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印度，Gopi，Subramanian，萨伯拉曼尼安 著，方延风，刘丹 译

图书标签:

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

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115435101

版次：1

商品编码：12071866

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：380

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。
阅读本书，你将学会：
■ 揭示数据科学算法的完整范畴；
■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；
■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；
■ 进一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施；
■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；
■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。
本书特色：
■ 内容明确且易于跟学；
■ 甄选重要的任务与问题；
■ 精心组织编排内容，有效解决问题；
■ 清晰易懂的讲解方式；
■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题中。

内容简介

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的必读之一。
本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。
本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。

作者简介

Gopi Subramanian是一名数据科学家，他在数据挖掘与机器学习领域有着超过15年经验。在过去的10年中，他设计、构思、开发并领导了数据挖掘、文本挖掘、自然语言处理、信息提取和检索等多个项目，涉及不同领域和商务垂直系统。他在美国和印度的专利局共计申请了10多项专利，并以自己的名义出版了许多书籍。

目录

目录

第1章 Python在数据科学中的应用 1
1．1　简介　2
1．2　使用字典对象　2
1．2．1　准备工作　2
1．2．2　操作方法　2
1．2．3　工作原理　3
1．2．4　更多内容　4
1．2．5　参考资料　6
1．3　使用字典的字典　6
1．3．1　准备工作　6
1．3．2　操作方法　6
1．3．3　工作原理　7
1．3．4　参考资料　7
1．4　使用元组　7
1．4．1　准备工作　7
1．4．2　操作方法　8
1．4．3　工作原理　9
1．4．4　更多内容　12
1．4．5　参考资料　12
1．5　使用集合　13
1．5．1　准备工作　13
1．5．2　操作方法　13
1．5．3　工作原理　14
1．5．4　更多内容　15
1．6　写一个列表　16
1．6．1　准备工作　16
1．6．2　操作方法　16
1．6．3　工作原理　18
1．6．4　更多内容　19
1．7　从另一个列表创建列表——列表推导　20
1．7．1　准备工作　20
1．7．2　操作方法　20
1．7．3　工作原理　20
1．7．4　更多内容　21
1．8　使用迭代器　22
1．8．1　准备工作　22
1．8．2　操作方法　23
1．8．3　工作原理　23
1．8．4　更多内容　24
1．9　生成一个迭代器和生成器　24
1．9．1　准备工作　25
1．9．2　操作方法　25
1．9．3　工作原理　25
1．9．4　更多内容　25
1．10　使用可迭代对象　26
1．10．1　准备工作　26
1．10．2　操作方法　26
1．10．3　工作原理　27
1．10．4　参考资料　27
1．11　将函数作为变量传递　28
1．11．1　准备工作　28
1．11．2　操作方法　28
1．11．3　工作原理　28
1．12　在函数中嵌入函数　28
1．12．1　准备工作　29
1．12．2　操作方法　29
1．12．3　工作原理　29
1．13　将函数作为参数传递　29
1．13．1　准备工作　29
1．13．2　操作方法　29
1．13．3　工作原理　30
1．14　返回一个函数　30
1．14．1　准备工作　31
1．14．2　操作方法　31
1．14．3　工作原理　31
1．14．4　更多内容　32
1．15　使用装饰器改变函数行为　32
1．15．1　准备工作　32
1．15．2　操作方法　32
1．15．3　工作原理　33
1．16　使用lambda创造匿名函数　34
1．16．1　准备工作　34
1．16．2　操作方法　35
1．16．3　工作原理　35
1．17　使用映射函数　35
1．17．1　准备工作　36
1．17．2　操作方法　36
1．17．3　工作原理　36
1．17．4　更多内容　36
1．18　使用过滤器　37
1．18．1　准备工作　37
1．18．2　操作方法　37
1．18．3　工作原理　38
1．19　使用zip和izip函数　38
1．19．1　准备工作　38
1．19．2　操作方法　38
1．19．3　工作原理　38
