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[美] 杰克·万托布拉斯 著

图书标签:

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

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

内容介绍
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。1先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；D 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；D3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；D4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；D5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

关联推荐
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 ·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 ·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 ·Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 ·Matplotlib：实现各种数据可视化 ·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法 
目录
译者序 xiii 前言 xv D 1 章　IPython：CYPython 1 1.1　shell还是Notebook 1 1.1.1　启动IPython shell 2 1.1.2　启动Jupyter Notebook 2 1.2　IPython的帮助和文档 3 译者序 xiii

前言 xv

D 1 章　IPython：CYPython 1

1.1　shell还是Notebook 1

1.1.1　启动IPython shell 2

1.1.2　启动Jupyter Notebook 2

1.2　IPython的帮助和文档 3

1.2.1　用符号 获取文档 3

1.2.2　通过符号 获取源代码 4

1.2.3　用Tab补全的方式探索模块 5

1.3　IPython shell中的快捷键 7

1.3.1　导航快捷键 7

1.3.2　文本输入快捷键 7

1.3.3　命令历史快捷键 8

1.3.4　其他快捷键 9

1.4　IPython魔法命令 9

1.4.1　粘贴代码块：%paste和%cpaste 9

1.4.2　执行外部代码：%run 10

1.4.3　计算代码运行时间：%timeit 11

1.4.4　魔法函数的帮助： 、%magic 和%lsmagic 11

1.5　输入和输出历史 12

1.5.1　IPython的输入和输出对象 12

1.5.2　下划线快捷键和以前的输出 13

1.5.3　禁止输出 13

1.5.4　相关的魔法命令 13

1.6　IPython和shell命令 14

1.6.1　shell快速入门 14

1.6.2　IPython中的shell命令 15

1.6.3　在shell中传入或传出值 15

1.7　与shell相关的魔法命令 16

1.8　错误和调试 17

1.8.1　控制异常：%xmode 17

1.8.2　调试：D阅读轨迹追溯不足以解决问题时 19

1.9　代码的分析和计时 21

1.9.1　代码段计时：%timeit和%time 22

1.9.2　分析整个脚本：%prun 23

1.9.3　用%lprun进行逐行分析 24

1.9.4　用%memit和%mprun进行内存分析 25

1.10　IPython参考资料 26

1.10.1　网络资源 26

1.10.2　相关图书 27

D 2 章　NumPy入门 28

2.1　理解Python中的数据类型 29

2.1.1　Python整型不仅仅是一个整型 30

2.1.2　Python列表不仅仅是一个列表 31

2.1.3　Python中的固定类型数组 32

2.1.4　从Python列表创建数组 32

2.1.5　从头创建数组 33

2.1.6　NumPy标准数据类型 34

2.2　NumPy数组基础 35

2.2.1　NumPy数组的属性 36

2.2.2　数组索引：获取单个元素 37

2.2.3　数组切片：获取子数组 38

2.2.4　数组的变形 41

2.2.5　数组拼接和分裂 42

2.3　NumPy数组的计算：通用函数 44

2.3.1　缓慢的循环 44

2.3.2　通用函数介绍 45

2.3.3　探索NumPy的通用函数 46

2.3.4　通用函数特性 49

2.3.5　通用函数：更多的信息 51

2.4　聚合：*小值、*大值和其他值 51

2.4.1　数组值求和 51

2.4.2　*小值和*大值 52

2.4.3　示例：美国ZT的身高是多少 54

2.5　数组的计算：广播 55

2.5.1　广播的介绍 55

2.5.2　广播的规则 57

