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

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[美] 傑剋·萬托布拉斯（Jake VanderPlas） 著，陶俊傑，陳小莉 譯

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115475893

版次：1

商品編碼：12293703

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：448

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

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實現高維數組的高效存儲與操作
·Pandas：用DataFrame實現帶標簽/列式數據的高效存儲與操作
·Matplotlib：實現各種數據可視化
·Scikit-Learn：用高效整潔的Python實現重要的機器學習算法

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。

作者簡介

Jake VanderPlas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。

目錄

譯者序 xiii
前言 xv
第 1 章　IPython：超越Python 1
1．1　shell還是Notebook 1
1．1．1　啓動IPython shell 2
1．1．2　啓動Jupyter Notebook 2
1．2　IPython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
1．3　IPython shell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
1．4　IPython魔法命令 9
1．4．1　粘貼代碼塊：%paste和%cpaste 9
1．4．2　執行外部代碼：%run 10
1．4．3　計算代碼運行時間：%timeit 11
1．4．4　魔法函數的幫助： 、%magic 和%lsmagic 11
1．5　輸入和輸齣曆史 12
1．5．1　IPython的輸入和輸齣對象 12
1．5．2　下劃綫快捷鍵和以前的輸齣 13
1．5．3　禁止輸齣 13
1．5．4　相關的魔法命令 13
1．6　IPython和shell命令 14
1．6．1　shell快速入門 14
1．6．2　IPython中的shell命令 15
1．6．3　在shell中傳入或傳齣值 15
1．7　與shell相關的魔法命令 16
1．8　錯誤和調試 17
1．8．1　控製異常：%xmode 17
1．8．2　調試：當閱讀軌跡追溯不足以解決問題時 19
1．9　代碼的分析和計時 21
1．9．1　代碼段計時：%timeit和%time 22
1．9．2　分析整個腳本：%prun 23
1．9．3　用%lprun進行逐行分析 24
1．9．4　用%memit和%mprun進行內存分析 25
1．10　IPython參考資料 26
1．10．1　網絡資源 26
1．10．2　相關圖書 27
第 2 章　NumPy入門 28
2．1　理解Python中的數據類型 29
2．1．1　Python整型不僅僅是一個整型 30
2．1．2　Python列錶不僅僅是一個列錶 31
2．1．3　Python中的固定類型數組 32
2．1．4　從Python列錶創建數組 32
2．1．5　從頭創建數組 33
2．1．6　NumPy標準數據類型 34
2．2　NumPy數組基礎 35
2．2．1　NumPy數組的屬性 36
2．2．2　數組索引：獲取單個元素 37
2．2．3　數組切片：獲取子數組 38
2．2．4　數組的變形 41
2．2．5　數組拼接和分裂 42
2．3　NumPy數組的計算：通用函數 44
2．3．1　緩慢的循環 44
2．3．2　通用函數介紹 45
2．3．3　探索NumPy的通用函數 46
2．3．4　通用函數特性 49
2．3．5　通用函數：更多的信息 51
2．4　聚閤：*小值、*大值和其他值 51
2．4．1　數組值求和 51
2．4．2　*小值和*大值 52
2．4．3　示例：美國總統的身高是多少 54
2．5　數組的計算：廣播 55
2．5．1　廣播的介紹 55
2．5．2　廣播的規則 57
2．5．3　廣播的實際應用 60
2．6　比較、掩碼和布爾邏輯 61
2．6．1　示例：統計下雨天數 61
2．6．2　和通用函數類似的比較操作 62
2．6．3　操作布爾數組 64
2．6．4　將布爾數組作為掩碼 66
2．7　花哨的索引 69
2．7．1　探索花哨的索引 69
2．7．2　組閤索引 70
2．7．3　示例：選擇隨機點 71
2．7．4　用花哨的索引修改值 72
2．7．5　示例：數據區間劃分 73
2．8　數組的排序 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個*近鄰 78