1．19．4　更多内容　39
1．19．5　参考资料　40
1．20　从表格数据使用数组　40
1．20．1　准备工作　40
1．20．2　操作方法　41
1．20．3　工作原理　41
1．20．4　更多内容　42
1．21　对列进行预处理　43
1．21．1　准备工作　44
1．21．2　操作方法　44
1．21．3　工作原理　45
1．21．4　更多内容　45
1．22　列表排序　46
1．22．1　准备工作　46
1．22．2　操作方法　46
1．22．3　工作原理　46
1．22．4　更多内容　47
1．23　采用键排序　47
1．23．1　准备工作　48
1．23．2　操作方法　48
1．23．3　工作原理　49
1．23．4　更多内容　49
1．24　使用itertools　52
1．24．1　准备工作　52
1．24．2　操作方法　52
1．24．3　工作原理　53
第2章　Python环境　55
2．1　简介　55
2．2　使用NumPy库　55
2．2．1　准备工作　55
2．2．2　操作方法　56
2．2．3　工作原理　58
2．2．4　更多内容　64
2．2．5　参考资料　64
2．3　使用matplotlib进行绘画　64
2．3．1　准备工作　64
2．3．2　操作方法　64
2．3．3　工作原理　66
2．3．4　更多内容　72
2．4　使用scikit-learn进行机器学习　73
2．4．1　准备工作　73
2．4．2　操作方法　73
2．4．3　工作原理　75
2．4．4　更多内容　81
2．4．5　参考资料　82
第3章　数据分析——探索与争鸣　83
3．1　简介　84
3．2　用图表分析单变量数据　85
3．2．1　准备工作　85
3．2．2　操作方法　86
3．2．3　工作原理　87
3．2．4　参考资料　92
3．3　数据分组和使用点阵图　92
3．3．1　准备工作　93
3．3．2　操作方法　93
3．3．3　工作原理　95
3．3．4　参考资料　97
3．4　为多变量数据绘制散点阵图　97
3．4．1　准备工作　98
3．4．2　操作方法　98
3．4．3　工作原理　99
3．4．4　参考资料　100
3．5　使用热图　101
3．5．1　准备工作　101
3．5．2　操作方法　101
3．5．3　工作原理　102
3．5．4　更多内容　104
3．5．5　参考资料　105
3．6　实施概要统计及绘图　105
3．6．1　准备工作　105
3．6．2　操作方法　106
3．6．3　工作原理　107
3．6．4　参考资料　110
3．7　使用箱须图　110
3．7．1　准备工作　110
3．7．2　操作方法　110
3．7．3　工作原理　111
3．7．4　更多内容　112
3．8　修补数据　113
3．8．1　准备工作　113
3．8．2　操作方法　113
3．8．3　工作原理　114
3．8．4　更多内容　115
3．8．5　参考资料　116
3．9　实施随机采样　116
3．9．1　准备工作　116
3．9．2　操作方法　117
3．9．3　工作原理　117
3．9．4　更多内容　118
3．10　缩放数据　118
3．10．1　准备工作　118
3．10．2　操作方法　118
3．10．3　工作原理　119
3．10．4　更多内容　119
3．11　数据标准化　121
3．11．1　准备工作　121
3．11．2　操作方法　121
3．11．3　工作原理　122
3．11．4　更多内容　122
3．12　实施分词化　123
3．12．1　准备工作　123
3．12．2　操作方法　123
3．12．3　工作原理　124
3．12．4　更多内容　125
3．12．5　参考资料　127
3．13　删除停用词　127
3．13．1　操作方法　128
3．13．2　工作原理　129
3．13．3　更多内容　130
3．13．4　参考资料　130
3．14　词提取　130
3．14．1　准备工作　131
3．14．2　操作方法　132
3．14．3　工作原理　132
3．14．4　更多内容　133
3．14．5　参考资料　133
3．15　执行词形还原　134
3．15．1　准备工作　134
3．15．2　操作方法　134
3．15．3　工作原理　135
3．15．4　更多内容　135
3．15．5　参考资料　135
3．16　词袋模型表示文本　136
3．16．1　准备工作　136
3．16．2　操作方法　136
3．16．3　工作原理　138
3．16．4　更多内容　140
3．16．5　参考资料　141
3．17　计算词频和反文档频率　142
3．17．1　准备工作　142
3．17．2　操作方法　142
3．17．3　工作原理　144
3．17．4　更多内容　145
第4章　数据分析——深入理解　146
4．1　简介　146
4．2　抽取主成分　147
4．2．1　准备工作　148
4．2．2　操作方法　149
4．2．3　工作原理　151
4．2．4　更多内容　152
4．2．5　参考资料　154
4．3　使用核PCA　154
4．3．1　准备工作　154
4．3．2　操作方法　154
4．3．3　工作原理　156
4．3．4　更多内容　159
4．4　使用奇异值分解抽取特征　160
4．4．1　准备工作　161
4．4．2　操作方法　161
4．4．3　工作原理　162
4．4．4　更多内容　163
4．5　用随机映射给数据降维　164
4．5．1　准备工作　164
4．5．2　操作方法　165
4．5．3　工作原理　166
4．5．4　更多内容　167
4．5．5　参考资料　168