2.5.3　广播的实际应用 60

2.6　比较、掩码和布尔逻辑 61

2.6.1　示例：统计下雨天数 61

2.6.2　和通用函数类似的比较操作 62

2.6.3　操作布尔数组 64

2.6.4　将布尔数组作为掩码 66

2.7　花哨的索引 69

2.7.1　探索花哨的索引 69

2.7.2　组合索引 70

2.7.3　示例：选择随机点 71

2.7.4　用花哨的索引修改值 72

2.7.5　示例：数据区间划分 73

2.8　数组的排序 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个*近邻 78

2.9　结构化数据：NumPy的结构化数组 81

2.9.1　生成结构化数组 83

2.9.2　更高 级的复合类型 84

2.9.3　记录数组：结构化数组的扭转 84

2.9.4　关于Pandas 85

D3 章　Pandas数据处理 86

3.1　安装并使用Pandas 86

3.2　Pandas对象简介 87

3.2.1　Pandas的Series对象 87

3.2.2　Pandas的DataFrame对象 90

3.2.3　Pandas的Index对象 93

3.3　数据取值与选择 95

3.3.1　Series数据选择方法 95

3.3.2　DataFrame数据选择方法 98

3.4　Pandas数值运算方法 102

3.4.1　通用函数：保留索引 102

3.4.2　通用函数：索引对齐 103

3.4.3　通用函数：DataFrame与Series的运算 105

3.5　处理缺失值 106

3.5.1　选择处理缺失值的方法 106

3.5.2　Pandas的缺失值 107

3.5.3　处理缺失值 110

3.6　层级索引 113

3.6.1　多级索引Series 113

3.6.2　多级索引的创建方法 116

3.6.3　多级索引的取值与切片 119

3.6.4　多级索引行列转换 121

3.6.5　多级索引的数据累计方法 124

3.7　合并数据集：Concat与Append操作 125

3.7.1　知识回顾：NumPy数组的合并 126

3.7.2　通过pd.concat实现简易合并 126

3.8　合并数据集：合并与连接 129

3.8.1　关系代数 129

3.8.2　数据连接的类型 130

3.8.3　设置数据合并的键 132

3.8.4　设置数据连接的集合操作规则 134

3.8.5　重复列名：suffixes参数 135

3.8.6　案例：美国各州的统计数据 136

3.9　累计与分组 140

3.9.1　行星数据 140

3.9.2　Pandas的简单累计功能 141

3.9.3　GroupBy：分割、应用和组合 142

3.10　数据透视表 150

3.10.1　演示数据透视表 150

3.10.2　手工制作数据透视表 151

3.10.3　数据透视表语法 151

3.10.4　案例：美国人的生日 153

3.11　向量化字符串操作 157

3.11.1　Pandas字符串操作简介 157

3.11.2　Pandas字符串方法列表 159

3.11.3　案例：食谱数据库 163

3.12　处理时间序列 166

3.12.1　Python的日期与时间工具 166

3.12.2　Pandas时间序列：用时间作索引 169

3.12.3　Pandas时间序列数据结构 170

3.12.4　时间频率与偏移量 172

3.12.5　重新取样、迁移和窗口 173

3.12.6　更多学习资料 178

3.12.7　案例：美国西雅图自行车统计数据的可视化 179

3.13　高性能Pandas：eval()与query() 184

3.13.1　query()与eval()的设计动机：复合代数式 184

3.13.2　用pandas.eval()实现高性能运算 185

3.13.3　用DataFrame.eval()实现列间运算 187

3.13.4　DataFrame.query()方法 188

3.13.5　性能决定使用时机 189

3.14　参考资料 189

D4 章　Matplotlib数据可视化 191

4.1　Matplotlib常用技巧 192

4.1.1　导入Matplotlib 192

4.1.2　设置绘图样式 192

4.1.3　用不用show()？如何显示图形 192

4.1.4　将图形保存为文件 194

4.2　两种画图接口 195

4.2.1　MATLAB风格接口 195

4.2.2　面向对象接口 196

4.3　简易线形图 197

4.3.1　调整图形：线条的颜色与风格 199

4.3.2　调整图形：坐标轴上下限 200

4.3.3　设置图形标签 203

4.4　简易散点图 204

4.4.1　用plt.plot画散点图 205

4.4.2　用plt.scatter画散点图 206

4.4.3　plot与scatter：效率对比 208

4.5　可视化异常处理 208

4.5.1　基本误差线 209

4.5.2　连续误差 210

4.6　密度图与等高线图 211

4.7　频次直方图、数据区间划分和分布密度 215

4.8　配置图例 219

4.8.1　选择图例显示的元素 221

4.8.2　在图例中显示不同尺寸的点 222

4.8.3　同时显示多个图例 223