2．9　結構化數據：NumPy的結構化數組 81
2．9．1　生成結構化數組 83
2．9．2　更高 級的復閤類型 84
2．9．3　記錄數組：結構化數組的扭轉 84
2．9．4　關於Pandas 85
第3 章　Pandas數據處理 86
3．1　安裝並使用Pandas 86
3．2　Pandas對象簡介 87
3．2．1　Pandas的Series對象 87
3．2．2　Pandas的DataFrame對象 90
3．2．3　Pandas的Index對象 93
3．3　數據取值與選擇 95
3．3．1　Series數據選擇方法 95
3．3．2　DataFrame數據選擇方法 98
3．4　Pandas數值運算方法 102
3．4．1　通用函數：保留索引 102
3．4．2　通用函數：索引對齊 103
3．4．3　通用函數：DataFrame與Series的運算 105
3．5　處理缺失值 106
3．5．1　選擇處理缺失值的方法 106
3．5．2　Pandas的缺失值 107
3．5．3　處理缺失值 110
3．6　層級索引 113
3．6．1　多級索引Series 113
3．6．2　多級索引的創建方法 116
3．6．3　多級索引的取值與切片 119
3．6．4　多級索引行列轉換 121
3．6．5　多級索引的數據纍計方法 124
3．7　閤並數據集：Concat與Append操作 125
3．7．1　知識迴顧：NumPy數組的閤並 126
3．7．2　通過pd．concat實現簡易閤並 126
3．8　閤並數據集：閤並與連接 129
3．8．1　關係代數 129
3．8．2　數據連接的類型 130
3．8．3　設置數據閤並的鍵 132
3．8．4　設置數據連接的集閤操作規則 134
3．8．5　重復列名：suffixes參數 135
3．8．6　案例：美國各州的統計數據 136
3．9　纍計與分組 140
3．9．1　行星數據 140
3．9．2　Pandas的簡單纍計功能 141
3．9．3　GroupBy：分割、應用和組閤 142
3．10　數據透視錶 150
3．10．1　演示數據透視錶 150
3．10．2　手工製作數據透視錶 151
3．10．3　數據透視錶語法 151
3．10．4　案例：美國人的生日 153
3．11　嚮量化字符串操作 157
3．11．1　Pandas字符串操作簡介 157
3．11．2　Pandas字符串方法列錶 159
3．11．3　案例：食譜數據庫 163
3．12　處理時間序列 166
3．12．1　Python的日期與時間工具 166
3．12．2　Pandas時間序列：用時間作索引 169
3．12．3　Pandas時間序列數據結構 170
3．12．4　時間頻率與偏移量 172
3．12．5　重新取樣、遷移和窗口 173
3．12．6　更多學習資料 178
3．12．7　案例：美國西雅圖自行車統計數據的可視化 179
3．13　高性能Pandas：eval()與query() 184
3．13．1　query()與eval()的設計動機：復閤代數式 184
3．13．2　用pandas．eval()實現高性能運算 185
3．13．3　用DataFrame．eval()實現列間運算 187
3．13．4　DataFrame．query()方法 188
3．13．5　性能決定使用時機 189
3．14　參考資料 189
第4 章　Matplotlib數據可視化 191
4．1　Matplotlib常用技巧 192
4．1．1　導入Matplotlib 192
4．1．2　設置繪圖樣式 192
4．1．3　用不用show()？如何顯示圖形 192
4．1．4　將圖形保存為文件 194
4．2　兩種畫圖接口 195
4．2．1　MATLAB風格接口 195
4．2．2　麵嚮對象接口 196
4．3　簡易綫形圖 197
4．3．1　調整圖形：綫條的顔色與風格 199
4．3．2　調整圖形：坐標軸上下限 200
4．3．3　設置圖形標簽 203
4．4　簡易散點圖 204
4．4．1　用plt．plot畫散點圖 205
4．4．2　用plt．scatter畫散點圖 206
4．4．3　plot與scatter：效率對比 208
4．5　可視化異常處理 208
4．5．1　基本誤差綫 209
4．5．2　連續誤差 210
4．6　密度圖與等高綫圖 211
4．7　頻次直方圖、數據區間劃分和分布密度 215
4．8　配置圖例 219
4．8．1　選擇圖例顯示的元素 221
4．8．2　在圖例中顯示不同尺寸的點 222
4．8．3　同時顯示多個圖例 223
4．9　配置顔色條 224
4．9．1　配置顔色條 224
4．9．2　案例：手寫數字 228
4．10　多子圖 230
4．10．1　plt．axes：手動創建子圖 230
4．10．2　plt．subplot：簡易網格子圖 231
4．10．3　plt．subplots：用一行代碼創建網格 233
4．10．4　plt．GridSpec：實現更復雜的排列方式 234
4．11　文字與注釋 235
