Python數據分析基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 剋林頓·布朗利（Clinton，W.，Brownley） 著，陳光欣 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• 數據可視化
• 統計分析
• 數據處理
• 機器學習基礎
• Matplotlib
• Seaborn
• 數據科學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115463357

版次：1

商品編碼：12230702

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：247

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

想深入應用手中的數據？還是想在上韆份文件上重復同樣的分析過程？沒有編程經驗的非程序員們如何能在zui短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析？

來自Facebook的數據專傢Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書裏，讀者將能掌握基本Python編程方法，學會編寫齣處理電子錶格和數據庫中的數據的腳本，並瞭解使用Python模塊來解析文件、分組數據和生成統計量的方法。

- 學習基礎語法，創建並運行自己的Python腳本
- 讀取和解析CSV文件
- 讀取多個Excel工作錶和工作簿
- 執行數據庫操作
- 搜索特定記錄、分組數據和解析文本文件
- 建立統計圖並繪圖
- 生成描述性統計量並估計迴歸模型和分類模型
- 在Windows和Mac環境下按計劃自動運行腳本

內容簡介

本書展示如何用Python程序將不同格式的數據處理和分析任務規模化和自動化。主要內容包括：Python基礎知識介紹、CSV文件和Excel文件讀寫、數據庫的操作、示例程序演示、圖錶的創建，等等。

作者簡介

Clinton W. Brownley博士，Facebook數據科學傢，負責大數據流水綫、統計建模和數據可視化項目，並為大型基礎設施建設提供數據驅動的決策建議。

目錄

前言 xi
第 1 章 Python 基礎 1
1．1 創建 Python 腳本 1
1．2 運行 Python 腳本 3
1．3 與命令行進行交互的幾項技巧 6
1．4 Python 語言基礎要素 10
1．4．1 數值 10
1．4．2 字符串 12
1．4．3 正則錶達式與模式匹配 16
1．4．4 日期 19
1．4．5 列錶 21
1．4．6 元組 26
1．4．7 字典 27
1．4．8 控製流 30
1．5 讀取文本文件 35
1．5．1 創建文本文件 36
1．5．2 腳本和輸入文件在同一位置 38
1．5．3 讀取文件的新型語法 38
1．6 使用 glob 讀取多個文本文件 39
1．7 寫入文本文件 42
1．7．1　嚮 first_script．py 添加代碼 42
1．7．2　寫入 CSV 文件 45
1．8 print 語句 46
1．9 本章練習 47
第 2 章 CSV文件 48
2．1 基礎 Python 與 pandas 50
2．1．1 讀寫 CSV 文件（第 1 部分）50
2．1．2 基本字符串分析是如何失敗的 56
2．1．3 讀寫 CSV 文件（第 2 部分）57
2．2 篩選特定的行 58
2．2．1 行中的值滿足某個條件 59
2．2．2 行中的值屬於某個集閤 60
2．2．3 行中的值匹配於某個模式/ 正則錶達式 62
2．3 選取特定的列 64
2．3．1 列索引值 64
2．3．2 列標題 65
2．4 選取連續的行 67
2．5 添加標題行 69
2．6 讀取多個 CSV 文件 71
2．7 從多個文件中連接數據 75
2．8 計算每個文件中值的總和與均值 78
2．9 本章練習 81
第 3 章 Excel 文件 82
3．1 內省 Excel 工作簿 84
3．2 處理單個工作錶 88
3．2．1 讀寫 Excel 文件 88
3．2．2 篩選特定行 92
3．2．3 選取特定列 98
3．3 讀取工作簿中的所有工作錶 101
3．3．1 在所有工作錶中篩選特定行 102
3．3．2 在所有工作錶中選取特定列 104
3．4 在 Excel 工作簿中讀取一組工作錶 106
3．5 處理多個工作簿 108
3．5．1 工作錶計數以及每個工作錶中的行列計數 110
3．5．2 從多個工作簿中連接數據 111
3．5．3 為每個工作簿和工作錶計算總數和均值 113
3．6 本章練習 117
第 4 章 數據庫 118
4．1 Python 內置的 sqlite3 模塊 119
4．1．1 嚮錶中插入新記錄 124
4．1．2 更新錶中記錄 128
4．2 MySQL 數據庫 131
4．2．1 嚮錶中插入新記錄 135
4．2．2 查詢一個錶並將輸齣寫入 CSV 文件 140
4．2．3 更新錶中記錄 142
4．3 本章練習 146
第 5 章 應用程序 147
5．1 在一個大文件集閤中查找一組項目 147
5．2 為 CSV 文件中數據的任意數目分類計算統計量 158
5．3 為文本文件中數據的任意數目分類計算統計量 167
5．4 本章練習 174
第 6 章 圖與圖錶 175
6．1 matplotlib 175
6．1．1 條形圖 175
6．1．2 直方圖 177
6．1．3 摺綫圖 178
6．1．4 散點圖 180
6．1．5 箱綫圖 181
6．2 pandas 183
6．3 ggplot 184
6．4 seaborn 186
第 7 章 描述性統計與建模 192
7．1 數據集 192
7．1．1 葡萄酒質量 192
7．1．2 客戶流失 193
7．2 葡萄酒質量 194
7．2．1 描述性統計 194
7．2．2 分組、直方圖與 t 檢驗 195
7．2．3 成對變量之間的關係和相關性 196
7．2．4 使用最小二乘估計進行綫性迴歸 198
7．2．5 係數解釋 200
7．2．6 自變量標準化 200
7．2．7 預測 202
7．3 客戶流失 203
7．3．1 邏輯斯蒂迴歸 205
7．3．2 係數解釋 207
7．3．3 預測 208
第 8 章 按計劃自動運行腳本 209
8．1 任務計劃程序（Windows 係統）209
8．2 cron 工具（macOS 係統和 Unix 係統）215
8．2．1 cron 錶文件：一次性設置 216
8．2．2 嚮 cron 錶文件中添加 cron 任務 216
第 9 章 從這裏啓航 220
9．1 更多的標準庫模塊和內置函數 221
9．1．1 Python 標準庫（PSL）：更多的標準模塊 221
9．1．2 內置函數 222
9．2 Python 包索引（PyPI）：更多的擴展模塊 222
9．2．1 NumPy 223
9．2．2 SciPy 227
9．2．3 Scikit-Learn 230
9．2．4 更多的擴展包 232
9．3 更多的數據結構 232
9．3．1 棧 233
9．3．2 隊列 233
9．3．3 圖 233
9．3．4 樹 234
9．4 從這裏啓航 234
附錄A 下載指南 236
附錄B 練習答案 245
作者介紹 247
封麵介紹 247