4.9　配置颜色条 224

4.9.1　配置颜色条 224

4.9.2　案例：手写数字 228

4.10　多子图 230

4.10.1　plt.axes：手动创建子图 230

4.10.2　plt.subplot：简易网格子图 231

4.10.3　plt.subplots：用一行代码创建网格 233

4.10.4　plt.GridSpec：实现更复杂的排列方式 234

4.11　文字与注释 235

4.11.1　案例：节假日对美国出生率的影响 236

4.11.2　坐标变换与文字位置 237

4.11.3　箭头与注释 239

4.12　自定义坐标轴刻度 241

4.12.1　主要刻度与次要刻度 242

4.12.2　隐藏刻度与标签 243

4.12.3　增减刻度数量 244

4.12.4　花哨的刻度格式 245

4.12.5　格式生成器与定位器小结 247

4.13　Matplotlib自定义：配置文件与样式表 248

4.13.1　手动配置图形 248

4.13.2　修改默认配置：rcParams 249

4.13.3　样式表 251

4.14　用Matplotlib画三维图 255

4.14.1　三维数据点与线 256

4.14.2　三维等高线图 256

4.14.3　线框图和曲面图 258

4.14.4　曲面三角剖分 259

4.15　用Basemap可视化地理数据 261

4.15.1　地图投影 263

4.15.2　画一个地图背景 267

4.15.3　在地图上画数据 269

4.15.4　案例：美国加州城市数据 270

4.15.5　案例：地表温度数据 271

4.16　用Seaborn做数据可视化 273

4.16.1　Seaborn与Matplotlib 274

4.16.2　Seaborn图形介绍 275

4.16.3　案例：探索马拉松比赛成绩数据 283

4.17　参考资料 290

4.17.1　Matplotlib资源 290

4.17.2　其他Python画图程序库 290

D5 章　机器学习 291

5.1　什么是机器学习 291

5.1.1　机器学习的分类 292

5.1.2　机器学习应用的定性示例 292

5.1.3　小结 299

5.2　Scikit-Learn简介 300

5.2.1　Scikit-Learn的数据表示 300

5.2.2　Scikit-Learn的评估器API 302

5.2.3　应用：手写数字探索 309

5.2.4　小结 313

5.3　超参数与模型验证 313

5.3.1　什么是模型验证 314

5.3.2　选择模型 317

5.3.3　学习曲线 322

5.3.4　验证实践：网格搜索 326

5.3.5　小结 327

5.4　特征工程 327

5.4.1　分类特征 327

5.4.2　文本特征 329

5.4.3　图像特征 330

5.4.4　衍生特征 330

5.4.5　缺失值填充 332

5.4.6　特征管道 332

5.5　专题：朴素贝叶斯分类 333

5.5.1　贝叶斯分类 333

5.5.2　高斯朴素贝叶斯 334

5.5.3　多项式朴素贝叶斯 336

5.5.4　朴素贝叶斯的应用场景 339

5.6　专题：线性回归 340

5.6.1　简单线性回归 340

5.6.2　基函数回归 342

5.6.3　正则化 346

5.6.4　案例：预测自行车流量 349

5.7　专题：支持向量机 353

5.7.1　支持向量机的由来 354

5.7.2　支持向量机：边界*大化 355

5.7.3　案例：人脸识别 363

5.7.4　支持向量机总结 366

5.8　专题：决策树与随机森林 367

5.8.1　随机森林的诱因：决策树 367

5.8.2　评估器集成算法：随机森林 371

5.8.3　随机森林回归 373

5.8.4　案例：用随机森林识别手写数字 374

5.8.5　随机森林总结 376

5.9　专题：主成分分析 376

5.9.1　主成分分析简介 377

5.9.2　用PCA作噪音过滤 383

5.9.3　案例：特征脸 385

5.9.4　主成分分析总结 387

5.10　专题：流形学习 388

5.10.1　流形学习：“HELLO” 388

5.10.2　多维标度法（MDS） 389

5.10.3　将MDS用于流形学习 391

5.10.4　非线性嵌入：DMDS失败时 393

5.10.5　非线性流形：局部线性嵌入 395

5.10.6　关于流形方法的一些思考 396

5.10.7　示例：用Isomap 处理人脸数据 397

5.10.8　示例：手写数字的可视化结构 400

5.11　专题：k-means聚类 402

5.11.1　k-means简介 403

5.11.2　k-means算法：期望*大化 404

5.11.3　案例 409

5.12　专题：高斯混合模型 415

5.12.1　高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法

的缺陷 415

5.12.2　一般化E-M：高斯混合模型 417

5.12.3　将GMM用作密度估计 421

5.12.4　示例：用GMM生成新的数据 425

5.13　专题：核密度估计 427

5.13.1　KDE的由来：直方图 428

5.13.2　核密度估计的实际应用 431

5.13.3　示例：球形空间的KDE 433