4．11．1　案例：節假日對美國齣生率的影響 236
4．11．2　坐標變換與文字位置 237
4．11．3　箭頭與注釋 239
4．12　自定義坐標軸刻度 241
4．12．1　主要刻度與次要刻度 242
4．12．2　隱藏刻度與標簽 243
4．12．3　增減刻度數量 244
4．12．4　花哨的刻度格式 245
4．12．5　格式生成器與定位器小結 247
4．13　Matplotlib自定義：配置文件與樣式錶 248
4．13．1　手動配置圖形 248
4．13．2　修改默認配置：rcParams 249
4．13．3　樣式錶 251
4．14　用Matplotlib畫三維圖 255
4．14．1　三維數據點與綫 256
4．14．2　三維等高綫圖 256
4．14．3　綫框圖和麯麵圖 258
4．14．4　麯麵三角剖分 259
4．15　用Basemap可視化地理數據 261
4．15．1　地圖投影 263
4．15．2　畫一個地圖背景 267
4．15．3　在地圖上畫數據 269
4．15．4　案例：美國加州城市數據 270
4．15．5　案例：地錶溫度數據 271
4．16　用Seaborn做數據可視化 273
4．16．1　Seaborn與Matplotlib 274
4．16．2　Seaborn圖形介紹 275
4．16．3　案例：探索馬拉鬆比賽成績數據 283
4．17　參考資料 290
4．17．1　Matplotlib資源 290
4．17．2　其他Python畫圖程序庫 290
第5 章　機器學習 291
5．1　什麼是機器學習 291
5．1．1　機器學習的分類 292
5．1．2　機器學習應用的定性示例 292
5．1．3　小結 299
5．2　Scikit-Learn簡介 300
5．2．1　Scikit-Learn的數據錶示 300
5．2．2　Scikit-Learn的評估器API 302
5．2．3　應用：手寫數字探索 309
5．2．4　小結 313
5．3　超參數與模型驗證 313
5．3．1　什麼是模型驗證 314
5．3．2　選擇模型 317
5．3．3　學習麯綫 322
5．3．4　驗證實踐：網格搜索 326
5．3．5　小結 327
5．4　特徵工程 327
5．4．1　分類特徵 327
5．4．2　文本特徵 329
5．4．3　圖像特徵 330
5．4．4　衍生特徵 330
5．4．5　缺失值填充 332
5．4．6　特徵管道 332
5．5　專題：樸素貝葉斯分類 333
5．5．1　貝葉斯分類 333
5．5．2　高斯樸素貝葉斯 334
5．5．3　多項式樸素貝葉斯 336
5．5．4　樸素貝葉斯的應用場景 339
5．6　專題：綫性迴歸 340
5．6．1　簡單綫性迴歸 340
5．6．2　基函數迴歸 342
5．6．3　正則化 346
5．6．4　案例：預測自行車流量 349
5．7　專題：支持嚮量機 353
5．7．1　支持嚮量機的由來 354
5．7．2　支持嚮量機：邊界*大化 355
5．7．3　案例：人臉識彆 363
5．7．4　支持嚮量機總結 366
5．8　專題：決策樹與隨機森林 367
5．8．1　隨機森林的誘因：決策樹 367
5．8．2　評估器集成算法：隨機森林 371
5．8．3　隨機森林迴歸 373
5．8．4　案例：用隨機森林識彆手寫數字 374
5．8．5　隨機森林總結 376
5．9　專題：主成分分析 376
5．9．1　主成分分析簡介 377
5．9．2　用PCA作噪音過濾 383
5．9．3　案例：特徵臉 385
5．9．4　主成分分析總結 387
5．10　專題：流形學習 388
5．10．1　流形學習：“HELLO” 388
5．10．2　多維標度法（MDS） 389
5．10．3　將MDS用於流形學習 391
5．10．4　非綫性嵌入：當MDS失敗時 393
5．10．5　非綫性流形：局部綫性嵌入 395
5．10．6　關於流形方法的一些思考 396
5．10．7　示例：用Isomap 處理人臉數據 397
5．10．8　示例：手寫數字的可視化結構 400
5．11　專題：k-means聚類 402
5．11．1　k-means簡介 403
5．11．2　k-means算法：期望*大化 404
5．11．3　案例 409
5．12　專題：高斯混閤模型 415
5．12．1　高斯混閤模型（GMM）為什麼會齣現：k-means算法
的缺陷 415
5．12．2　一般化E-M：高斯混閤模型 417
5．12．3　將GMM用作密度估計 421
5．12．4　示例：用GMM生成新的數據 425
5．13　專題：核密度估計 427
5．13．1　KDE的由來：直方圖 428
5．13．2　核密度估計的實際應用 431
5．13．3　示例：球形空間的KDE 433
5．13．4　示例：不是很樸素的貝葉斯 436
5．14　應用：人臉識彆管道 439
5．14．1　HOG特徵 440
5．14．2　HOG實戰：簡單人臉識彆器 441
5．14．3　注意事項與改進方案 445
5．15　機器學習參考資料 446
5．15．1　Python中的機器學習 446
5．15．2　通用機器學習資源 447
關於作者 448
關於封麵 448

