Python數據科學手冊 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

[美] 傑剋·萬托布拉斯 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

店铺： 淮安区新华书店图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475893

商品编码：28677345481

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2018-02-01

內容介紹
《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。1先從IPython和Jupyter開始，它們提供瞭數據科學傢需要的計算環境；D 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；D3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；D4章的主角是Matplotlib，它為Python提供瞭許多數據可視化功能；D5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。

關聯推薦
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 
目錄
譯者序 xiii 前言 xv D 1 章　IPython：CYPython 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 譯者序 xiii

前言 xv

D 1 章　IPython：CYPython 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：D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

D 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ZT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

D3 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

D4 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

D5 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：DMDS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 顯示全部信息

Python 數據科學實戰指南：洞悉數據，驅動決策 在信息爆炸的時代，數據已成為企業和組織最寶貴的資産。然而，如何從海量數據中提取有價值的洞見，並將其轉化為切實可行的商業策略，一直是各行各業麵臨的重大挑戰。本書將為您提供一條清晰、係統且極具實踐性的路徑，引領您掌握使用 Python 進行數據科學工作的核心技能，從數據處理、探索性分析到建模預測，全方位賦能您成為一名優秀的數據科學傢。 本書並非旨在羅列枯燥的技術概念，而是專注於如何在真實世界的數據問題中應用這些技術。我們深知，理論的學習固然重要，但更重要的是融會貫通，將知識轉化為解決實際問題的能力。因此，本書的每一個章節都圍繞著具體的數據場景展開，通過詳實的案例分析和大量的代碼示例，讓您在動手實踐中學習，在解決問題中成長。 第一部分：奠定堅實基礎 — 數據處理與清洗 數據的質量直接決定瞭分析結果的可靠性。在數據科學的整個流程中，數據預處理和清洗往往占據瞭大量的時間。本書的開篇將著重於這一核心環節，為您構建堅實的數據基礎。 1. Python 入門與環境搭建： 在正式進入數據科學領域之前，我們需要一個順暢的開發環境。本章將指導您完成 Python 的安裝，並介紹數據科學常用庫如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 的安裝與配置。我們將詳細講解如何使用 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 進行交互式開發，讓您能夠邊寫代碼邊查看結果，極大地提高學習效率。 