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[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： 泰州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：29161715873

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

探索宇宙的奧秘：從星辰大海到微觀世界 本書將帶您踏上一段令人神往的旅程，穿越浩瀚的宇宙，深入理解我們所處世界的運作規律。我們將從宏觀的星體運行、星係演化開始，逐步深入到微觀的粒子物理，探索物質最基本的構成單元。通過科學的視角和嚴謹的論證，您將有機會觸及物理學的核心奧秘，理解那些驅動宇宙萬物生長的基本法則。 第一章：宇宙的尺度與起源 我們首先會從宇宙的尺度入手，感受那令人敬畏的浩瀚。從地球的渺小，到太陽係的廣闊，再到銀河係的壯麗，乃至整個可觀測宇宙的無垠，我們將通過一係列直觀的比較和數據，幫助您建立起對宇宙宏觀尺度的清晰認識。這不僅僅是數字的堆砌，更是對空間概念的顛覆與重塑。 接著，我們將把目光投嚮宇宙的起點——大爆炸理論。這不是一個簡單的“爆炸”事件，而是宇宙從一個極度熾熱、緻密的奇點開始，經曆急劇膨脹、冷卻、物質形成、結構演化的完整過程。我們將深入探討宇宙微波背景輻射的證據，分析其帶來的宇宙早期信息，理解宇宙的年齡、組成和膨脹速率。您將瞭解到宇宙的“年齡”是如何測算的，以及暗物質和暗能量在宇宙演化中所扮演的關鍵角色，它們如何塑造瞭我們今日所見的宇宙格局。 第二章：星辰的生命周期與演化 恒星，作為宇宙中最耀眼的明星，它們如何誕生、如何燃燒、又如何走嚮生命的終點？我們將詳細解析恒星的形成過程，從巨大的分子雲塌縮，到原恒星的誕生，再到主序星階段的核聚變。您將瞭解不同質量的恒星所經曆的截然不同的命運：質量較小的恒星會變成白矮星，而質量巨大的恒星則會以超新星爆發的壯麗形式終結生命，並可能留下中子星或黑洞。 黑洞，這個宇宙中最神秘的存在，我們將深入探討它的形成機製、獨特的性質以及我們如何通過間接證據來探測它們。從事件視界到奇點，我們將揭示黑洞內部的物理規律，並探討其對周圍時空産生的極端影響。您將瞭解到黑洞並非隻是“吞噬一切”的黑暗區域，它們也是宇宙中重要的能量和物質循環的節點。 第三章：星係的形態、結構與演化 從恒星的孤立運行，到成韆上萬甚至數萬億顆恒星組成的龐大集閤——星係，我們將探索這些宇宙巨構的奧秘。我們將分類描述不同形態的星係，如鏇渦星係、橢圓星係和不規則星係，並分析它們各自的形成和演化途徑。您將瞭解到星係並非靜止不變，它們會相互碰撞、閤並，並在引力的作用下形成更大的結構。 我們將深入研究星係中心的超大質量黑洞，瞭解它們如何與星係的演化相互作用，驅動著星係的成長與變化。此外，我們還將探討星係團和超星係團等更大尺度的宇宙結構，理解宇宙的“網狀”結構是如何形成的，以及暗物質在其中扮演的“骨架”作用。 第四章：量子世界的奇妙 從宏觀的宇宙尺度跳躍到微觀的量子世界，我們將進入一個與我們日常經驗截然不同的領域。我們將從量子力學的基本概念開始，如波粒二象性、不確定性原理和量子疊加。您將瞭解到電子、光子等微觀粒子所展現齣的奇特行為，它們既可以像粒子一樣擁有明確的位置，又可以像波一樣發生乾涉和衍射。 我們將深入探討原子和分子的結構，理解電子是如何在原子軌道上分布的，以及化學鍵的形成是如何驅動物質多樣性的。您將瞭解到量子力學如何解釋物質的化學性質，以及光譜學如何成為我們探測物質組成和狀態的重要工具。 第五章：基本粒子與相互作用 在量子世界的深處，我們發現瞭構成物質的最基本單元——基本粒子。我們將介紹標準模型，這是目前描述基本粒子及其相互作用的最成功的理論框架。您將瞭解到誇剋、輕子、玻色子等粒子的種類，以及傳遞基本相互作用（如電磁相互作用、弱相互作用和強相互作用）的媒介粒子。 我們將詳細解析誇剋模型，理解質子和中子的組成，以及強相互作用如何在原子核內部將它們緊密結閤在一起。此外，我們還將探討中微子的奇異性質，以及希格斯玻色子的發現如何為粒子賦予質量。您將瞭解到，我們所見的物質世界，最終是由這些微小的粒子在各種相互作用下構成的。 第六章：宇宙的終極命運 在對宇宙的起源、演化和基本構成有瞭深入的理解之後，我們將把目光投嚮宇宙的未來。我們將探討幾種主要的宇宙終極命運模型，例如“大擠壓”、“熱寂”和“大撕裂”。這些模型都基於對宇宙膨脹速率、暗能量性質以及物質能量密度的不同預測。 您將瞭解到，宇宙的未來並非一個確定的結局，它取決於我們目前尚不完全瞭解的物理規律。通過分析最新的觀測數據和理論模型，我們將一起探討哪種可能性更大，以及人類文明在宇宙的漫長演化中可能扮演的角色。 本書的目標 本書並非一本枯燥的教科書，而是一次思想的探險。我們旨在用清晰易懂的語言，結閤生動形象的比喻和引人入勝的實例，帶領您走進物理學和宇宙學的世界。我們不追求晦澀的數學推導，而是側重於概念的理解和邏輯的呈現。希望通過閱讀本書，您能夠： 建立起宏觀與微觀相結閤的宇宙觀： 從星辰大海的浩瀚，到基本粒子的渺小，理解宇宙的多尺度結構。 掌握科學的思維方式： 學習如何通過觀察、實驗和理論來解釋自然現象。 激發對科學的興趣： 瞭解宇宙的奧秘，感受科學探索的魅力，並可能因此點燃您對科學研究的熱情。 理解我們在宇宙中的位置： 思考人類的存在與宇宙的宏大敘事之間的聯係。 無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能在這本書中找到屬於自己的那份驚奇與啓迪。讓我們一起，在這知識的星空中，尋找那些驅動宇宙運轉的星辰。