探索數據世界的奧秘：一份通往洞察與創造的實用指南 在這紛繁復雜、數據爆炸的時代，理解和駕馭數據已不再是少數專傢的特權，而是我們每個人都需要掌握的關鍵技能。從商業決策到科學研究，從社會洞察到個人成長，數據無處不在，它們承載著故事、揭示著規律、指引著未來。然而，麵對海量的數據，我們往往感到無從下手，如何纔能從中提煉齣有價值的信息，轉化為 actionable insights，甚至進一步驅動創新，這是一個值得我們深入探索的課題。 本書將帶您踏上一段激動人心的旅程，深入探索數據科學的廣闊天地。我們不拘泥於單一的技術或工具，而是著眼於構建一套完整的數據分析思維框架，幫助您掌握從數據采集、清洗、探索性分析到模型構建、評估和部署的整個生命周期。我們的目標是賦予您獨立思考和解決問題的能力，讓您能夠自信地麵對各種數據挑戰，並將數據轉化為切實的價值。 第一部分：數據思維的基石——理解數據與工具 在一切深入的分析之前，我們需要建立對數據的基本認知，並熟悉一套得力的工具。本部分將為您鋪設堅實的基石。 數據的本質與價值： 我們將首先探討數據的類型、結構及其在不同領域的應用。您將理解數據並非冰冷的數字，而是蘊藏著豐富信息和故事的載體。我們將討論數據的度量單位、精度、來源可靠性等關鍵概念，幫助您建立對數據質量的敏感度。同時，我們會強調數據背後的業務邏輯和實際應用場景，讓您明白“為什麼”要分析數據，以及數據能夠帶來怎樣的價值。從市場趨勢預測到用戶行為分析，從科學實驗驗證到社會現象解釋，數據都能扮演至關重要的角色。 Python：您的數據探險利器： Python以其簡潔的語法、豐富的庫和強大的社區支持，已成為數據科學領域事實上的標準語言。在本部分，您將全麵瞭解Python在數據科學中的核心地位。我們將詳細介紹Python的安裝與環境配置，確保您能快速搭建起自己的開發平颱。 Python基礎迴顧與強化： 即使您對Python有所瞭解，我們也會溫故知新，重點強調那些在數據分析中至關重要的概念，例如數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）、基本數據結構（列錶、元組、字典、集閤）、控製流（條件語句、循環）、函數定義與使用，以及麵嚮對象編程的基本思想。這些基礎知識是理解和運用後續數據分析庫的前提。 NumPy：數值計算的基石： NumPy（Numerical Python）是Python科學計算的基石，它提供瞭強大的N維數組對象（ndarray）以及一係列用於處理這些數組的函數。我們將深入講解NumPy的數組創建、索引、切片、運算、廣播機製，以及它如何顯著提升數值計算的效率。您將學會使用NumPy進行高效的嚮量化計算，擺脫低效的循環，這是進行大規模數據處理的關鍵。 Pandas：數據處理的瑞士軍刀： Pandas庫是數據處理和分析的核心工具。它提供瞭兩種主要的數據結構：Series（一維帶標簽的數組）和DataFrame（二維錶格型數據結構）。本部分將是Pandas的全麵解析： DataFrame的構建與操作： 您將學習如何從各種數據源（CSV、Excel、SQL數據庫、JSON等）讀取數據到DataFrame，以及如何創建和修改DataFrame。掌握DataFrame的行、列選擇、過濾、排序、閤並、連接等基本操作，是數據清洗和預處理的基礎。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的。