5.13.4　示例：不是很朴素的贝叶斯 436

5.14　应用：人脸识别管道 439

5.14.1　HOG特征 440

5.14.2　HOG实战：简单人脸识别器 441

5.14.3　注意事项与改进方案 445

5.15　机器学习参考资料 446

5.15.1　Python中的机器学习 446

5.15.2　通用机器学习资源 447

关于作者 448

关于封面 448 显示全部信息

Python 数据科学实战指南：洞悉数据，驱动决策 在信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产。然而，如何从海量数据中提取有价值的洞见，并将其转化为切实可行的商业策略，一直是各行各业面临的重大挑战。本书将为您提供一条清晰、系统且极具实践性的路径，引领您掌握使用 Python 进行数据科学工作的核心技能，从数据处理、探索性分析到建模预测，全方位赋能您成为一名优秀的数据科学家。 本书并非旨在罗列枯燥的技术概念，而是专注于如何在真实世界的数据问题中应用这些技术。我们深知，理论的学习固然重要，但更重要的是融会贯通，将知识转化为解决实际问题的能力。因此，本书的每一个章节都围绕着具体的数据场景展开，通过详实的案例分析和大量的代码示例，让您在动手实践中学习，在解决问题中成长。 第一部分：奠定坚实基础 — 数据处理与清洗 数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。在数据科学的整个流程中，数据预处理和清洗往往占据了大量的时间。本书的开篇将着重于这一核心环节，为您构建坚实的数据基础。 1. Python 入门与环境搭建： 在正式进入数据科学领域之前，我们需要一个顺畅的开发环境。本章将指导您完成 Python 的安装，并介绍数据科学常用库如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 的安装与配置。我们将详细讲解如何使用 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 进行交互式开发，让您能够边写代码边查看结果，极大地提高学习效率。 2. NumPy：数值计算的基石： NumPy 是 Python 中进行科学计算的基础库，它提供了强大的 N 维数组对象以及一系列用于高效操作数组的函数。您将学习如何创建和操作 NumPy 数组，理解其广播机制，掌握各种数组索引和切片技巧。更重要的是，我们将展示 NumPy 如何在数值计算任务中实现比 Python 原生列表更高的性能，为后续的复杂计算打下基础。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas 是进行数据分析和处理的利器。本书将深入讲解 Pandas 的核心数据结构——Series 和 DataFrame。您将学会如何从各种来源（如 CSV、Excel、SQL 数据库）加载数据，如何进行数据的选择、过滤、排序和分组。缺失值处理、重复值检测与移除、数据类型转换、字符串操作等常见的数据清洗任务，都将在本章中通过具体的例子进行演示。我们将强调 Pandas 的强大功能如何简化复杂的数据操纵，让数据清洗过程高效且直观。 4. 数据可视化基础： “一图胜千言”。有效的数据可视化能够帮助我们快速理解数据特征，发现潜在模式，并有效地传达分析结果。本章将介绍 Matplotlib，Python 最经典的可视化库。您将学习如何绘制各种基本的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并掌握如何自定义图表的样式、添加标签、图例和标题，使其更具信息量和美观度。我们还将介绍 Seaborn 库，它基于 Matplotlib，提供了更高级、更美观的统计图形，例如热力图、箱线图、小提琴图等，让您的数据探索更上一层楼。 第二部分：深入数据探索 — 特征工程与洞察提取 在数据预处理完成后，我们需要通过探索性数据分析（EDA）来深入理解数据的内在规律，挖掘有价值的信息，并为后续的模型构建准备特征。 5. 特征工程：为模型注入生命力： 特征工程是将原始数据转化为模型能够理解和利用的特征的过程。这一步对模型的性能至关重要。本章将涵盖多种关键的特征工程技术： 特征创建： 如何从现有特征中派生出新的、更有意义的特征，例如日期/时间特征的拆分（年、月、日、星期几）、数值特征的组合（比例、差值）等。 特征编码： 如何处理分类变量，将其转化为数值格式。我们将讲解独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）、序数编码（Ordinal Encoding）等方法，并讨论它们各自的适用场景和优缺点。 特征缩放： 为什么需要对数值特征进行缩放，以及常用的缩放方法，如标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。 缺失值填充策略： 除了简单的删除，我们还将介绍更高级的缺失值填充方法，如均值/中位数/众数填充、基于模型的填充（如 KNNImputer）等。 处理异常值： 如何识别和处理可能影响模型性能的异常值。 6. 探索性数据分析 (EDA)：发现隐藏的模式： EDA 是数据科学工作中的核心环节，它帮助我们理解数据的分布、变量之间的关系、识别潜在的异常和模式。本章将引导您系统地进行 EDA： 描述性统计： 使用 Pandas 和 NumPy 计算数据的均值、中位数、方差、标准差、分位数等统计量，全面了解数据的概况。 