4．6　用NMF分解特征矩阵　168
4．6．1　准备工作　169
4．6．2　操作方法　170
4．6．3　工作原理　172
4．6．4　更多内容　175
4．6．5　参考资料　176
第5章　数据挖掘——海底捞针　177
5．1　简介　177
5．2　使用距离度量　178
5．2．1　准备工作　178
5．2．2　操作方法　179
5．2．3　工作原理　180
5．2．4　更多内容　183
5．2．5　参考资料　184
5．3　学习和使用核方法　184
5．3．1　准备工作　184
5．3．2　操作方法　185
5．3．3　工作原理　186
5．3．4　更多内容　187
5．3．5　参考资料　187
5．4　用k-means进行数据聚类　188
5．4．1　准备工作　188
5．4．2　操作方法　190
5．4．3　工作原理　191
5．4．4　更多内容　192
5．4．5　参考资料　193
5．5　学习向量量化　193
5．5．1　准备工作　193
5．5．2　操作方法　194
5．5．3　工作原理　197
5．5．4　更多内容　199
5．5．5　参考资料　199
5．6　在单变量数据中找出异常点　200
5．6．1　准备工作　200
5．6．2　操作方法　202
5．6．3　工作原理　203
5．6．4　更多内容　205
5．6．5　参考资料　207
5．7　使用局部异常因子方法发现异常点　207
5．7．1　准备工作　207
5．7．2　操作方法　208
5．7．3　工作原理　210
5．7．4　更多内容　216
第6章　机器学习1　217
6．1　简介　217
6．2　为建模准备数据　218
6．2．1　准备工作　218
6．2．2　操作方法　218
6．2．3　工作原理　221
6．2．4　更多内容　222
6．3　查找最近邻　223
6．3．1　准备工作　224
6．3．2　操作方法　226
6．3．3　工作原理　227
6．3．4　更多内容　229
6．3．5　参考资料　230
6．4　用朴素贝叶斯分类文档　230
6．4．1　准备工作　232
6．4．2　操作方法　232
6．4．3　工作原理　238
6．4．4　更多内容　242
6．4．5　参考资料　242
6．5　构建决策树解决多类问题　243
6．5．1　准备工作　244
6．5．2　操作方法　247
6．5．3　工作原理　249
6．5．4　更多内容　251
6．5．5　参考资料　252
第7章　机器学习2　253
7．1　简介　253
7．2　回归方法预测实数值　254
7．2．1　准备工作　255
7．2．2　操作方法　256
7．2．3　工作原理　259
7．2．4　更多内容　263
7．2．5　参考资料　267
7．3　学习L2缩减回归——岭回归　267
7．3．1　准备工作　268
7．3．2　操作方法　268
7．3．3　工作原理　271
7．3．4　更多内容　273
7．3．5　参考资料　276
7．4　学习L1缩减回归——LASSO　276
7．4．1　准备工作　277
7．4．2　操作方法　277
7．4．3　工作原理　280
7．4．4　更多内容　283
7．4．5　参考资料　283
7．5　L1和L2缩减交叉验证迭代　283
7．5．1　准备工作　284
7．5．2　操作方法　284
7．5．3　工作原理　288
7．5．4　更多内容　294
7．5．5　参考资料　295
第8章　集成方法　296
8．1　简介　296
8．2　理解集成——挂袋法　297
8．2．1　准备工作　298
8．2．2　操作方法　298
8．2．3　工作原理　300
8．2．4　更多内容　304
8．2．5　参考资料　305
8．3　理解集成——提升法　305
8．3．1　准备工作　307
8．3．2　操作方法　307
8．3．3　工作原理　312
8．3．4　更多内容　319
8．3．5　参考资料　319
8．4　理解集成——梯度提升　320
8．4．1　准备工作　321
8．4．2　操作方法　321
8．4．3　工作原理　325
8．4．4　更多内容　330
8．4．5　参考资料　330
第9章　生长树　331
9．1　简介　331
9．2　从生长树到生长森林——随机森林　332
9．2．1　准备工作　333
9．2．2　操作方法　333
9．2．3　工作原理　336
9．2．4　更多内容　340
9．2．5　参考资料　342
9．3　生成超随机树　342
9．3．1　准备工作　343
9．3．2　操作方法　343
9．3．3　工作原理　345
9．3．4　更多内容　349
9．3．5　参考资料　349
9．4　生成旋转森林　349
9．4．1　准备工作　350
9．4．2　操作方法　350
9．4．3　工作原理　353
9．4．4　更多内容　358
9．4．5　参考资料　358
第10章　大规模机器学习——在线学习　359
10．1　简介　359
10．2　用感知器作为在线学习算法　360
10．2．1　准备工作　361
10．2．2　操作方法　362
10．2．3　工作原理　363
10．2．4　更多内容　366
10．2．5　参考资料　367
10．3　用随机梯度下降解决回归问题　367
10．3．1　准备工作　369
10．3．2　操作方法　369
10．3．3　工作原理　370
10．3．4　更多内容　373
10．3．5　参考资料　375
10．4　用随机梯度下降解决分类问题　375
10．4．1　准备工作　376
10．4．2　操作方法　376
10．4．3　工作原理　377
10．4．4　更多内容　379
10．4．5　参考资料　380