我們將詳細介紹處理缺失值（NaN）、異常值、重復值的方法，以及如何進行數據類型轉換、文本數據處理（字符串操作、正則錶達式）、日期和時間數據的處理。這些步驟直接關係到後續分析的準確性和可靠性。 數據分組與聚閤： `groupby()`操作是Pandas的強大功能之一，它允許您根據一個或多個鍵對數據進行分組，然後對每個組應用聚閤函數（如求和、平均值、計數、最大值、最小值等）。您將學會如何利用分組聚閤來洞察數據的內在結構和模式。 時間序列分析： Pandas對時間序列數據提供瞭強大的支持，包括重采樣、滑窗操作、時間偏移等。這對於分析股票價格、傳感器數據、網站流量等隨時間變化的數據至關重要。 第二部分：洞察的深度——數據探索與可視化 數據不僅僅是數字，它們承載著故事。本部分將教會您如何通過探索性數據分析（EDA）和數據可視化，從數據中挖掘齣隱藏的模式、趨勢和異常，從而獲得有價值的洞察。 探索性數據分析（EDA）： EDA是理解數據、發現潛在問題和指導後續分析的關鍵步驟。您將學習如何： 描述性統計： 計算均值、中位數、標準差、方差、百分位數等統計量，全麵瞭解數據的分布特徵。 相關性分析： 探索不同變量之間的綫性關係，識彆潛在的強相關性。 數據分布的初步觀察： 利用直方圖、箱綫圖等初步瞭解變量的分布情況。 識彆數據中的模式與趨勢： 通過分組統計、交叉錶等方法，發現數據中的局部規律。 數據可視化：讓數據“說話”： 可視化是溝通數據洞察最有效的方式之一。我們將介紹Python中最流行、最強大的可視化庫。 Matplotlib：繪圖的基石： Matplotlib是Python最基礎、最靈活的可視化庫。您將學習如何使用它創建各種靜態、動態、交互式的圖錶，包括： 基本圖錶： 摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖、箱綫圖等。 圖錶定製： 調整顔色、綫條樣式、標記、字體、坐標軸標簽、圖例，以及添加標題和注釋。 子圖的創建與管理： 如何在同一張圖上繪製多個圖錶，進行更復雜的布局。 Seaborn：更美觀、更便捷的可視化： Seaborn是基於Matplotlib構建的，提供瞭更高級的接口，用於繪製更具吸引力且信息量更大的統計圖形。您將學習如何利用Seaborn： 繪製更復雜的統計圖錶： 例如，分布圖（distplot）、迴歸圖（regplot）、熱力圖（heatmap）、小提琴圖（violinplot）、條形圖（barplot）、散點圖矩陣（pairplot）等，它們能更直觀地展現變量間的關係和分布。 利用主題和配色方案： 快速美化圖錶，使其更具專業性和可讀性。 可視化分類數據： Seaborn在處理分類數據時尤為齣色，能夠清晰地展示不同類彆間的差異。 交互式可視化（可選，根據具體內容）： 簡要介紹一些流行的交互式可視化庫，如 Plotly 或 Bokeh，它們能夠創建動態圖錶，允許用戶通過縮放、平移、懸停等操作深入探索數據，提升用戶體驗。 第三部分：機器學習的入門——構建預測模型 數據科學的最終目標往往是利用數據來預測未來、理解因果或進行決策。本部分將為您開啓機器學習的世界，讓您掌握構建和評估預測模型的基本技能。 機器學習基礎概念： 我們將從最基本的概念入手，解釋監督學習、無監督學習、強化學習的區彆。重點講解訓練集、測試集、特徵、標簽、模型、算法等核心術語。 Scikit-learn：您的機器學習助手： Scikit-learn是Python中最全麵、最易用的機器學習庫之一。它提供瞭大量的算法和工具，用於數據預處理、模型選擇、模型評估和模型部署。 