单变量分析： 使用直方图、箱线图等可视化工具分析单个变量的分布特征。 多变量分析： 使用散点图、配对图（Pair Plot）、相关系数矩阵（Correlation Matrix）等工具探索变量之间的关系。我们将深入讲解相关性的含义，以及如何利用热力图直观展示变量间的相关性强度。 数据分桶与离散化： 将连续型变量划分为离散的区间，以便于分析或用于某些模型。 时间序列数据探索： 如果数据包含时间维度，我们将展示如何进行时间序列数据的可视化分析，例如绘制趋势图、季节性分析等。 通过本章的学习，您将能够熟练地运用 Python 工具，从数据中“问出”有价值的问题，并找到初步的答案，为后续的模型构建提供坚实的依据。 第三部分：构建预测模型 — 机器学习入门与实践 数据科学的最终目标往往是构建模型来预测未知，或者发现事物之间的因果关系。本部分将带您进入机器学习的世界，从基础概念到常用算法的实践应用。 7. 机器学习基础概念： 在深入具体的算法之前，我们需要建立对机器学习基本概念的清晰理解。本章将介绍： 监督学习 vs. 无监督学习： 区分这两种主要的机器学习范式，以及它们各自的应用场景。 分类 vs. 回归： 了解这两种常见的监督学习任务。 训练集、验证集与测试集： 理解数据集划分的意义，以及如何避免模型过拟合和欠拟合。 模型评估指标： 针对不同的任务，介绍常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC 曲线、AUC 值（用于分类任务），以及均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R² 分数（用于回归任务）。 8. 线性模型： 线性模型是机器学习中最基础也最常用的模型之一。 线性回归： 讲解如何使用线性回归模型来预测连续值，以及如何解读模型系数。我们将演示使用 Scikit-learn 实现线性回归，并讨论其优缺点。 逻辑回归： 介绍逻辑回归作为一种强大的分类算法，即使名字带有“回归”，它本质上用于分类任务。我们将讲解其原理，以及如何将其应用于二分类和多分类问题。 9. 决策树与集成学习： 决策树是一种直观且易于解释的模型，而集成学习则通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。 决策树： 讲解决策树的构建原理，包括节点划分准则（如 Gini 杂质、信息增益）。我们将演示如何构建和可视化决策树，并讨论其容易过拟合的问题。 随机森林（Random Forest）： 作为一种经典的集成学习方法，随机森林通过构建多棵决策树并集成投票结果来提高模型的鲁棒性和泛化能力。我们将详细讲解其工作原理，并演示其在分类和回归任务中的应用。 梯度提升（Gradient Boosting）： 介绍梯度提升的概念，以及 XGBoost、LightGBM 等高效的梯度提升实现，它们在各种机器学习竞赛中表现出色。 10. 支持向量机 (SVM)： 支持向量机是一种强大的分类和回归算法，尤其在处理高维数据时表现优异。本章将讲解 SVM 的基本思想，包括最大间隔分类器、核技巧（Kernel Trick），以及如何使用不同的核函数（线性核、多项式核、径向基核 RBF）。 11. K-近邻算法 (KNN)： KNN 是一种简单直观的非参数算法，基于“物以类聚，人以群分”的原理。我们将讲解 KNN 的工作机制，以及如何选择合适的 K 值和距离度量。 12. 模型评估与调优： 即使构建了模型，也需要对其进行严格的评估和优化。 交叉验证（Cross-Validation）： 介绍 K 折交叉验证等技术，以更可靠地评估模型的性能，并减少对特定训练集划分的依赖。 超参数调优： 讲解网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等方法，用于寻找最优的模型超参数组合。 特征选择： 介绍常用的特征选择技术，如基于模型的特征重要性、过滤法、包裹法等，以减少模型复杂度，提高性能。 第四部分：数据科学在实践中的应用 本部分将把前面所学的知识融会贯通，应用于更复杂的实际场景，帮助您构建端到端的数据科学解决方案。 13. 文本数据处理与分析： 在自然语言处理（NLP）领域，文本数据是常见的输入。本章将介绍： 文本预处理： 分词、去除停用词、词干提取/词形还原等。 词袋模型 (Bag-of-Words) 与 TF-IDF： 将文本转化为数值向量的常用方法。 文本分类： 使用机器学习模型（如逻辑回归、朴素贝叶斯）对文本进行分类。 情感分析入门： 识别文本中蕴含的情感倾向。 14. 时间序列分析基础： 时间序列数据在金融、气象、销售预测等领域广泛存在。 时间序列数据的可视化与探索： 识别趋势、季节性、周期性。 ARIMA 模型： 讲解经典的统计时间序列模型。 利用机器学习进行时间序列预测： 如何将时间序列问题转化为监督学习问题，并应用机器学习模型。 15. 数据科学项目实战： 本书的最后，我们将通过一个或多个端到端的数据科学项目来巩固所学知识。这些项目将涵盖从数据获取、清洗、探索性分析、特征工程、模型构建、评估到结果解释的完整流程。您将有机会亲手解决一个真实世界的数据问题，体验数据科学从零到一的完整过程，从而真正掌握数据科学的实战技能。 无论您是希望提升现有工作技能的数据分析师、开发者，还是希望开启数据科学职业生涯的学生，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这场精彩的数据科学之旅，用 Python 洞悉数据的奥秘，驱动更明智的决策！

