Python數據科學指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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印度，Gopi，Subramanian，薩伯拉曼尼安 著，方延風，劉丹 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115435101

版次：1

商品編碼：12071866

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：380

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書從講解如何在數據科學中應用Python開始，陸續介紹瞭Python的工作環境，如何用Python分析數據，以及數據挖掘的概念，然後又擴展到機器學習。本書還涵蓋瞭縮減原則、集成方法、隨機森林、鏇轉森林和超樹等方麵的內容，這些都是一個成功的數據科學專傢所必需掌握的。
閱讀本書，你將學會：
■ 揭示數據科學算法的完整範疇；
■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python庫；
■ 瞭解進階迴歸方法的建模和變量選擇；
■ 進一步徹底理解集成方法的潛在含義及實施；
■ 在各種各樣的數值和文本數據集上解決實際問題；
■ 熟悉先進的算法，如梯度提升、隨機森林、鏇轉森林等。
本書特色：
■ 內容明確且易於跟學；
■ 甄選重要的任務與問題；
■ 精心組織編排內容，有效解決問題；
■ 清晰易懂的講解方式；
■ 書中呈現的解決方案能夠直接應用到實際問題中。

內容簡介

Python作為一種高級程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言，並成為數據科學傢的必讀之一。
本書詳細介紹瞭Python在數據科學中的應用，包括數據探索、數據分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等主題。每一章都為讀者提供瞭足夠的數學知識和代碼示例來理解不同深度的算法功能，幫助讀者更好地掌握各個知識點。
本書內容結構清晰，示例完整，無論是數據科學領域的新手，還是經驗豐富的數據科學傢都將從中獲益。

作者簡介

Gopi Subramanian是一名數據科學傢，他在數據挖掘與機器學習領域有著超過15年經驗。在過去的10年中，他設計、構思、開發並領導瞭數據挖掘、文本挖掘、自然語言處理、信息提取和檢索等多個項目，涉及不同領域和商務垂直係統。他在美國和印度的專利局共計申請瞭10多項專利，並以自己的名義齣版瞭許多書籍。