數據預處理與特徵工程： 機器學習模型對數據的質量和特徵非常敏感。您將學習如何進行： 特徵縮放： 標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），以避免不同量綱的特徵對模型産生不公平的影響。 處理類彆型特徵： One-Hot編碼、標簽編碼等技術，將文本或類彆信息轉換為模型可以理解的數值形式。 特徵選擇與降維： 選擇最相關的特徵，或利用PCA（主成分分析）等技術降低數據維度，以提高模型性能和效率。 監督學習算法： 迴歸模型： 預測連續值。您將學習綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸，理解它們的基本原理和適用場景。 分類模型： 預測離散類彆。我們將深入講解邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等常用分類算法。 模型評估與調優： 僅僅構建模型是不夠的，我們還需要評估模型的性能並進行優化。 評估指標： 對於迴歸問題，我們將討論均方誤差（MSE）、R²得分等；對於分類問題，我們將重點講解準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1得分、AUC-ROC麯綫等。 交叉驗證： 使用K摺交叉驗證等技術，更魯棒地評估模型的泛化能力，避免過擬閤。 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等方法，用於尋找最佳的模型超參數組閤。 無監督學習算法（可選，根據具體內容）： 簡要介紹聚類算法（如K-Means）和降維算法（如PCA），幫助您理解如何發現數據中的隱藏結構。 第四部分：將洞察轉化為行動 數據分析的最終目的在於驅動決策和行動。本部分將討論如何將您獲得的洞察有效地傳達給他人，並為進一步的應用打下基礎。 報告與溝通： 如何將復雜的數據分析結果清晰、簡潔地呈現給非技術背景的聽眾。我們將討論結構化報告的要素，以及如何利用可視化圖錶來增強溝通效果。 實際案例分析： 通過一係列精心設計的實際案例，將前麵學到的知識融會貫通。這些案例將涵蓋不同領域，例如： 電商用戶行為分析： 分析用戶購買習慣，推薦個性化商品。 金融風險預測： 構建模型預測信貸違約風險。 醫療數據分析： 探索疾病發病率與生活習慣的關係。 社交媒體情感分析： 分析用戶評論，瞭解公眾對某個話題的看法。 通過這些案例，您將有機會親手實踐所學技術，解決真實世界的問題，並體會數據科學的強大力量。 本書的特色： 循序漸進，理論與實踐相結閤： 我們從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的算法和應用。每一章都包含豐富的代碼示例，鼓勵您動手實踐，將理論知識轉化為實際技能。 實用的工具集： 重點介紹Python中數據科學最核心、最常用的庫，確保您掌握的是最主流、最有效的工作流程。 注重思維培養： 我們不僅教授“如何做”，更注重培養您的“數據思維”，讓您能夠獨立分析問題、選擇閤適的工具和方法，並從數據中提煉齣有價值的洞察。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是想轉行進入數據科學領域，還是希望在現有工作中更好地利用數據，抑或是對數據驅動的決策充滿好奇，本書都能為您提供一條清晰的學習路徑。 在這個數據驅動的時代，掌握數據分析的能力將為您打開無限可能。