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学有浓厚兴趣，并希望将其应用于实际数据分析的从业者。《Python 数据科学手册》中的统计建模和推断部分，为我打开了新的视野。书中对于统计学概念的讲解，并没有止步于理论，而是紧密结合了 Python 的统计库（如 SciPy.stats），提供了直接可执行的代码示例。从基本的描述性统计到推断性统计，如假设检验、置信区间的计算，以及常见的统计模型（如线性回归、逻辑回归）的实现，都有详尽的介绍。作者在讲解回归模型时，不仅给出了模型的实现，还深入探讨了模型诊断和解释，这对于我理解模型结果并做出有意义的推断至关重要。它让我能够将纸面上的统计理论，转化为可操作的 Python 代码，并应用于真实世界的数据集。这本书不仅巩固了我对统计学基础的理解，更教会了我如何利用 Python 工具来进行严谨的数据分析和统计推断。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有一定 Python 基础，但想在数据可视化领域深入发展的开发者。《Python 数据科学手册》对于 Matplotlib 和 Seaborn 的部分，简直是为我量身打造的！书中不仅详细介绍了各种图表的绘制方法，从基本的折线图、散点图到更复杂的箱线图、热力图，而且更重要的是，它教会了我如何通过调整参数来优化图表的可读性和表现力。作者对于图表元素的讲解，比如坐标轴、图例、标题、注解等等，都非常到位，让我能够做出专业、美观的统计图。我尤其欣赏书中关于如何选择合适图表类型的指导，这对于将复杂数据清晰地传达给他人至关重要。seaborn 的高级功能，比如多子图的绘制、统计图形的生成，书中都有详尽的讲解和丰富的示例。我曾为了实现某个特定的可视化效果而苦恼不已，翻阅了大量资料，但最终还是通过这本书中的一个例子找到了灵感和解决方案。它不仅仅是“如何画图”，更是“如何通过图表讲故事”。我感觉自己已经掌握了将数据转化为有洞察力的视觉信息的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