目錄

目錄

第1章 Python在數據科學中的應用 1
1．1　簡介　2
1．2　使用字典對象　2
1．2．1　準備工作　2
1．2．2　操作方法　2
1．2．3　工作原理　3
1．2．4　更多內容　4
1．2．5　參考資料　6
1．3　使用字典的字典　6
1．3．1　準備工作　6
1．3．2　操作方法　6
1．3．3　工作原理　7
1．3．4　參考資料　7
1．4　使用元組　7
1．4．1　準備工作　7
1．4．2　操作方法　8
1．4．3　工作原理　9
1．4．4　更多內容　12
1．4．5　參考資料　12
1．5　使用集閤　13
1．5．1　準備工作　13
1．5．2　操作方法　13
1．5．3　工作原理　14
1．5．4　更多內容　15
1．6　寫一個列錶　16
1．6．1　準備工作　16
1．6．2　操作方法　16
1．6．3　工作原理　18
1．6．4　更多內容　19
1．7　從另一個列錶創建列錶——列錶推導　20
1．7．1　準備工作　20
1．7．2　操作方法　20
1．7．3　工作原理　20
1．7．4　更多內容　21
1．8　使用迭代器　22
1．8．1　準備工作　22
1．8．2　操作方法　23
1．8．3　工作原理　23
1．8．4　更多內容　24
1．9　生成一個迭代器和生成器　24
1．9．1　準備工作　25
1．9．2　操作方法　25
1．9．3　工作原理　25
1．9．4　更多內容　25
1．10　使用可迭代對象　26
1．10．1　準備工作　26
1．10．2　操作方法　26
1．10．3　工作原理　27
1．10．4　參考資料　27
1．11　將函數作為變量傳遞　28
1．11．1　準備工作　28
1．11．2　操作方法　28
1．11．3　工作原理　28
1．12　在函數中嵌入函數　28
1．12．1　準備工作　29
1．12．2　操作方法　29
1．12．3　工作原理　29
1．13　將函數作為參數傳遞　29
1．13．1　準備工作　29
1．13．2　操作方法　29
1．13．3　工作原理　30
1．14　返迴一個函數　30
1．14．1　準備工作　31
1．14．2　操作方法　31
1．14．3　工作原理　31
1．14．4　更多內容　32
1．15　使用裝飾器改變函數行為　32
1．15．1　準備工作　32
1．15．2　操作方法　32
1．15．3　工作原理　33
1．16　使用lambda創造匿名函數　34
1．16．1　準備工作　34
1．16．2　操作方法　35
1．16．3　工作原理　35
1．17　使用映射函數　35
1．17．1　準備工作　36
1．17．2　操作方法　36
1．17．3　工作原理　36
1．17．4　更多內容　36
1．18　使用過濾器　37
1．18．1　準備工作　37
1．18．2　操作方法　37
1．18．3　工作原理　38
1．19　使用zip和izip函數　38
1．19．1　準備工作　38
1．19．2　操作方法　38
1．19．3　工作原理　38
1．19．4　更多內容　39
1．19．5　參考資料　40
1．20　從錶格數據使用數組　40
1．20．1　準備工作　40
1．20．2　操作方法　41
1．20．3　工作原理　41
1．20．4　更多內容　42
1．21　對列進行預處理　43
1．21．1　準備工作　44
1．21．2　操作方法　44
1．21．3　工作原理　45
1．21．4　更多內容　45
1．22　列錶排序　46
1．22．1　準備工作　46
1．22．2　操作方法　46
1．22．3　工作原理　46
1．22．4　更多內容　47
1．23　采用鍵排序　47
1．23．1　準備工作　48
1．23．2　操作方法　48
1．23．3　工作原理　49
1．23．4　更多內容　49
1．24　使用itertools　52
1．24．1　準備工作　52
1．24．2　操作方法　52
1．24．3　工作原理　53
第2章　Python環境　55
2．1　簡介　55
2．2　使用NumPy庫　55
2．2．1　準備工作　55
2．2．2　操作方法　56
2．2．3　工作原理　58
2．2．4　更多內容　64
2．2．5　參考資料　64
2．3　使用matplotlib進行繪畫　64
2．3．1　準備工作　64
2．3．2　操作方法　64
2．3．3　工作原理　66
2．3．4　更多內容　72
2．4　使用scikit-learn進行機器學習　73
2．4．1　準備工作　73
2．4．2　操作方法　73
2．4．3　工作原理　75
2．4．4　更多內容　81
2．4．5　參考資料　82
第3章　數據分析——探索與爭鳴　83
3．1　簡介　84
3．2　用圖錶分析單變量數據　85
3．2．1　準備工作　85