Python数据科学指南 一、 导言：拥抱数据驱动的时代 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、洞察趋势、推动创新的核心要素。从商业智能到科学研究，从市场营销到金融分析，掌握数据分析和处理的能力已不再是少数专业人士的专属技能，而是各行各业必备的核心竞争力。Python，凭借其易学易用、功能强大、生态丰富等优势，已然成为数据科学领域的首选语言。本书旨在为渴望踏入数据科学殿堂的读者提供一份全面而深入的指南，帮助您系统地学习Python在数据科学中的应用，从基础概念到高级技巧，助您构建扎实的数据科学知识体系，并能独立解决实际数据问题。 本书并非一本简单的工具手册，而是希望引导读者理解数据科学的思维方式和方法论。我们将循序渐进地带领您探索数据从采集、清洗、探索性分析、建模到最终可视化的整个生命周期。无论您是初次接触数据科学的学生，还是希望拓展技能的开发者，亦或是需要从海量数据中挖掘价值的业务分析师，本书都将是您不可或缺的伙伴。 二、 Python 数据科学生态概览 Python之所以能在数据科学领域占据主导地位，离不开其庞大而活跃的社区以及丰富多样的库。本书将重点介绍以下几个核心库，它们共同构建了Python数据科学的坚实基石： 1. NumPy (Numerical Python): NumPy是Python科学计算的基础包。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及大量的数学函数，能够对数组进行高效的向量化运算，极大地提升了数值计算的效率。从处理大型数据集到执行复杂的数学运算，NumPy都是必不可少的工具。 2. Pandas: Pandas是Python数据分析的瑞士军刀。它提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格型数据结构）。Pandas使得数据的导入、清洗、转换、合并、聚合以及其他各种数据操作变得异常便捷和高效。几乎所有的数据科学任务都会用到Pandas来处理表格型数据。 3. Matplotlib: Matplotlib是Python中最基础、最常用的数据可视化库。它提供了丰富的绘图函数，可以创建各种静态、动态、交互式的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。清晰直观的可视化是理解数据、沟通洞察的关键。 4. Seaborn: Seaborn是基于Matplotlib的一个高级数据可视化库。它提供了更美观、更具统计学意义的图表样式，尤其擅长绘制复杂的统计图形，如分布图、回归图、分类图等，可以帮助我们更快地发现数据中的模式和关系。 5. Scikit-learn: Scikit-learn是Python中最流行、最全面的机器学习库。它提供了各种监督学习和无监督学习算法的实现，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等。本书将涵盖Scikit-learn的基本使用方法，帮助您构建和评估机器学习模型。 除了这些核心库，我们还会触及其他一些在特定场景下非常有用的库，例如用于处理文本数据的NLTK或spaCy，用于网络爬虫的BeautifulSoup或Scrapy，以及用于构建交互式仪表板的Dash或Streamlit等，让您的数据科学实践更加灵活和强大。 三、 数据采集与预处理：夯实数据基础 高质量的数据是成功数据分析的前提。本部分将深入探讨如何从各种来源获取数据，并进行必要的清洗和预处理，确保数据的准确性和可用性。 1. 数据来源与获取: 文件读取: 学习使用Pandas高效读取各种常见格式的文件，包括CSV、Excel、JSON、SQL数据库等。 网络爬虫基础: 介绍HTTP请求、HTML解析等基本概念，并使用Python库（如Requests、BeautifulSoup）从网页中抓取结构化或非结构化数据。 API接口: 了解如何通过API访问外部数据源，如社交媒体API、天气API、金融数据API等，并处理返回的JSON或XML数据。 