： 预测离散类别。我们将深入讲解逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等常用分类算法。 模型评估与调优： 仅仅构建模型是不够的，我们还需要评估模型的性能并进行优化。 评估指标： 对于回归问题，我们将讨论均方误差（MSE）、R²得分等；对于分类问题，我们将重点讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1得分、AUC-ROC曲线等。 交叉验证： 使用K折交叉验证等技术，更鲁棒地评估模型的泛化能力，避免过拟合。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法，用于寻找最佳的模型超参数组合。 无监督学习算法（可选，根据具体内容）： 简要介绍聚类算法（如K-Means）和降维算法（如PCA），帮助您理解如何发现数据中的隐藏结构。 第四部分：将洞察转化为行动 数据分析的最终目的在于驱动决策和行动。本部分将讨论如何将您获得的洞察有效地传达给他人，并为进一步的应用打下基础。 报告与沟通： 如何将复杂的数据分析结果清晰、简洁地呈现给非技术背景的听众。我们将讨论结构化报告的要素，以及如何利用可视化图表来增强沟通效果。 实际案例分析： 通过一系列精心设计的实际案例，将前面学到的知识融会贯通。这些案例将涵盖不同领域，例如： 电商用户行为分析： 分析用户购买习惯，推荐个性化商品。 金融风险预测： 构建模型预测信贷违约风险。 医疗数据分析： 探索疾病发病率与生活习惯的关系。 社交媒体情感分析： 分析用户评论，了解公众对某个话题的看法。 通过这些案例，您将有机会亲手实践所学技术，解决真实世界的问题，并体会数据科学的强大力量。 本书的特色： 循序渐进，理论与实践相结合： 我们从基础概念出发，逐步深入到复杂的算法和应用。每一章都包含丰富的代码示例，鼓励您动手实践，将理论知识转化为实际技能。 实用的工具集： 重点介绍Python中数据科学最核心、最常用的库，确保您掌握的是最主流、最有效的工作流程。 注重思维培养： 我们不仅教授“如何做”，更注重培养您的“数据思维”，让您能够独立分析问题、选择合适的工具和方法，并从数据中提炼出有价值的洞察。 面向广泛读者： 无论您是想转行进入数据科学领域，还是希望在现有工作中更好地利用数据，抑或是对数据驱动的决策充满好奇，本书都能为您提供一条清晰的学习路径。 在这个数据驱动的时代，掌握数据分析的能力将为您打开无限可能。本书将是您通往数据世界的得力向导，帮助您在这个充满机遇的领域中茁壮成长，发现数据的无限潜能，并将其转化为智慧与创造。让我们一同踏上这段精彩的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