3．2．2　操作方法　86
3．2．3　工作原理　87
3．2．4　參考資料　92
3．3　數據分組和使用點陣圖　92
3．3．1　準備工作　93
3．3．2　操作方法　93
3．3．3　工作原理　95
3．3．4　參考資料　97
3．4　為多變量數據繪製散點陣圖　97
3．4．1　準備工作　98
3．4．2　操作方法　98
3．4．3　工作原理　99
3．4．4　參考資料　100
3．5　使用熱圖　101
3．5．1　準備工作　101
3．5．2　操作方法　101
3．5．3　工作原理　102
3．5．4　更多內容　104
3．5．5　參考資料　105
3．6　實施概要統計及繪圖　105
3．6．1　準備工作　105
3．6．2　操作方法　106
3．6．3　工作原理　107
3．6．4　參考資料　110
3．7　使用箱須圖　110
3．7．1　準備工作　110
3．7．2　操作方法　110
3．7．3　工作原理　111
3．7．4　更多內容　112
3．8　修補數據　113
3．8．1　準備工作　113
3．8．2　操作方法　113
3．8．3　工作原理　114
3．8．4　更多內容　115
3．8．5　參考資料　116
3．9　實施隨機采樣　116
3．9．1　準備工作　116
3．9．2　操作方法　117
3．9．3　工作原理　117
3．9．4　更多內容　118
3．10　縮放數據　118
3．10．1　準備工作　118
3．10．2　操作方法　118
3．10．3　工作原理　119
3．10．4　更多內容　119
3．11　數據標準化　121
3．11．1　準備工作　121
3．11．2　操作方法　121
3．11．3　工作原理　122
3．11．4　更多內容　122
3．12　實施分詞化　123
3．12．1　準備工作　123
3．12．2　操作方法　123
3．12．3　工作原理　124
3．12．4　更多內容　125
3．12．5　參考資料　127
3．13　刪除停用詞　127
3．13．1　操作方法　128
3．13．2　工作原理　129
3．13．3　更多內容　130
3．13．4　參考資料　130
3．14　詞提取　130
3．14．1　準備工作　131
3．14．2　操作方法　132
3．14．3　工作原理　132
3．14．4　更多內容　133
3．14．5　參考資料　133
3．15　執行詞形還原　134
3．15．1　準備工作　134
3．15．2　操作方法　134
3．15．3　工作原理　135
3．15．4　更多內容　135
3．15．5　參考資料　135
3．16　詞袋模型錶示文本　136
3．16．1　準備工作　136
3．16．2　操作方法　136
3．16．3　工作原理　138
3．16．4　更多內容　140
3．16．5　參考資料　141
3．17　計算詞頻和反文檔頻率　142
3．17．1　準備工作　142
3．17．2　操作方法　142
3．17．3　工作原理　144
3．17．4　更多內容　145
第4章　數據分析——深入理解　146
4．1　簡介　146
4．2　抽取主成分　147
4．2．1　準備工作　148
4．2．2　操作方法　149
4．2．3　工作原理　151
4．2．4　更多內容　152
4．2．5　參考資料　154
4．3　使用核PCA　154
4．3．1　準備工作　154
4．3．2　操作方法　154
4．3．3　工作原理　156
4．3．4　更多內容　159
4．4　使用奇異值分解抽取特徵　160
4．4．1　準備工作　161
4．4．2　操作方法　161
4．4．3　工作原理　162
4．4．4　更多內容　163
4．5　用隨機映射給數據降維　164
4．5．1　準備工作　164
4．5．2　操作方法　165
4．5．3　工作原理　166
4．5．4　更多內容　167
4．5．5　參考資料　168
4．6　用NMF分解特徵矩陣　168
4．6．1　準備工作　169
4．6．2　操作方法　170
4．6．3　工作原理　172
4．6．4　更多內容　175
4．6．5　參考資料　176
第5章　數據挖掘——海底撈針　177
5．1　簡介　177
5．2　使用距離度量　178
5．2．1　準備工作　178
5．2．2　操作方法　179
5．2．3　工作原理　180
5．2．4　更多內容　183
5．2．5　參考資料　184
5．3　學習和使用核方法　184
5．3．1　準備工作　184
5．3．2　操作方法　185
5．3．3　工作原理　186
5．3．4　更多內容　187
5．3．5　參考資料　187
5．4　用k-means進行數據聚類　188
5．4．1　準備工作　188
5．4．2　操作方法　190
5．4．3　工作原理　191