评分☆☆☆☆☆

我發現這本書在處理時間序列數據和自然語言處理（NLP）的入門部分的處理上，展現齣一種難得的老練和前瞻性。對於時間序列，它不僅僅停留在ARIMA模型，還引入瞭如何利用Pandas的高級時間索引功能進行重采樣和特徵工程，這在金融數據分析中至關重要。而在NLP方麵，它沒有直接跳到復雜的深度學習模型，而是紮實地從詞袋模型（BoW）和TF-IDF開始，逐步過渡到詞嵌入（Word Embeddings）的概念，這使得對NLP有恐懼心理的讀者也能平穩過渡。這種循序漸進、層層遞進的講解方式，體現瞭作者對不同技術棧學習麯綫的深刻理解，確保讀者在每一步都建立起堅實的地基，而不是空中樓閣。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度令人印象深刻，絕非市麵上那些流於錶麵的“速成”書籍可比。它在算法理論的講解上保持瞭一種微妙的平衡，既沒有陷入晦澀的數學推導而讓工程人員望而卻步，又確保瞭讀者對底層原理有一個紮實的理解。例如，在討論機器學習模型構建時，作者對偏差-方差權衡的闡述，配上直觀的圖示和scikit-learn中的實際參數調優，使得原本抽象的概念變得立體而可操作。我尤其喜歡其中關於模型評估指標選擇的部分，作者沒有簡單地羅列準確率、召迴率，而是結閤具體的業務場景，如醫療診斷或欺詐檢測，來論證哪種指標更具指導意義，這種實戰導嚮的思維模式對我啓發極大，讓我在實際項目中不再盲目套用通用模闆。

评分☆☆☆☆☆

如果你是一位對可視化有強烈追求的讀者，這本書絕對不會讓你失望。它不僅僅是簡單地介紹瞭Matplotlib和Seaborn的基本函數調用，而是深入探討瞭如何通過視覺化語言有效地傳達數據洞察。作者對於色彩理論在數據可視化中的應用，以及如何設計齣既美觀又信息密度高的圖錶，提供瞭許多極富洞察力的見解。我過去常常做齣那些“看起來很復雜但信息量不足”的圖錶，但這本書教我如何運用諸如分麵（Faceting）和主題定製（Theming）等高級技巧，讓我的報告瞬間提升瞭一個檔次。它教會我，數據可視化不是為瞭炫技，而是為瞭清晰的溝通，這一點至關感人，直接改變瞭我後續所有的演示文稿製作習慣。

评分☆☆☆☆☆

這本書的配套資源和代碼實現質量高到令人難以置信。所有示例代碼都可以在綫獲取，並且是經過精心組織和注釋的，這極大地便利瞭邊學邊練的過程。我發現很多技術書籍的代碼往往存在版本兼容性問題或者組織混亂，但這本書的維護似乎非常到位，每次我嘗試運行一個復雜的代碼塊時，都能立即看到預期的結果，極大地節省瞭調試環境配置的時間。更重要的是，作者在代碼中穿插瞭許多“最佳實踐”的提示，比如如何使用虛擬環境、如何進行高效的內存管理，這些都是純理論書籍中難以找到的寶貴經驗。可以說，這本書不僅是知識的傳授者，更像是一位手把手的資深導師，全程陪伴你走過從理論學習到項目部署的每一個關鍵節點。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為數據科學初學者量身定做的敲門磚，內容組織得井井有條，從最基礎的Python語法迴顧，到Pandas、NumPy這些核心庫的深入講解，都處理得恰到好處。我特彆欣賞作者在講解數據清洗和預處理部分所花費的心思，那部分內容往往是新手最容易迷失的地方，但在這裏，每一步操作都有清晰的代碼示例和背後的邏輯解釋，讓我感覺自己不是在死記硬背API，而是在真正學習如何像一個專業人士那樣去對待原始數據。特彆是關於缺失值處理和異常值檢測的章節，提供瞭多種方法的對比和適用場景的分析，這比那種隻介紹單一解決路徑的教程要高明得多。讀完這部分，我信心大增，感覺終於抓住瞭數據分析流程的“牛鼻子”，可以放心地將理論知識轉化為實際動手能力，準備迎接更復雜的數據挑戰瞭。