本書將是您通往數據世界的得力嚮導，幫助您在這個充滿機遇的領域中茁壯成長，發現數據的無限潛能，並將其轉化為智慧與創造。讓我們一同踏上這段精彩的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一名有一定Python基礎，但想係統性地提升數據分析能力的開發者。接觸過一些零散的數據科學教程，但總感覺缺乏係統性。《Python數據科學手冊》恰恰彌補瞭我的這一需求。它不是那種泛泛而談的理論書，而是真正深入到數據科學的核心工具中。NumPy的強大嚮量化操作，Pandas靈活的數據框處理，以及Scikit-learn在機器學習領域的應用，書中都進行瞭詳實的介紹。我尤其喜歡它對Pandas索引和切片方法的精闢總結，這讓我能夠更高效地從大型數據集中提取所需信息。而且，它並沒有止步於基礎庫，而是對如何將這些工具整閤起來進行數據分析流程進行瞭很好的梳理。從數據加載、清洗、轉換，到特徵工程、模型構建，再到結果可視化，這本書提供瞭一個完整的藍圖。書中大量的實際案例，讓我能夠看到這些技術在真實場景中的應用，也激發瞭我嘗試解決自己項目中遇到的數據問題的靈感。它讓我不再是被動地學習某個函數的使用，而是能夠理解其背後的邏輯，並根據實際需求靈活運用。這本書的價值在於，它不僅教會瞭我“怎麼做”，更讓我理解瞭“為什麼這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和機器學習領域充滿好奇的學習者，我深知Python在其中扮演著至關重要的角色。《Python數據科學手冊》為我打開瞭通往這個迷人世界的大門。它不僅僅是關於數據處理和可視化，更重要的是，它為我提供瞭深入瞭解機器學習算法和應用的基礎。書中對Scikit-learn庫的介紹，讓我得以窺探機器學習的全貌。從監督學習的分類和迴歸，到無監督學習的聚類和降維，這本書都進行瞭清晰的講解，並且提供瞭相應的代碼實現。我尤其喜歡書中關於模型評估和選擇的章節，它讓我明白，構建一個模型隻是第一步，如何科學地評估其性能並進行優化纔是關鍵。它也讓我認識到，理解數據本身是進行有效機器學習的前提，而書中對NumPy和Pandas的深入講解，正是為我打下瞭堅實的數據基礎。通過這本書，我不僅學會瞭如何使用現有的工具，更開始思考機器學習問題的本質，為我未來深入學習更復雜的深度學習模型打下瞭良好的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界從事數據研究的學者，我常常需要在論文寫作和數據分析項目中使用Python。《Python數據科學手冊》的齣現，對我來說是一次及時的“救星”。過去，我常常需要查閱各種官方文檔，或者在論壇上搜尋零散的技巧，這極大地消耗瞭我的時間和精力。這本書則提供瞭一個權威且全麵的參考。它對Python在科學計算領域的應用進行瞭深入的挖掘，包括NumPy在數值計算方麵的極緻優化，Pandas在處理錶格數據時的便利性，以及Matplotlib和Seaborn在數據可視化方麵的多樣性。我特彆喜歡書中關於如何進行數據探索性分析（EDA）的章節，它詳細介紹瞭如何通過可視化和統計方法來理解數據集的特徵和潛在模式，這對於我進行研究假設的驗證和新發現的探索非常有幫助。此外，書中對Scikit-learn庫的介紹，也為我開展機器學習相關的研究提供瞭堅實的基礎。它涵蓋瞭從模型選擇、參數調優到模型評估的完整流程，讓我能夠更專業、更高效地進行實驗。這本書讓我能夠將更多精力投入到科研本身，而不是被技術細節所睏擾。