我是一名有一定Python基础，但想系统性地提升数据分析能力的开发者。接触过一些零散的数据科学教程，但总感觉缺乏系统性。《Python数据科学手册》恰恰弥补了我的这一需求。它不是那种泛泛而谈的理论书，而是真正深入到数据科学的核心工具中。NumPy的强大向量化操作，Pandas灵活的数据框处理，以及Scikit-learn在机器学习领域的应用，书中都进行了详实的介绍。我尤其喜欢它对Pandas索引和切片方法的精辟总结，这让我能够更高效地从大型数据集中提取所需信息。而且，它并没有止步于基础库，而是对如何将这些工具整合起来进行数据分析流程进行了很好的梳理。从数据加载、清洗、转换，到特征工程、模型构建，再到结果可视化，这本书提供了一个完整的蓝图。书中大量的实际案例，让我能够看到这些技术在真实场景中的应用，也激发了我尝试解决自己项目中遇到的数据问题的灵感。它让我不再是被动地学习某个函数的使用，而是能够理解其背后的逻辑，并根据实际需求灵活运用。这本书的价值在于，它不仅教会了我“怎么做”，更让我理解了“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和机器学习领域充满好奇的学习者，我深知Python在其中扮演着至关重要的角色。《Python数据科学手册》为我打开了通往这个迷人世界的大门。它不仅仅是关于数据处理和可视化，更重要的是，它为我提供了深入了解机器学习算法和应用的基础。书中对Scikit-learn库的介绍，让我得以窥探机器学习的全貌。从监督学习的分类和回归，到无监督学习的聚类和降维，这本书都进行了清晰的讲解，并且提供了相应的代码实现。我尤其喜欢书中关于模型评估和选择的章节，它让我明白，构建一个模型只是第一步，如何科学地评估其性能并进行优化才是关键。它也让我认识到，理解数据本身是进行有效机器学习的前提，而书中对NumPy和Pandas的深入讲解，正是为我打下了坚实的数据基础。通过这本书，我不仅学会了如何使用现有的工具，更开始思考机器学习问题的本质，为我未来深入学习更复杂的深度学习模型打下了良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据可视化充满热情，并且希望能够利用Python来创建引人注目的图表。《Python数据科学手册》在这方面给予了我极大的启发。书中详细介绍了Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。Matplotlib的灵活性让我能够对图表的每一个细节进行精细控制，而Seaborn则提供了更高级别的接口，能够快速生成美观且信息丰富的统计图表。我特别欣赏书中关于不同类型图表适用场景的讲解，以及如何根据数据特点选择最合适的图形来表达信息。例如，它详细讲解了如何使用柱状图、折线图、散点图、箱线图以及热力图等，并提供了丰富的代码示例。更重要的是，书中还阐述了如何通过颜色、标签、图例等元素来增强图表的可读性和信息传达能力。这对于我来说，不仅仅是学会了如何画图，更是学会了如何用图表“讲故事”。这本书让我能够更自信地将我的数据分析结果以直观、有效的方式呈现出来，无论是用于报告、演示还是学术交流。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事数据研究的学者，我常常需要在论文写作和数据分析项目中使用Python。《Python数据科学手册》的出现，对我来说是一次及时的“救星”。过去，我常常需要查阅各种官方文档，或者在论坛上搜寻零散的技巧，这极大地消耗了我的时间和精力。这本书则提供了一个权威且全面的参考。它对Python在科学计算领域的应用进行了深入的挖掘，包括NumPy在数值计算方面的极致优化，Pandas在处理表格数据时的便利性，以及Matplotlib和Seaborn在数据可视化方面的多样性。我特别喜欢书中关于如何进行数据探索性分析（EDA）的章节，它详细介绍了如何通过可视化和统计方法来理解数据集的特征和潜在模式，这对于我进行研究假设的验证和新发现的探索非常有帮助。此外，书中对Scikit-learn库的介绍，也为我开展机器学习相关的研究提供了坚实的基础。它涵盖了从模型选择、参数调优到模型评估的完整流程，让我能够更专业、更高效地进行实验。这本书让我能够将更多精力投入到科研本身，而不是被技术细节所困扰。

评分☆☆☆☆☆

这是一本我一直期待的书！作为一名刚刚踏入数据科学领域的新手，市面上充斥着各种各样的教材和教程，常常让我感到无从下手。而《Python数据科学手册》的出现，就像一盏明灯，为我指引了方向。我喜欢它清晰的结构和循序渐进的讲解方式。从最基础的Python语法，到NumPy、Pandas这些核心的数据处理库，再到Matplotlib和Seaborn这样的可视化工具，这本书几乎涵盖了我学习数据科学所需要的所有基础知识。而且，它不仅仅是知识的堆砌，更注重实践。书中提供了大量的代码示例，并且鼓励读者动手去尝试和修改，这对于我这种喜欢通过实践来巩固学习的人来说，简直是太友好了。我尤其欣赏书中对NumPy和Pandas的深入讲解，过去我常常为这些库的复杂用法而头疼，但读完这部分内容后，我感觉自己豁然开朗，能够更自信地处理各种数据结构和进行数据转换了。它让我真正理解了“数据驱动”的概念，并且开始思考如何利用Python来解决实际的数据问题。这本书的排版也很舒服，代码清晰易读，让我能够专注于内容本身。

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很好的书，内容详实，推荐一下

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618真的太便宜了

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非常好，送货快，质量也好

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内容很强大，对我这外行来说，有点吃力了

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挺好的 书中的代码写的很详细 值得购买

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赞一个，优惠活动时购买，很不错。

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不错的书，了解一下概况

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接下来有事情干了

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