2. 数据清洗与转换: 缺失值处理: 识别并处理数据中的缺失值，包括删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）等策略。 异常值检测与处理: 学习检测数据中的异常值，并根据业务场景决定是移除、转换还是保留。 数据类型转换: 确保数据列具有正确的数据类型（如数值型、类别型、日期型），并进行必要的转换。 重复值处理: 识别并移除数据集中的重复记录。 数据格式统一: 解决日期、时间、字符串等数据格式不一致的问题。 文本数据处理: 进行文本清洗，如去除标点符号、转换为小写、去除停用词、分词、词干提取或词形还原等。 3. 特征工程基础: 特征创建: 根据现有特征生成新的、更有意义的特征，例如从日期中提取年、月、日，组合现有特征等。 类别特征编码: 将非数值型的类别特征转换为数值型，以便机器学习模型处理，如独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。 数值特征缩放: 对数值特征进行标准化（Standardization）或归一化（Normalization），以避免不同量级特征对模型产生不公平的影响。 四、 探索性数据分析 (EDA): 发现数据洞察 探索性数据分析是理解数据、发现模式、检验假设以及指导后续建模的关键步骤。通过统计量和可视化手段，我们可以深入了解数据的分布、关系和潜在的规律。 1. 描述性统计: 集中趋势度量: 计算均值、中位数、众数，了解数据的中心位置。 离散程度度量: 计算方差、标准差、四分位数、极差，了解数据的分散程度。 分布特征: 了解数据的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），判断数据的对称性和尖锐程度。 相关性分析: 计算变量之间的相关系数，了解它们之间的线性关系强度和方向。 2. 数据可视化: 单变量可视化: 直方图 (Histogram): 查看数值型数据的分布情况。 箱线图 (Box Plot): 识别数据的中位数、四分位数、异常值，了解数据的分布范围。 密度图 (Density Plot): 更平滑地展示数值型数据的分布。 双变量可视化: 散点图 (Scatter Plot): 查看两个数值型变量之间的关系。 线图 (Line Plot): 展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。 柱状图 (Bar Chart): 比较不同类别之间的数值大小。 堆积柱状图/百分比柱状图: 比较不同类别在总数中的构成。 多变量可视化: 热力图 (Heatmap): 可视化相关矩阵或二维分组统计量。 配对图 (Pair Plot): 同时展示多个变量之间的散点图和直方图，快速概览变量间关系。 小提琴图 (Violin Plot): 结合了箱线图和密度图的优点，展示数据的分布。 特定可视化: 地理信息可视化: （若涉及）展示地理数据的空间分布。 网络图可视化: （若涉及）展示实体及其关系。 五、 数据建模与机器学习入门 一旦数据经过清洗和探索，我们就可以开始构建模型来解决实际问题。本部分将介绍一些基础的机器学习算法及其在Python中的实现。 1. 机器学习基础概念: 监督学习 vs. 无监督学习: 理解两种主要学习范式的区别与应用场景。 训练集、验证集、测试集: 掌握划分数据集的意义和方法，避免模型过拟合。 模型评估指标: 学习如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、RMSE、R²等指标评估模型性能。 过拟合与欠拟合: 理解这两个常见问题，并学习如何诊断和解决。 2. 监督学习算法: 回归模型: 线性回归 (Linear Regression): 预测连续数值型目标变量。 多项式回归 (Polynomial Regression): 处理非线性关系。 正则化回归 (Ridge, Lasso): 防止过拟合，进行特征选择。 