最近我开始接触一些数据分析的实际工作，发现很多时候需要处理和探索大量的数据。《Python 数据科学手册》在数据探索和预处理这块的内容，非常实用。书中对于 Pandas DataFrame 的高级操作，如合并、连接、分组、聚合等，提供了非常详尽的解释和丰富的应用场景。我发现很多之前困扰我的数据清洗问题，例如缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等，在书中都能找到清晰的解决方案和最佳实践。作者还讲解了如何使用 Pandas 来进行有效的数据分组和聚合分析，这对于我理解数据的整体趋势和发现潜在模式非常有帮助。此外，书中关于数据可视化在探索性数据分析中的作用，也让我受益匪浅。它不仅仅是列出函数，更像是在教我如何通过数据分析来发现问题、提出假设并验证假设。这种以问题为导向的学习方式，让我能够更快地适应实际工作中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是 Python 数据科学领域的百科全书！作为一名初学者，我之前被各种零散的教程和晦涩的文档弄得晕头转向，但《Python 数据科学手册》就像一盏明灯，把我从迷茫中拯救出来。它从最基础的 NumPy 和 Pandas 入手，深入浅出地讲解了数组操作、数据框处理、数据清洗、数据转换等核心概念。作者的讲解逻辑清晰，循序渐进，每一个例子都紧密结合实际应用，让我能够快速理解并上手。尤其令我印象深刻的是，书中对于 Pandas 数据结构（Series 和 DataFrame）的讲解，细致到每一个参数的含义和使用场景，这对于我这样的新手来说，是极大的福音。它不仅仅是知识的罗列，更像是手把手地教你如何去思考和解决数据科学问题。我曾尝试过其他一些介绍性的书籍，但总感觉缺了点什么，而这本书恰恰填补了我的知识空白，让我对数据处理和分析有了更系统、更全面的认识。即使是一些稍显复杂的概念，比如时间序列分析或者分组聚合，书中也用非常生动形象的比喻和代码示例来解释，使得学习过程不再枯燥乏味。我已经迫不及待地想把书中的内容应用到我自己的项目中，解决实际问题了！

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在进行机器学习项目研究的研究生，我一直希望能够找到一本系统介绍机器学习算法及其 Python 实现的书籍。《Python 数据科学手册》在这方面提供了巨大的帮助。书中对 scikit-learn 库的讲解，是我目前见过最全面、最深入的。它从监督学习的回归和分类算法，到无监督学习的聚类和降维，再到模型选择、评估和调优，几乎涵盖了机器学习的整个生命周期。作者对于每个算法的原理讲解，都力求通俗易懂，并配以精炼的代码实现，让我能够快速地将理论知识转化为实践。我尤其喜欢书中关于特征工程、模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等）以及交叉验证的讨论，这些都是构建可靠机器学习模型的关键。它不仅仅是提供API的说明，更是教会了我如何去理解算法的优缺点，以及如何根据具体问题选择合适的模型和评估方法。这本书让我对机器学习的理解从“调用函数”上升到了“理解原理并灵活运用”的层次。