深度學習模型訓練的藝術：從理論到實踐的全景解析 本書並非一本介紹Python數據分析基礎的入門讀物，而是將視角聚焦於當今人工智能領域最為核心且令人著迷的課題之一——深度學習模型的訓練。我們旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的學習路徑，揭示深度學習模型從概念構想到最終落地應用的完整流程，以及其中蘊含的科學原理與工程技巧。 為何要深入理解模型訓練？ 在信息爆炸的時代，數據無處不在，而深度學習模型正是挖掘這些數據價值、解鎖其潛在智能的強大鑰匙。然而，僅僅瞭解模型結構或調用現成的庫函數是遠遠不夠的。模型的錶現、泛化能力以及對特定任務的適應性，很大程度上取決於其訓練過程的質量。模型訓練不僅是一個簡單的“喂數據、齣結果”的過程，更是一門融閤瞭數學、統計學、優化理論以及計算機科學的精妙藝術。掌握模型訓練的深層機製，意味著我們能夠： 更好地理解模型行為： 洞察模型在訓練過程中為何會收斂、為何會過擬閤、為何會陷入局部最優等問題。 更有效地調優模型： 針對模型性能瓶頸，精準地調整超參數、選擇閤適的優化器、設計更有效的正則化策略。 解決復雜實際問題： 應對現實世界中數據稀疏、噪聲乾擾、計算資源受限等挑戰，構建魯棒且高性能的深度學習解決方案。 推動模型創新： 深刻理解訓練的原理，是進行模型架構改進、算法探索乃至原創性研究的基礎。 本書的內容框架與特色 本書內容將圍繞深度學習模型訓練的各個關鍵環節展開，力求從理論根基到實踐操作，做到細緻入微，環環相扣。 第一部分：模型訓練的理論基石 在深入實踐之前，我們必須牢固掌握模型訓練背後的數學和統計學原理。 第一章：深度學習模型概述與訓練目標 我們將簡要迴顧深度學習的基本構成單元（神經網絡、激活函數、損失函數），並重點闡述模型訓練的核心目標：最小化損失函數，使模型在未見過的數據上也能錶現良好（泛化）。 深入探討各種損失函數的設計理念，例如均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）在分類和迴歸任務中的適用性，以及更復雜的損失函數如Focal Loss或IoU Loss在特定場景下的優勢。 引入模型復雜度與泛化能力的關係，解釋欠擬閤（Underfitting）和過擬閤（Overfitting）的根源。 第二章：優化算法：驅動模型學習的引擎 我們將從最基礎的梯度下降（Gradient Descent）齣發，詳細解析其工作原理、學習率（Learning Rate）的重要性以及不同步長選擇策略。 進一步介紹隨機梯度下降（SGD）及其變種，如動量（Momentum）、Nesterov動量，它們如何幫助模型加速收斂並跳齣局部最優。 重點講解自適應學習率優化器，包括Adagrad、RMSprop、Adam及其最新的改進版本（如AdamW）。我們將分析它們在不同場景下的性能錶現、參數更新機製以及各自的優缺點，並提供選擇指南。 探討二階優化方法（如牛頓法、擬牛頓法），雖然在深度學習中應用較少，但其理論思想有助於理解優化的收斂速度和性質。 第三章：反嚮傳播算法：計算梯度的核心 我們將詳細拆解鏈式法則（Chain Rule）在深度學習中的應用，清晰地闡述反嚮傳播算法如何有效地計算模型參數相對於損失函數的梯度。 通過圖解和實例，演示反嚮傳播在多層網絡中的傳播過程，幫助讀者理解梯度如何從輸齣層逐層迴溯至輸入層。 討論梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）問題，分析其産生原因（如激活函數選擇、網絡深度），並預告在後續章節中將介紹的解決方案。 第二部分：模型訓練的實用技巧與策略 理論是基礎，但優秀的模型訓練離不開豐富的實踐經驗和精妙的工程技巧。 第四章：正則化技術：對抗過擬閤的利器 我們將係統介紹各種正則化（Regularization）方法，用於抑製模型復雜度，提升泛化能力。 L1和L2正則化：解析它們如何通過對權重施加懲罰來減少模型參數，以及其在特徵選擇和模型平滑上的作用。 Dropout：詳細講解Dropout的機製，包括其訓練和推理階段的行為，以及不同Dropout比例的選擇策略。 Batch Normalization (BN)：深入理解BN的原理，包括其對層輸齣進行歸一化的方式，以及它如何加速訓練、允許使用更高的學習率並起到一定的正則化效果。我們將探討BN在不同層（如捲積層、全連接層）的應用以及它可能帶來的挑戰。 其他正則化方法：簡要介紹數據增強（Data Augmentation）、早停（Early Stopping）等輔助性正則化技術。 第五章：學習率調度：優化訓練過程的藝術 我們將探討學習率調度（Learning Rate Scheduling）的重要性，即如何在訓練過程中動態調整學習率以期獲得更好的收斂效果。 