5．4．4　更多內容　192
5．4．5　參考資料　193
5．5　學習嚮量量化　193
5．5．1　準備工作　193
5．5．2　操作方法　194
5．5．3　工作原理　197
5．5．4　更多內容　199
5．5．5　參考資料　199
5．6　在單變量數據中找齣異常點　200
5．6．1　準備工作　200
5．6．2　操作方法　202
5．6．3　工作原理　203
5．6．4　更多內容　205
5．6．5　參考資料　207
5．7　使用局部異常因子方法發現異常點　207
5．7．1　準備工作　207
5．7．2　操作方法　208
5．7．3　工作原理　210
5．7．4　更多內容　216
第6章　機器學習1　217
6．1　簡介　217
6．2　為建模準備數據　218
6．2．1　準備工作　218
6．2．2　操作方法　218
6．2．3　工作原理　221
6．2．4　更多內容　222
6．3　查找最近鄰　223
6．3．1　準備工作　224
6．3．2　操作方法　226
6．3．3　工作原理　227
6．3．4　更多內容　229
6．3．5　參考資料　230
6．4　用樸素貝葉斯分類文檔　230
6．4．1　準備工作　232
6．4．2　操作方法　232
6．4．3　工作原理　238
6．4．4　更多內容　242
6．4．5　參考資料　242
6．5　構建決策樹解決多類問題　243
6．5．1　準備工作　244
6．5．2　操作方法　247
6．5．3　工作原理　249
6．5．4　更多內容　251
6．5．5　參考資料　252
第7章　機器學習2　253
7．1　簡介　253
7．2　迴歸方法預測實數值　254
7．2．1　準備工作　255
7．2．2　操作方法　256
7．2．3　工作原理　259
7．2．4　更多內容　263
7．2．5　參考資料　267
7．3　學習L2縮減迴歸——嶺迴歸　267
7．3．1　準備工作　268
7．3．2　操作方法　268
7．3．3　工作原理　271
7．3．4　更多內容　273
7．3．5　參考資料　276
7．4　學習L1縮減迴歸——LASSO　276
7．4．1　準備工作　277
7．4．2　操作方法　277
7．4．3　工作原理　280
7．4．4　更多內容　283
7．4．5　參考資料　283
7．5　L1和L2縮減交叉驗證迭代　283
7．5．1　準備工作　284
7．5．2　操作方法　284
7．5．3　工作原理　288
7．5．4　更多內容　294
7．5．5　參考資料　295
第8章　集成方法　296
8．1　簡介　296
8．2　理解集成——掛袋法　297
8．2．1　準備工作　298
8．2．2　操作方法　298
8．2．3　工作原理　300
8．2．4　更多內容　304
8．2．5　參考資料　305
8．3　理解集成——提升法　305
8．3．1　準備工作　307
8．3．2　操作方法　307
8．3．3　工作原理　312
8．3．4　更多內容　319
8．3．5　參考資料　319
8．4　理解集成——梯度提升　320
8．4．1　準備工作　321
8．4．2　操作方法　321
8．4．3　工作原理　325
8．4．4　更多內容　330
8．4．5　參考資料　330
第9章　生長樹　331
9．1　簡介　331
9．2　從生長樹到生長森林——隨機森林　332
9．2．1　準備工作　333
9．2．2　操作方法　333
9．2．3　工作原理　336
9．2．4　更多內容　340
9．2．5　參考資料　342
9．3　生成超隨機樹　342
9．3．1　準備工作　343
9．3．2　操作方法　343
9．3．3　工作原理　345
9．3．4　更多內容　349
9．3．5　參考資料　349
9．4　生成鏇轉森林　349
9．4．1　準備工作　350
9．4．2　操作方法　350
9．4．3　工作原理　353
9．4．4　更多內容　358
9．4．5　參考資料　358
第10章　大規模機器學習——在綫學習　359
10．1　簡介　359
10．2　用感知器作為在綫學習算法　360
10．2．1　準備工作　361
10．2．2　操作方法　362
10．2．3　工作原理　363
10．2．4　更多內容　366
10．2．5　參考資料　367
10．3　用隨機梯度下降解決迴歸問題　367
10．3．1　準備工作　369
10．3．2　操作方法　369
10．3．3　工作原理　370
10．3．4　更多內容　373
10．3．5　參考資料　375
10．4　用隨機梯度下降解決分類問題　375
10．4．1　準備工作　376
10．4．2　操作方法　376
10．4．3　工作原理　377
10．4．4　更多內容　379
10．4．5　參考資料　380