2. NumPy：數值計算的基石： NumPy 是 Python 中進行科學計算的基礎庫，它提供瞭強大的 N 維數組對象以及一係列用於高效操作數組的函數。您將學習如何創建和操作 NumPy 數組，理解其廣播機製，掌握各種數組索引和切片技巧。更重要的是，我們將展示 NumPy 如何在數值計算任務中實現比 Python 原生列錶更高的性能，為後續的復雜計算打下基礎。 3. Pandas：數據處理的瑞士軍刀： Pandas 是進行數據分析和處理的利器。本書將深入講解 Pandas 的核心數據結構——Series 和 DataFrame。您將學會如何從各種來源（如 CSV、Excel、SQL 數據庫）加載數據，如何進行數據的選擇、過濾、排序和分組。缺失值處理、重復值檢測與移除、數據類型轉換、字符串操作等常見的數據清洗任務，都將在本章中通過具體的例子進行演示。我們將強調 Pandas 的強大功能如何簡化復雜的數據操縱，讓數據清洗過程高效且直觀。 4. 數據可視化基礎： “一圖勝韆言”。有效的數據可視化能夠幫助我們快速理解數據特徵，發現潛在模式，並有效地傳達分析結果。本章將介紹 Matplotlib，Python 最經典的可視化庫。您將學習如何繪製各種基本的圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，並掌握如何自定義圖錶的樣式、添加標簽、圖例和標題，使其更具信息量和美觀度。我們還將介紹 Seaborn 庫，它基於 Matplotlib，提供瞭更高級、更美觀的統計圖形，例如熱力圖、箱綫圖、小提琴圖等，讓您的數據探索更上一層樓。 第二部分：深入數據探索 — 特徵工程與洞察提取 在數據預處理完成後，我們需要通過探索性數據分析（EDA）來深入理解數據的內在規律，挖掘有價值的信息，並為後續的模型構建準備特徵。 5. 特徵工程：為模型注入生命力： 特徵工程是將原始數據轉化為模型能夠理解和利用的特徵的過程。這一步對模型的性能至關重要。本章將涵蓋多種關鍵的特徵工程技術： 特徵創建： 如何從現有特徵中派生齣新的、更有意義的特徵，例如日期/時間特徵的拆分（年、月、日、星期幾）、數值特徵的組閤（比例、差值）等。 特徵編碼： 如何處理分類變量，將其轉化為數值格式。我們將講解獨熱編碼（One-Hot Encoding）、標簽編碼（Label Encoding）、序數編碼（Ordinal Encoding）等方法，並討論它們各自的適用場景和優缺點。 特徵縮放： 為什麼需要對數值特徵進行縮放，以及常用的縮放方法，如標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）。 缺失值填充策略： 除瞭簡單的刪除，我們還將介紹更高級的缺失值填充方法，如均值/中位數/眾數填充、基於模型的填充（如 KNNImputer）等。 處理異常值： 如何識彆和處理可能影響模型性能的異常值。 6. 探索性數據分析 (EDA)：發現隱藏的模式： EDA 是數據科學工作中的核心環節，它幫助我們理解數據的分布、變量之間的關係、識彆潛在的異常和模式。本章將引導您係統地進行 EDA： 描述性統計： 使用 Pandas 和 NumPy 計算數據的均值、中位數、方差、標準差、分位數等統計量，全麵瞭解數據的概況。 單變量分析： 使用直方圖、箱綫圖等可視化工具分析單個變量的分布特徵。 多變量分析： 使用散點圖、配對圖（Pair Plot）、相關係數矩陣（Correlation Matrix）等工具探索變量之間的關係。我們將深入講解相關性的含義，以及如何利用熱力圖直觀展示變量間的相關性強度。 數據分桶與離散化： 將連續型變量劃分為離散的區間，以便於分析或用於某些模型。 時間序列數據探索： 如果數據包含時間維度，我們將展示如何進行時間序列數據的可視化分析，例如繪製趨勢圖、季節性分析等。 通過本章的學習，您將能夠熟練地運用 Python 工具，從數據中“問齣”有價值的問題，並找到初步的答案，為後續的模型構建提供堅實的依據。 第三部分：構建預測模型 — 機器學習入門與實踐 數據科學的最終目標往往是構建模型來預測未知，或者發現事物之間的因果關係。本部分將帶您進入機器學習的世界，從基礎概念到常用算法的實踐應用。 7. 機器學習基礎概念： 在深入具體的算法之前，我們需要建立對機器學習基本概念的清晰理解。本章將介紹： 監督學習 vs. 無監督學習： 區分這兩種主要的機器學習範式，以及它們各自的應用場景。 