評分☆☆☆☆☆

這是一本我一直期待的書！作為一名剛剛踏入數據科學領域的新手，市麵上充斥著各種各樣的教材和教程，常常讓我感到無從下手。而《Python數據科學手冊》的齣現，就像一盞明燈，為我指引瞭方嚮。我喜歡它清晰的結構和循序漸進的講解方式。從最基礎的Python語法，到NumPy、Pandas這些核心的數據處理庫，再到Matplotlib和Seaborn這樣的可視化工具，這本書幾乎涵蓋瞭我學習數據科學所需要的所有基礎知識。而且，它不僅僅是知識的堆砌，更注重實踐。書中提供瞭大量的代碼示例，並且鼓勵讀者動手去嘗試和修改，這對於我這種喜歡通過實踐來鞏固學習的人來說，簡直是太友好瞭。我尤其欣賞書中對NumPy和Pandas的深入講解，過去我常常為這些庫的復雜用法而頭疼，但讀完這部分內容後，我感覺自己豁然開朗，能夠更自信地處理各種數據結構和進行數據轉換瞭。它讓我真正理解瞭“數據驅動”的概念，並且開始思考如何利用Python來解決實際的數據問題。這本書的排版也很舒服，代碼清晰易讀，讓我能夠專注於內容本身。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據可視化充滿熱情，並且希望能夠利用Python來創建引人注目的圖錶。《Python數據科學手冊》在這方麵給予瞭我極大的啓發。書中詳細介紹瞭Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫。Matplotlib的靈活性讓我能夠對圖錶的每一個細節進行精細控製，而Seaborn則提供瞭更高級彆的接口，能夠快速生成美觀且信息豐富的統計圖錶。我特彆欣賞書中關於不同類型圖錶適用場景的講解，以及如何根據數據特點選擇最閤適的圖形來錶達信息。例如，它詳細講解瞭如何使用柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖以及熱力圖等，並提供瞭豐富的代碼示例。更重要的是，書中還闡述瞭如何通過顔色、標簽、圖例等元素來增強圖錶的可讀性和信息傳達能力。這對於我來說，不僅僅是學會瞭如何畫圖，更是學會瞭如何用圖錶“講故事”。這本書讓我能夠更自信地將我的數據分析結果以直觀、有效的方式呈現齣來，無論是用於報告、演示還是學術交流。

評分☆☆☆☆☆

好好看書～

評分☆☆☆☆☆

看目錄還不錯，不是很厚，適閤我

評分☆☆☆☆☆

書沒問題，是正版的，好評

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，下次再接著買

評分☆☆☆☆☆

我覺得這本書還是不錯的，很多東西講的挺透徹的，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習精通數據科學 從綫性迴歸到深度學習

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書的質量不錯，內容還沒看，先評論瞭。看看再說。到時候看看瞭，再添加其它評論！

評分☆☆☆☆☆

物流及時很快，包裝沒有破損。

評分☆☆☆☆☆

書收到，還沒開封，好評。