分类模型: 逻辑回归 (Logistic Regression): 预测二分类或多分类结果。 K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): 基于邻近样本进行分类。 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM): 寻找最优决策边界。 决策树 (Decision Tree): 直观的树状模型，易于理解。 随机森林 (Random Forest): 集成学习方法，通过多棵决策树提高鲁棒性和准确性。 3. 无监督学习算法: 聚类算法: K-Means 聚类: 将数据分成K个簇。 层次聚类 (Hierarchical Clustering): 构建数据的层次结构。 降维算法: 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): 减少数据维度，保留主要信息。 4. 模型调优与选择: 交叉验证 (Cross-Validation): 更可靠地评估模型性能。 网格搜索 (Grid Search) 与随机搜索 (Random Search): 寻找模型的最佳超参数组合。 六、 数据可视化进阶与结果展示 清晰、有说服力的数据可视化是将分析结果传达给他人、支持决策的关键。本部分将带领读者深入学习高级可视化技巧，并展示如何构建引人入胜的数据故事。 1. 使用Seaborn进行高级可视化: 分布可视化: 探索多变量分布，如`jointplot`、`pairplot`。 回归可视化: 直观展示回归模型的结果，如`regplot`。 分类可视化: 比较不同类别的数据，如`boxplot`、`violinplot`、`swarmplot`。 矩阵可视化: 如`heatmap`，展示相关性矩阵或混淆矩阵。 2. 定制化图表: Matplotlib自定义: 学习如何调整图表的标题、轴标签、刻度、颜色、样式、图例等，使其更具专业性和可读性。 子图与多图布局: 如何在一个画布上绘制多个图表，清晰对比不同信息。 3. 交互式可视化基础 (可选): Plotly/Bokeh入门: 介绍创建交互式图表的库，允许用户缩放、平移、悬停显示信息，提升用户体验。 4. 构建数据故事: 选择合适的图表: 根据要传达的信息选择最有效的可视化形式。 组织信息流: 如何将多个图表和文字串联起来，逻辑清晰地讲述一个数据故事。 突出关键洞察: 通过强调、注释等方式，引导读者关注最重要的发现。 七、 案例研究与项目实践 理论知识的学习需要通过实践来巩固和深化。本书将提供几个贴近实际的案例研究，涵盖不同领域的数据科学应用，引导读者将所学知识融会贯通。 案例一：用户行为分析 (例如，电商网站的用户购买行为分析，预测用户流失) 案例二：金融数据分析 (例如，股票价格预测，信用评分模型) 案例三：文本情感分析 (例如，分析社交媒体评论的情感倾向) 案例四：图像数据处理入门 (例如，简单的图像分类或特征提取) 通过这些案例，读者将有机会亲手运用Python数据科学全套流程，从数据获取到模型部署，体验完整的项目开发过程。 八、 结论与未来展望 本书提供了一个全面而实用的Python数据科学学习路径。通过系统学习本书内容，您将具备运用Python进行数据采集、清洗、分析、可视化和建模的能力。数据科学领域发展迅速，本书提供的知识体系将是您持续学习和探索的坚实基础。鼓励读者保持好奇心，不断实践，探索更高级的主题，如深度学习、大数据处理框架（Spark）、分布式计算等，并在实际项目中不断成长。 谁适合阅读本书？ 初学者: 希望系统学习数据科学的入门者。 学生: 计算机科学、统计学、数学、工程学等相关专业的学生。 开发者: 希望将Python应用于数据分析和机器学习的软件工程师。 业务分析师: 需要从数据中挖掘洞察以支持业务决策的专业人士。 研究人员: 需要进行数据分析和建模的科研工作者。 掌握Python数据科学技能，将为您在日新月异的数字世界中开辟更广阔的机遇。踏上这段激动人心的旅程吧！