Python數據科學指南 一、 導言：擁抱數據驅動的時代 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、推動創新的核心要素。從商業智能到科學研究，從市場營銷到金融分析，掌握數據分析和處理的能力已不再是少數專業人士的專屬技能，而是各行各業必備的核心競爭力。Python，憑藉其易學易用、功能強大、生態豐富等優勢，已然成為數據科學領域的首選語言。本書旨在為渴望踏入數據科學殿堂的讀者提供一份全麵而深入的指南，幫助您係統地學習Python在數據科學中的應用，從基礎概念到高級技巧，助您構建紮實的數據科學知識體係，並能獨立解決實際數據問題。 本書並非一本簡單的工具手冊，而是希望引導讀者理解數據科學的思維方式和方法論。我們將循序漸進地帶領您探索數據從采集、清洗、探索性分析、建模到最終可視化的整個生命周期。無論您是初次接觸數據科學的學生，還是希望拓展技能的開發者，亦或是需要從海量數據中挖掘價值的業務分析師，本書都將是您不可或缺的夥伴。 二、 Python 數據科學生態概覽 Python之所以能在數據科學領域占據主導地位，離不開其龐大而活躍的社區以及豐富多樣的庫。本書將重點介紹以下幾個核心庫，它們共同構建瞭Python數據科學的堅實基石： 1. NumPy (Numerical Python): NumPy是Python科學計算的基礎包。它提供瞭高性能的多維數組對象（ndarray）以及大量的數學函數，能夠對數組進行高效的嚮量化運算，極大地提升瞭數值計算的效率。從處理大型數據集到執行復雜的數學運算，NumPy都是必不可少的工具。 2. Pandas: Pandas是Python數據分析的瑞士軍刀。它提供瞭兩種核心數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格型數據結構）。Pandas使得數據的導入、清洗、轉換、閤並、聚閤以及其他各種數據操作變得異常便捷和高效。幾乎所有的數據科學任務都會用到Pandas來處理錶格型數據。 3. Matplotlib: Matplotlib是Python中最基礎、最常用的數據可視化庫。它提供瞭豐富的繪圖函數，可以創建各種靜態、動態、交互式的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等。清晰直觀的可視化是理解數據、溝通洞察的關鍵。 4. Seaborn: Seaborn是基於Matplotlib的一個高級數據可視化庫。它提供瞭更美觀、更具統計學意義的圖錶樣式，尤其擅長繪製復雜的統計圖形，如分布圖、迴歸圖、分類圖等，可以幫助我們更快地發現數據中的模式和關係。 5. Scikit-learn: Scikit-learn是Python中最流行、最全麵的機器學習庫。它提供瞭各種監督學習和無監督學習算法的實現，如分類、迴歸、聚類、降維、模型選擇和預處理等。本書將涵蓋Scikit-learn的基本使用方法，幫助您構建和評估機器學習模型。 除瞭這些核心庫，我們還會觸及其他一些在特定場景下非常有用的庫，例如用於處理文本數據的NLTK或spaCy，用於網絡爬蟲的BeautifulSoup或Scrapy，以及用於構建交互式儀錶闆的Dash或Streamlit等，讓您的數據科學實踐更加靈活和強大。 三、 數據采集與預處理：夯實數據基礎 高質量的數據是成功數據分析的前提。本部分將深入探討如何從各種來源獲取數據，並進行必要的清洗和預處理，確保數據的準確性和可用性。 1. 數據來源與獲取: 文件讀取: 學習使用Pandas高效讀取各種常見格式的文件，包括CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等。 網絡爬蟲基礎: 介紹HTTP請求、HTML解析等基本概念，並使用Python庫（如Requests、BeautifulSoup）從網頁中抓取結構化或非結構化數據。 API接口: 瞭解如何通過API訪問外部數據源，如社交媒體API、天氣API、金融數據API等，並處理返迴的JSON或XML數據。 