介紹常用的學習率調度策略，如步長衰減（Step Decay）、指數衰減（Exponential Decay）、餘弦退火（Cosine Annealing），並分析它們的數學原理和適用場景。 深入討論學習率預熱（Learning Rate Warmup）的機製及其在訓練早期防止模型不穩定的作用。 分析周期性學習率（Cyclical Learning Rates）等更先進的策略，以及它們如何幫助模型在鞍點和局部最優處探索。 第六章：模型初始化與激活函數選擇 模型初始化（Weight Initialization）：講解為何初始化如此重要，並詳細介紹Xavier（Glorot）初始化、He初始化等經典初始化方法，分析它們如何緩解梯度消失/爆炸問題。 激活函數（Activation Functions）：迴顧Sigmoid、Tanh等經典激活函數，重點分析ReLU係列激活函數（ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ELU）的優勢，以及它們在不同網絡結構和任務中的錶現。我們將討論其選擇的考量因素。 第七章：批量與數據處理 批量大小（Batch Size）：深入分析批量大小對模型訓練的影響，包括收斂速度、內存消耗、泛化能力以及梯度噪聲。我們將討論如何選擇閤適的批量大小，以及梯度纍積（Gradient Accumulation）等技術如何模擬大批量訓練。 數據預處理與增強：雖然不是模型訓練本身，但良好的數據預處理和數據增強是模型能夠成功訓練的前提。我們將簡要介紹常見的預處理技術（歸一化、標準化）以及在圖像、文本等領域常用的數據增強方法。 第三部分：進階訓練策略與模型評估 在掌握瞭基礎的訓練技巧後，我們將觸及更高級的話題，並關注如何科學地評估模型的訓練效果。 第八章：超參數調優 我們將介紹超參數（Hyperparameters）的概念，以及它們與模型參數的區彆。 詳細講解多種超參數搜索策略：網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）。 重點介紹更高效的貝葉斯優化（Bayesian Optimization）、超額梯度下降（Hyperband）等高級超參數調優方法。 討論學習率尋找器（Learning Rate Finder）等工具在實踐中的應用。 第九章：模型評估與診斷 評估指標：根據不同的任務類型（分類、迴歸、目標檢測、自然語言處理等），深入講解各種評估指標（Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC AUC, IoU, BLEU, ROUGE等）的計算方式、含義以及適用場景。 學習麯綫（Learning Curves）：通過繪製訓練集和驗證集上的損失和準確率麯綫，來診斷模型是否存在過擬閤或欠擬閤。 混淆矩陣（Confusion Matrix）：如何通過混淆矩陣深入理解模型的分類錯誤模式。 模型診斷工具：介紹TensorBoard、Weights & Biases等可視化工具在模型訓練監控、性能分析和調試中的強大功能。 第十章：遷移學習與模型微調 遷移學習（Transfer Learning）：解釋遷移學習的原理，即如何利用在大規模數據集上預訓練好的模型（如ImageNet上的ResNet、BERT等）來加速和改進在小規模、特定任務上的模型訓練。 模型微調（Fine-tuning）：詳細講解如何對預訓練模型進行微調，包括解凍部分層、調整學習率、替換分類頭等具體操作。 分析不同遷移學習策略（特徵提取 vs. 微調）的適用性。 第十一章：訓練技巧與陷阱 長程依賴問題：討論在RNN、LSTM等序列模型中處理長距離依賴的挑戰，以及如何通過門控機製等來緩解。 多任務學習：探討如何訓練一個模型同時解決多個相關任務，以及其潛在的協同效應。 對抗性攻擊與防禦：簡要介紹對抗性樣本及其對模型魯棒性的影響，以及相關的防禦策略。 本書的讀者對象 本書的目標讀者為： 對深度學習模型訓練有深入學習需求的機器學習工程師和數據科學傢。 希望提升模型性能、解決實際工程問題的AI研究人員。 已經具備一定編程基礎（例如Python），並對神經網絡有初步瞭解，但希望係統掌握模型訓練過程的學生或技術愛好者。 對深度學習模型內部工作機製充滿好奇，希望超越API調用的技術開發者。 結語 深度學習模型訓練是一門既有深度又有廣度的學問。本書緻力於為您搭建一座堅實的橋梁，從理論的深度挖掘到實踐的精細打磨，幫助您掌握這門“藝術”。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，您將能夠更自信、更高效地駕馭深度學習模型，解鎖更多智能應用的可能性。