评分☆☆☆☆☆

我是一个完全没有编程基础的跨专业人士，一直对数据科学领域充满好奇，但又害怕复杂的代码和理论。当我拿到这本《Python数据科学指南》时，我的第一反应是“我真的能看懂吗？”。然而，事实证明我的担忧是多余的。作者用一种非常易懂、亲切的方式来讲解Python的基础知识，就像在和你聊天一样。那些一开始我以为会很难的概念，在书中都变得非常直观。比如，讲解列表和字典的时候，作者用了很形象的比喻，让我一下子就明白了它们的用法。而当涉及到数据分析时，书中更是提供了大量的“拿来即用”的代码模板，我只需要稍作修改，就可以应用到自己的小项目中。最让我感动的是，书中还包含了一些关于数据科学倫理和职业发展的内容，这让我觉得这本书不仅仅是技术手册，更是一本人生指导。这本书让我相信，即使没有编程背景，我也可以学会数据科学。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python数据科学指南》在我看来，简直是一本为有经验的数据科学家量身打造的进阶宝典。我之前已经在使用Python进行数据分析，但总感觉在一些高级技巧和优化方法上有所欠缺。这本书在数据处理的效率和性能优化方面，提供了许多我从未接触过的见解。例如，在处理大规模数据集时，书中深入探讨了内存管理和并行计算的策略，这对于我目前正在进行的项目至关重要。此外，它对于模型评估和选择的论述也相当深入，不仅仅停留在基础的准确率、召回率，还涉及了ROC曲线、AUC值、F1分数以及交叉验证等更复杂的评估指标，并且详细解释了它们在不同场景下的适用性。我尤其欣赏书中关于特征工程的章节，里面的一些高级特征构建技巧，例如基于时间序列的滞后特征、滑动窗口聚合等，为我提供了很多新的思路。总而言之，这本书让我对Python在数据科学领域的应用有了更深刻的认识，也为我未来的研究方向提供了新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，墨蓝色的背景搭配烫金的书名“Python数据科学指南”，瞬间就吸引了我。作为一名刚入门数据科学的在校学生，我对于学习路径和知识体系的构建感到有些迷茫，而这本书的目录结构则清晰地为我指明了方向。从Python基础语法到NumPy、Pandas等核心库的讲解，再到数据可视化和机器学习入门，每个章节的循序渐进都让我感到安心。尤其让我惊喜的是，书中在讲解理论知识的同时，还穿插了大量的实际案例和代码示例，这对于我这种动手能力较强，喜欢边学边练的学习者来说，简直是福音。我迫不及待地想要翻开第一页，开始我的数据科学探索之旅。书中的排版也很舒适，字号大小适中，行间距合理，长时间阅读也不会感到疲惫。印刷质量也很不错，纸张厚实，不易反光，整体的阅读体验非常棒。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始是被这本书“数据科学”这个时髦的字眼吸引的，想着能快速上手，做一个“数据分析师”。但当我翻开《Python数据科学指南》，才发现它远不止于此。这本书更像是一位耐心的老师，它没有直接给你答案，而是教你如何去寻找答案。在讲解NumPy和Pandas时，我感受到了作者对细节的极致追求，每一个函数的使用场景、每一个参数的意义都被解释得清清楚楚。更重要的是，它引导我去思考“为什么”要这样做，而不是简单地“怎么做”。例如，在数据清洗章节，它不仅仅告诉你如何删除缺失值，还会让你思考缺失值产生的原因以及不同的处理策略对分析结果的影响。书中关于数据可视化的部分，更是让我看到了数据本身的美，不同的图表类型如何有效地传达信息，以及如何用Python绘制出美观且富有洞察力的图表。这本书让我从一个“代码搬运工”逐渐成长为一个能独立思考、解决实际问题的“数据科学家”。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python数据科学指南》这本书，我立刻被其严谨的学术风格和深厚的理论功底所吸引。作为一名研究人员，我对数据分析的严谨性有着极高的要求。这本书在数学和统计学理论的阐述上，做到了既严谨又不失可读性。它不仅仅是简单地给出代码，而是深入剖析了背后所依赖的数学原理，例如在讲解线性回归时，对最小二乘法的推导过程就非常清晰，让我对模型的原理有了更深刻的理解。书中对统计检验方法的介绍也十分全面，包括t检验、卡方检验等，并给出了在Python中实现这些检验的具体方法。此外，书中对一些高级算法的讲解，如决策树、随机森林等，也都配有详细的数学模型和算法流程图，这对于我进行深入研究和改进现有算法非常有帮助。这本书无疑为我的学术研究提供了一个坚实的理论基础和强大的工具支撑。

评分☆☆☆☆☆

内容怎么样还没看，但是为了凑页数字特别大，行间距特大，读起来很不舒服

评分☆☆☆☆☆

内容还不错，网上有勘误，很多都是大小写错误。

评分☆☆☆☆☆

物流太差，次日达五天才收到。

评分☆☆☆☆☆

原来很晦涩的一些概念，感觉云里雾里，先按书中的代码敲进去，过程对理解概念很有帮助，本书真的很不错。

评分☆☆☆☆☆

机器学习基本概念及实现。不错的入门书

评分☆☆☆☆☆

纸质质量比较差，看着不像是正版，好多字母比较模糊。

评分☆☆☆☆☆

未来几周就看这本书了，感谢快递小哥大年初五给送货。京东送货最靠谱。

评分☆☆☆☆☆

不错吧，有用

评分☆☆☆☆☆

非常棒！！！！！！！