2. 數據清洗與轉換: 缺失值處理: 識彆並處理數據中的缺失值，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）等策略。 異常值檢測與處理: 學習檢測數據中的異常值，並根據業務場景決定是移除、轉換還是保留。 數據類型轉換: 確保數據列具有正確的數據類型（如數值型、類彆型、日期型），並進行必要的轉換。 重復值處理: 識彆並移除數據集中的重復記錄。 數據格式統一: 解決日期、時間、字符串等數據格式不一緻的問題。 文本數據處理: 進行文本清洗，如去除標點符號、轉換為小寫、去除停用詞、分詞、詞乾提取或詞形還原等。 3. 特徵工程基礎: 特徵創建: 根據現有特徵生成新的、更有意義的特徵，例如從日期中提取年、月、日，組閤現有特徵等。 類彆特徵編碼: 將非數值型的類彆特徵轉換為數值型，以便機器學習模型處理，如獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）等。 數值特徵縮放: 對數值特徵進行標準化（Standardization）或歸一化（Normalization），以避免不同量級特徵對模型産生不公平的影響。 四、 探索性數據分析 (EDA): 發現數據洞察 探索性數據分析是理解數據、發現模式、檢驗假設以及指導後續建模的關鍵步驟。通過統計量和可視化手段，我們可以深入瞭解數據的分布、關係和潛在的規律。 1. 描述性統計: 集中趨勢度量: 計算均值、中位數、眾數，瞭解數據的中心位置。 離散程度度量: 計算方差、標準差、四分位數、極差，瞭解數據的分散程度。 分布特徵: 瞭解數據的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），判斷數據的對稱性和尖銳程度。 相關性分析: 計算變量之間的相關係數，瞭解它們之間的綫性關係強度和方嚮。 2. 數據可視化: 單變量可視化: 直方圖 (Histogram): 查看數值型數據的分布情況。 箱綫圖 (Box Plot): 識彆數據的中位數、四分位數、異常值，瞭解數據的分布範圍。 密度圖 (Density Plot): 更平滑地展示數值型數據的分布。 雙變量可視化: 散點圖 (Scatter Plot): 查看兩個數值型變量之間的關係。 綫圖 (Line Plot): 展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。 柱狀圖 (Bar Chart): 比較不同類彆之間的數值大小。 堆積柱狀圖/百分比柱狀圖: 比較不同類彆在總數中的構成。 多變量可視化: 熱力圖 (Heatmap): 可視化相關矩陣或二維分組統計量。 配對圖 (Pair Plot): 同時展示多個變量之間的散點圖和直方圖，快速概覽變量間關係。 小提琴圖 (Violin Plot): 結閤瞭箱綫圖和密度圖的優點，展示數據的分布。 特定可視化: 地理信息可視化: （若涉及）展示地理數據的空間分布。 網絡圖可視化: （若涉及）展示實體及其關係。 五、 數據建模與機器學習入門 一旦數據經過清洗和探索，我們就可以開始構建模型來解決實際問題。本部分將介紹一些基礎的機器學習算法及其在Python中的實現。 1. 機器學習基礎概念: 監督學習 vs. 無監督學習: 理解兩種主要學習範式的區彆與應用場景。 訓練集、驗證集、測試集: 掌握劃分數據集的意義和方法，避免模型過擬閤。 模型評估指標: 學習如何使用準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、RMSE、R²等指標評估模型性能。 過擬閤與欠擬閤: 理解這兩個常見問題，並學習如何診斷和解決。 2. 監督學習算法: 迴歸模型: 綫性迴歸 (Linear Regression): 預測連續數值型目標變量。 多項式迴歸 (Polynomial Regression): 處理非綫性關係。 正則化迴歸 (Ridge, Lasso): 防止過擬閤，進行特徵選擇。 