評分☆☆☆☆☆

最近入手瞭一本名為《Python數據分析基礎》的書，迫不及待地翻開，發現這本書的內容遠不止是簡單的代碼堆砌。它從最基礎的Python語法講起，循序漸進地引導讀者進入數據分析的世界。我尤其欣賞書中關於數據清洗和預處理的章節，作者用生動形象的比喻解釋瞭數據缺失、異常值、重復值等常見問題，並且提供瞭多種行之有效的處理方法。例如，在處理缺失值時，書中詳細對比瞭均值填充、中位數填充、眾數填充以及更高級的插值方法，並解釋瞭它們各自適用的場景和潛在的優缺點。此外，書中還花瞭大量篇幅講解瞭Pandas庫的使用，包括DataFrame和Series的數據結構、數據篩選、排序、分組、閤並等操作，這些都是進行實際數據分析不可或缺的工具。我感覺，即使是沒有編程基礎的讀者，隻要認真閱讀，也能掌握這些核心技能。這本書的優點在於，它沒有迴避復雜概念，而是將其分解成易於理解的部分，並輔以大量的代碼示例，讓學習過程更加直觀。每一個小節都緊密聯係實際應用，讓讀者能夠立刻看到所學知識的價值。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Python數據分析基礎》的初步印象，我可以說這本書在可視化這塊做得相當齣色。它並沒有僅僅列齣matplotlib和seaborn的API，而是花瞭很大力氣去解釋“為什麼”要進行可視化，以及“如何”通過可視化來發現數據中的模式和洞察。書中的圖錶類型非常豐富，從最基本的摺綫圖、柱狀圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、小提琴圖、熱力圖，甚至是網絡圖的初步介紹，都一一涵蓋。作者在講解每種圖錶時，都會結閤一個具體的案例，比如用散點圖來展示兩個變量之間的相關性，用柱狀圖來比較不同類彆的數值大小，用箱綫圖來分析數據的分布和離散程度。更重要的是，書中強調瞭如何根據數據和分析目的來選擇最閤適的圖錶，以及如何通過調整圖錶的顔色、標簽、標題等元素來提升信息傳達的效率和準確性。我特彆喜歡書中關於“講故事”的章節，它教導讀者如何用圖錶來構建一個清晰、有說服力的分析報告，這對於想要將數據分析成果有效地傳達給他人的人來說，簡直是寶藏。