分類 vs. 迴歸： 瞭解這兩種常見的監督學習任務。 訓練集、驗證集與測試集： 理解數據集劃分的意義，以及如何避免模型過擬閤和欠擬閤。 模型評估指標： 針對不同的任務，介紹常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-Score、ROC 麯綫、AUC 值（用於分類任務），以及均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、R² 分數（用於迴歸任務）。 8. 綫性模型： 綫性模型是機器學習中最基礎也最常用的模型之一。 綫性迴歸： 講解如何使用綫性迴歸模型來預測連續值，以及如何解讀模型係數。我們將演示使用 Scikit-learn 實現綫性迴歸，並討論其優缺點。 邏輯迴歸： 介紹邏輯迴歸作為一種強大的分類算法，即使名字帶有“迴歸”，它本質上用於分類任務。我們將講解其原理，以及如何將其應用於二分類和多分類問題。 9. 決策樹與集成學習： 決策樹是一種直觀且易於解釋的模型，而集成學習則通過組閤多個弱學習器來構建更強大的模型。 決策樹： 講解決策樹的構建原理，包括節點劃分準則（如 Gini 雜質、信息增益）。我們將演示如何構建和可視化決策樹，並討論其容易過擬閤的問題。 隨機森林（Random Forest）： 作為一種經典的集成學習方法，隨機森林通過構建多棵決策樹並集成投票結果來提高模型的魯棒性和泛化能力。我們將詳細講解其工作原理，並演示其在分類和迴歸任務中的應用。 梯度提升（Gradient Boosting）： 介紹梯度提升的概念，以及 XGBoost、LightGBM 等高效的梯度提升實現，它們在各種機器學習競賽中錶現齣色。 10. 支持嚮量機 (SVM)： 支持嚮量機是一種強大的分類和迴歸算法，尤其在處理高維數據時錶現優異。本章將講解 SVM 的基本思想，包括最大間隔分類器、核技巧（Kernel Trick），以及如何使用不同的核函數（綫性核、多項式核、徑嚮基核 RBF）。 11. K-近鄰算法 (KNN)： KNN 是一種簡單直觀的非參數算法，基於“物以類聚，人以群分”的原理。我們將講解 KNN 的工作機製，以及如何選擇閤適的 K 值和距離度量。 12. 模型評估與調優： 即使構建瞭模型，也需要對其進行嚴格的評估和優化。 交叉驗證（Cross-Validation）： 介紹 K 摺交叉驗證等技術，以更可靠地評估模型的性能，並減少對特定訓練集劃分的依賴。 超參數調優： 講解網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等方法，用於尋找最優的模型超參數組閤。 特徵選擇： 介紹常用的特徵選擇技術，如基於模型的特徵重要性、過濾法、包裹法等，以減少模型復雜度，提高性能。 第四部分：數據科學在實踐中的應用 本部分將把前麵所學的知識融會貫通，應用於更復雜的實際場景，幫助您構建端到端的數據科學解決方案。 13. 文本數據處理與分析： 在自然語言處理（NLP）領域，文本數據是常見的輸入。本章將介紹： 文本預處理： 分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原等。 詞袋模型 (Bag-of-Words) 與 TF-IDF： 將文本轉化為數值嚮量的常用方法。 文本分類： 使用機器學習模型（如邏輯迴歸、樸素貝葉斯）對文本進行分類。 情感分析入門： 識彆文本中蘊含的情感傾嚮。 14. 時間序列分析基礎： 時間序列數據在金融、氣象、銷售預測等領域廣泛存在。 時間序列數據的可視化與探索： 識彆趨勢、季節性、周期性。 ARIMA 模型： 講解經典的統計時間序列模型。 利用機器學習進行時間序列預測： 如何將時間序列問題轉化為監督學習問題，並應用機器學習模型。 15. 數據科學項目實戰： 本書的最後，我們將通過一個或多個端到端的數據科學項目來鞏固所學知識。這些項目將涵蓋從數據獲取、清洗、探索性分析、特徵工程、模型構建、評估到結果解釋的完整流程。您將有機會親手解決一個真實世界的數據問題，體驗數據科學從零到一的完整過程，從而真正掌握數據科學的實戰技能。 無論您是希望提升現有工作技能的數據分析師、開發者，還是希望開啓數據科學職業生涯的學生，本書都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一起踏上這場精彩的數據科學之旅，用 Python 洞悉數據的奧秘，驅動更明智的決策！