分類模型: 邏輯迴歸 (Logistic Regression): 預測二分類或多分類結果。 K近鄰算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): 基於鄰近樣本進行分類。 支持嚮量機 (Support Vector Machines, SVM): 尋找最優決策邊界。 決策樹 (Decision Tree): 直觀的樹狀模型，易於理解。 隨機森林 (Random Forest): 集成學習方法，通過多棵決策樹提高魯棒性和準確性。 3. 無監督學習算法: 聚類算法: K-Means 聚類: 將數據分成K個簇。 層次聚類 (Hierarchical Clustering): 構建數據的層次結構。 降維算法: 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA): 減少數據維度，保留主要信息。 4. 模型調優與選擇: 交叉驗證 (Cross-Validation): 更可靠地評估模型性能。 網格搜索 (Grid Search) 與隨機搜索 (Random Search): 尋找模型的最佳超參數組閤。 六、 數據可視化進階與結果展示 清晰、有說服力的數據可視化是將分析結果傳達給他人、支持決策的關鍵。本部分將帶領讀者深入學習高級可視化技巧，並展示如何構建引人入勝的數據故事。 1. 使用Seaborn進行高級可視化: 分布可視化: 探索多變量分布，如`jointplot`、`pairplot`。 迴歸可視化: 直觀展示迴歸模型的結果，如`regplot`。 分類可視化: 比較不同類彆的數據，如`boxplot`、`violinplot`、`swarmplot`。 矩陣可視化: 如`heatmap`，展示相關性矩陣或混淆矩陣。 2. 定製化圖錶: Matplotlib自定義: 學習如何調整圖錶的標題、軸標簽、刻度、顔色、樣式、圖例等，使其更具專業性和可讀性。 子圖與多圖布局: 如何在一個畫布上繪製多個圖錶，清晰對比不同信息。 3. 交互式可視化基礎 (可選): Plotly/Bokeh入門: 介紹創建交互式圖錶的庫，允許用戶縮放、平移、懸停顯示信息，提升用戶體驗。 4. 構建數據故事: 選擇閤適的圖錶: 根據要傳達的信息選擇最有效的可視化形式。 組織信息流: 如何將多個圖錶和文字串聯起來，邏輯清晰地講述一個數據故事。 突齣關鍵洞察: 通過強調、注釋等方式，引導讀者關注最重要的發現。 七、 案例研究與項目實踐 理論知識的學習需要通過實踐來鞏固和深化。本書將提供幾個貼近實際的案例研究，涵蓋不同領域的數據科學應用，引導讀者將所學知識融會貫通。 案例一：用戶行為分析 (例如，電商網站的用戶購買行為分析，預測用戶流失) 案例二：金融數據分析 (例如，股票價格預測，信用評分模型) 案例三：文本情感分析 (例如，分析社交媒體評論的情感傾嚮) 案例四：圖像數據處理入門 (例如，簡單的圖像分類或特徵提取) 通過這些案例，讀者將有機會親手運用Python數據科學全套流程，從數據獲取到模型部署，體驗完整的項目開發過程。 八、 結論與未來展望 本書提供瞭一個全麵而實用的Python數據科學學習路徑。通過係統學習本書內容，您將具備運用Python進行數據采集、清洗、分析、可視化和建模的能力。數據科學領域發展迅速，本書提供的知識體係將是您持續學習和探索的堅實基礎。鼓勵讀者保持好奇心，不斷實踐，探索更高級的主題，如深度學習、大數據處理框架（Spark）、分布式計算等，並在實際項目中不斷成長。 誰適閤閱讀本書？ 初學者: 希望係統學習數據科學的入門者。 學生: 計算機科學、統計學、數學、工程學等相關專業的學生。 開發者: 希望將Python應用於數據分析和機器學習的軟件工程師。 業務分析師: 需要從數據中挖掘洞察以支持業務決策的專業人士。 研究人員: 需要進行數據分析和建模的科研工作者。 掌握Python數據科學技能，將為您在日新月異的數字世界中開闢更廣闊的機遇。踏上這段激動人心的旅程吧！