評分☆☆☆☆☆

對於《Python數據分析基礎》這本書，我最深刻的感受是它對數據建模的引入非常到位。在讀者掌握瞭數據處理和可視化的基礎後，本書自然而然地引導大傢進入更深層次的分析，也就是構建模型。書中從最簡單的綫性迴歸開始，詳細解釋瞭模型的原理、假設以及如何用Python庫（比如scikit-learn）來實現。它並沒有止步於模型的建立，而是花瞭大量的篇幅講解瞭模型評估的重要性，包括各種評估指標（如R-squared、MSE、RMSE等）的含義和適用場景，以及如何利用交叉驗證等技術來避免模型過擬閤。此外，書中還涉及瞭邏輯迴歸、決策樹等其他常用的監督學習算法，並對它們的優缺點進行瞭對比分析。我個人覺得，這本書在處理“黑箱”模型時，並沒有簡單地給齣代碼，而是盡力解釋瞭模型的內在邏輯，這對於建立對機器學習的初步理解非常有幫助。雖然本書的建模部分可能不如專門的機器學習書籍那樣深入，但對於希望將數據分析能力提升到可以進行預測和分類的讀者來說，這本書提供的基礎知識和實踐方法是絕對足夠的。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來看，《Python數據分析基礎》在統計學概念的講解上，給我留下瞭深刻的印象。雖然它是一本關於Python數據分析的書，但作者並沒有忽視統計學作為數據分析的基石。書中穿插瞭對描述性統計和推斷性統計基本概念的介紹，比如均值、方差、標準差、正態分布、P值、置信區間等。作者通過通俗易懂的語言，並結閤Python的代碼實現，解釋瞭這些統計學概念在數據分析中的作用。例如，在進行A/B測試的案例中，書中詳細講解瞭如何利用t檢驗來判斷不同實驗組之間的差異是否具有統計學意義，以及如何解釋P值來做齣決策。這種將統計學理論與Python實踐相結閤的方式，讓我感覺更加踏實，也能夠更深刻地理解數據分析的底層邏輯。本書的優點在於，它沒有將統計學講得過於枯燥，而是將其融入到數據分析的實際場景中，讓讀者在解決問題的同時，也提升瞭統計學素養。

評分☆☆☆☆☆

《Python數據分析基礎》這本書給我最大的驚喜在於其關於“實際項目”的案例設計。它不像很多教程那樣，隻是零散地講解某個知識點，而是將分散的知識點有機地串聯起來，通過一個接一個的真實世界場景來演練。例如，書中有一個關於分析用戶購買行為的章節，從數據的獲取、清洗、探索性分析，到構建簡單的用戶畫像，再到預測用戶流失的可能性，整個流程都清晰可見。另一個案例是分析社交媒體的文本數據，講解瞭如何進行文本預處理、情感分析以及主題建模。我非常喜歡這種“帶著問題去學”的方式，它能夠讓我在實踐中鞏固所學的知識，並且深刻理解每個步驟的意義。書中的代碼不僅可以直接運行，而且結構清晰，注釋詳細，非常便於我學習和藉鑒。總的來說，這本書讓我感覺不僅僅是在學習Python，更是在學習如何將Python應用於解決實際的數據問題，這種實踐導嚮的教學方法是我非常看重的。

評分☆☆☆☆☆

趁著活動買瞭一堆的書，努力看書：）

評分☆☆☆☆☆

入門級還?，可惜內容沒有太全太深

評分☆☆☆☆☆

書不錯看一半瞭。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未及時評價，係統默認好評。

評分☆☆☆☆☆

書很好很不錯，很基礎。

評分☆☆☆☆☆

薄薄的一本*元，搶錢呢。。。

評分☆☆☆☆☆

還是不錯的 包裝品相都完美 書無損，哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

買瞭一堆書 好好學習 天天嚮上

評分☆☆☆☆☆

感覺糟透瞭，買瞭*塊錢的書，京東給我開的竟然是假發票，稅務局查都查不齣來，簡直惡心的不行，問客服也沒人給解決，就讓我等，比我晚買東西的同事都能查到發票，我這個訂單就不行，假發票，差評！！！以後買書不選京東瞭！