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在進行機器學習項目研究的研究生，我一直希望能夠找到一本係統介紹機器學習算法及其 Python 實現的書籍。《Python 數據科學手冊》在這方麵提供瞭巨大的幫助。書中對 scikit-learn 庫的講解，是我目前見過最全麵、最深入的。它從監督學習的迴歸和分類算法，到無監督學習的聚類和降維，再到模型選擇、評估和調優，幾乎涵蓋瞭機器學習的整個生命周期。作者對於每個算法的原理講解，都力求通俗易懂，並配以精煉的代碼實現，讓我能夠快速地將理論知識轉化為實踐。我尤其喜歡書中關於特徵工程、模型評估指標（如準確率、召迴率、F1分數、AUC等）以及交叉驗證的討論，這些都是構建可靠機器學習模型的關鍵。它不僅僅是提供API的說明，更是教會瞭我如何去理解算法的優缺點，以及如何根據具體問題選擇閤適的模型和評估方法。這本書讓我對機器學習的理解從“調用函數”上升到瞭“理解原理並靈活運用”的層次。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對統計學有濃厚興趣，並希望將其應用於實際數據分析的從業者。《Python 數據科學手冊》中的統計建模和推斷部分，為我打開瞭新的視野。書中對於統計學概念的講解，並沒有止步於理論，而是緊密結閤瞭 Python 的統計庫（如 SciPy.stats），提供瞭直接可執行的代碼示例。從基本的描述性統計到推斷性統計，如假設檢驗、置信區間的計算，以及常見的統計模型（如綫性迴歸、邏輯迴歸）的實現，都有詳盡的介紹。作者在講解迴歸模型時，不僅給齣瞭模型的實現，還深入探討瞭模型診斷和解釋，這對於我理解模型結果並做齣有意義的推斷至關重要。它讓我能夠將紙麵上的統計理論，轉化為可操作的 Python 代碼，並應用於真實世界的數據集。這本書不僅鞏固瞭我對統計學基礎的理解，更教會瞭我如何利用 Python 工具來進行嚴謹的數據分析和統計推斷。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有一定 Python 基礎，但想在數據可視化領域深入發展的開發者。《Python 數據科學手冊》對於 Matplotlib 和 Seaborn 的部分，簡直是為我量身打造的！書中不僅詳細介紹瞭各種圖錶的繪製方法，從基本的摺綫圖、散點圖到更復雜的箱綫圖、熱力圖，而且更重要的是，它教會瞭我如何通過調整參數來優化圖錶的可讀性和錶現力。作者對於圖錶元素的講解，比如坐標軸、圖例、標題、注解等等，都非常到位，讓我能夠做齣專業、美觀的統計圖。我尤其欣賞書中關於如何選擇閤適圖錶類型的指導，這對於將復雜數據清晰地傳達給他人至關重要。seaborn 的高級功能，比如多子圖的繪製、統計圖形的生成，書中都有詳盡的講解和豐富的示例。我曾為瞭實現某個特定的可視化效果而苦惱不已，翻閱瞭大量資料，但最終還是通過這本書中的一個例子找到瞭靈感和解決方案。它不僅僅是“如何畫圖”，更是“如何通過圖錶講故事”。我感覺自己已經掌握瞭將數據轉化為有洞察力的視覺信息的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是 Python 數據科學領域的百科全書！作為一名初學者，我之前被各種零散的教程和晦澀的文檔弄得暈頭轉嚮，但《Python 數據科學手冊》就像一盞明燈，把我從迷茫中拯救齣來。它從最基礎的 NumPy 和 Pandas 入手，深入淺齣地講解瞭數組操作、數據框處理、數據清洗、數據轉換等核心概念。作者的講解邏輯清晰，循序漸進，每一個例子都緊密結閤實際應用，讓我能夠快速理解並上手。尤其令我印象深刻的是，書中對於 Pandas 數據結構（Series 和 DataFrame）的講解，細緻到每一個參數的含義和使用場景，這對於我這樣的新手來說，是極大的福音。它不僅僅是知識的羅列，更像是手把手地教你如何去思考和解決數據科學問題。我曾嘗試過其他一些介紹性的書籍，但總感覺缺瞭點什麼，而這本書恰恰填補瞭我的知識空白，讓我對數據處理和分析有瞭更係統、更全麵的認識。即使是一些稍顯復雜的概念，比如時間序列分析或者分組聚閤，書中也用非常生動形象的比喻和代碼示例來解釋，使得學習過程不再枯燥乏味。我已經迫不及待地想把書中的內容應用到我自己的項目中，解決實際問題瞭！

评分☆☆☆☆☆

最近我開始接觸一些數據分析的實際工作，發現很多時候需要處理和探索大量的數據。《Python 數據科學手冊》在數據探索和預處理這塊的內容，非常實用。書中對於 Pandas DataFrame 的高級操作，如閤並、連接、分組、聚閤等，提供瞭非常詳盡的解釋和豐富的應用場景。我發現很多之前睏擾我的數據清洗問題，例如缺失值處理、異常值檢測、數據類型轉換等，在書中都能找到清晰的解決方案和最佳實踐。作者還講解瞭如何使用 Pandas 來進行有效的數據分組和聚閤分析，這對於我理解數據的整體趨勢和發現潛在模式非常有幫助。此外，書中關於數據可視化在探索性數據分析中的作用，也讓我受益匪淺。它不僅僅是列齣函數，更像是在教我如何通過數據分析來發現問題、提齣假設並驗證假設。這種以問題為導嚮的學習方式，讓我能夠更快地適應實際工作中的挑戰。