評分☆☆☆☆☆

這本《Python數據科學指南》在我看來，簡直是一本為有經驗的數據科學傢量身打造的進階寶典。我之前已經在使用Python進行數據分析，但總感覺在一些高級技巧和優化方法上有所欠缺。這本書在數據處理的效率和性能優化方麵，提供瞭許多我從未接觸過的見解。例如，在處理大規模數據集時，書中深入探討瞭內存管理和並行計算的策略，這對於我目前正在進行的項目至關重要。此外，它對於模型評估和選擇的論述也相當深入，不僅僅停留在基礎的準確率、召迴率，還涉及瞭ROC麯綫、AUC值、F1分數以及交叉驗證等更復雜的評估指標，並且詳細解釋瞭它們在不同場景下的適用性。我尤其欣賞書中關於特徵工程的章節，裏麵的一些高級特徵構建技巧，例如基於時間序列的滯後特徵、滑動窗口聚閤等，為我提供瞭很多新的思路。總而言之，這本書讓我對Python在數據科學領域的應用有瞭更深刻的認識，也為我未來的研究方嚮提供瞭新的啓發。

評分☆☆☆☆☆

我是一個完全沒有編程基礎的跨專業人士，一直對數據科學領域充滿好奇，但又害怕復雜的代碼和理論。當我拿到這本《Python數據科學指南》時，我的第一反應是“我真的能看懂嗎？”。然而，事實證明我的擔憂是多餘的。作者用一種非常易懂、親切的方式來講解Python的基礎知識，就像在和你聊天一樣。那些一開始我以為會很難的概念，在書中都變得非常直觀。比如，講解列錶和字典的時候，作者用瞭很形象的比喻，讓我一下子就明白瞭它們的用法。而當涉及到數據分析時，書中更是提供瞭大量的“拿來即用”的代碼模闆，我隻需要稍作修改，就可以應用到自己的小項目中。最讓我感動的是，書中還包含瞭一些關於數據科學倫理和職業發展的內容，這讓我覺得這本書不僅僅是技術手冊，更是一本人生指導。這本書讓我相信，即使沒有編程背景，我也可以學會數據科學。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始是被這本書“數據科學”這個時髦的字眼吸引的，想著能快速上手，做一個“數據分析師”。但當我翻開《Python數據科學指南》，纔發現它遠不止於此。這本書更像是一位耐心的老師，它沒有直接給你答案，而是教你如何去尋找答案。在講解NumPy和Pandas時，我感受到瞭作者對細節的極緻追求，每一個函數的使用場景、每一個參數的意義都被解釋得清清楚楚。更重要的是，它引導我去思考“為什麼”要這樣做，而不是簡單地“怎麼做”。例如，在數據清洗章節，它不僅僅告訴你如何刪除缺失值，還會讓你思考缺失值産生的原因以及不同的處理策略對分析結果的影響。書中關於數據可視化的部分，更是讓我看到瞭數據本身的美，不同的圖錶類型如何有效地傳達信息，以及如何用Python繪製齣美觀且富有洞察力的圖錶。這本書讓我從一個“代碼搬運工”逐漸成長為一個能獨立思考、解決實際問題的“數據科學傢”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，墨藍色的背景搭配燙金的書名“Python數據科學指南”，瞬間就吸引瞭我。作為一名剛入門數據科學的在校學生，我對於學習路徑和知識體係的構建感到有些迷茫，而這本書的目錄結構則清晰地為我指明瞭方嚮。從Python基礎語法到NumPy、Pandas等核心庫的講解，再到數據可視化和機器學習入門，每個章節的循序漸進都讓我感到安心。尤其讓我驚喜的是，書中在講解理論知識的同時，還穿插瞭大量的實際案例和代碼示例，這對於我這種動手能力較強，喜歡邊學邊練的學習者來說，簡直是福音。我迫不及待地想要翻開第一頁，開始我的數據科學探索之旅。書中的排版也很舒適，字號大小適中，行間距閤理，長時間閱讀也不會感到疲憊。印刷質量也很不錯，紙張厚實，不易反光，整體的閱讀體驗非常棒。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Python數據科學指南》這本書，我立刻被其嚴謹的學術風格和深厚的理論功底所吸引。作為一名研究人員，我對數據分析的嚴謹性有著極高的要求。這本書在數學和統計學理論的闡述上，做到瞭既嚴謹又不失可讀性。它不僅僅是簡單地給齣代碼，而是深入剖析瞭背後所依賴的數學原理，例如在講解綫性迴歸時，對最小二乘法的推導過程就非常清晰，讓我對模型的原理有瞭更深刻的理解。書中對統計檢驗方法的介紹也十分全麵，包括t檢驗、卡方檢驗等，並給齣瞭在Python中實現這些檢驗的具體方法。此外，書中對一些高級算法的講解，如決策樹、隨機森林等，也都配有詳細的數學模型和算法流程圖，這對於我進行深入研究和改進現有算法非常有幫助。這本書無疑為我的學術研究提供瞭一個堅實的理論基礎和強大的工具支撐。

評分☆☆☆☆☆

一直想買的書 計算機領域經典啊

評分☆☆☆☆☆

好書。

評分☆☆☆☆☆

物流太差，次日達五天纔收到。

評分☆☆☆☆☆

非常滿意，價格便宜，促銷給力，物美價廉，物流及時，配送滿意！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

實物完美，內容詳實，參考使用

評分☆☆☆☆☆

被拆封過，不開心哦啊

評分☆☆☆☆☆

【到底是誰襲擊瞭佛羅裏達機場？】當地時間周五下午，一名持者襲擊瞭邁阿密以北25邁的Ft. Lauderdale-Hollywood機場，造成5死8傷。官方已公布被捕**手信息：26歲的Esteban Santiago。他到底是誰？為什麼開**？事發經過到底是怎樣？這是目前我們知道的via Daily Mail

評分☆☆☆☆☆

一本好書，值得大傢擁有

評分☆☆☆☆☆

內容還不錯，網上有勘誤，很多都是大小寫錯誤。