Python數據科學入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[俄] 德米特裏·齊諾維耶夫（Dmitry Zinoviev） 著，熊子源 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據科學
• 入門
• 數據分析
• 機器學習
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 可視化
• 統計學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115470607

版次：1

商品編碼：12234539

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：145

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

不同類型文本數據的獲取、清洗、組織和可視化
如何用NumPy和Pandas模塊處理數值數據
探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查詢數據
網絡創建、度量和分析
概率與統計以及機器學習的相關基本概念

內容簡介

《Python數據科學入門》以Python 語言講解數據科學基礎知識，涵蓋瞭數據采集、清洗、存儲、檢索、轉換、可視化、高級數據分析（網絡分析）、統計和機器學習等內容。具體內容包括：數據科學的Python 核心特性，文本數據、數據庫、錶格形式的數值數據、series 和frame、網絡數據的使用，數據的繪製，概率與統計，機器學習。
《Python數據科學入門》麵嚮研究生和本科生、數據科學教員、剛入門的數據科學專業人員，以及那些想擁有一本參考手冊來幫助記住所有Python 函數及參數的開發人員。

作者簡介

Dmitry Zinoviev
計算機科學教授，自2001年起一直在薩福剋大學任教。研究興趣包括計算機模擬與建模、網絡科學、社交網絡分析以及數字人文。擁有莫斯科國立大學物理學碩士學位和紐約州立大學石溪分校計算機科學博士學位。

目錄

第1 章 什麼是數據科學 1
第1 單元 數據分析步驟 2
第2 單元 數據獲取途徑 3
第3 單元 報告的結構 4
輪到你瞭 5
第2 章 數據科學的Python 核心 6
第4 單元 理解基本的字符串函數 6
第5 單元 選擇閤適的數據結構 8
第6 單元 通過列錶推導式理解列錶 9
第7 單元 使用計數器 10
第8 單元 使用文件 11
第9 單元 上網 12
第10 單元 使用正則錶達式實現模式匹配 13
第11 單元 globbing 文件名與其他字符串 17
第12 單元 Pickling 和Unpickling 數據 18
輪到你瞭 18
第3 章 使用文本數據 20
第13 單元 處理HTML 文件 20
第14 單元 處理CSV 文件 24
第15 單元 讀取JSON 文件 25
第16 單元 處理自然語言中的文本 27
輪到你瞭 31
第4 章 使用數據庫 33
第17 單元 設置MySQL 數據庫 33
第18 單元 使用MySQL 數據庫：命令行 36
第19 單元 使用MySQL 數據庫：pymysql 39
第20 單元 改善文檔存儲：MongoDB 41
輪到你瞭 44
第5 章 使用錶格形式的數值數據 45
第21 單元 創建數組 46
第22 單元 轉置和重排 48
第23 單元 索引和切片 49
第24 單元 廣播 51
第25 單元 揭秘通用函數 52
第26 單元 理解條件函數 54
第27 單元 數組的聚閤與排序 54
第28 單元 將數組用作集閤 56
第29 單元 數組的保存和讀取 57
第30 單元 生成閤成正弦波 57
輪到你瞭 59
第6 章 使用series 和frame 61
第31 單元 pandas 數據結構 62
第32 單元 數據重塑 67
第33 單元 處理缺失數據 72
第34 單元 組閤數據 75
第35 單元 數據的排序和描述 78
第36 單元 數據轉換 82
第37 單元 掌握pandas 的文件讀寫功能 87
輪到你瞭 90
第7 章 使用網絡數據 91
第38 單元 概念剖析 91
第39 單元 網絡分析序列 94
第40 單元 使用networkx 95
輪到你瞭 101
第8 章 繪圖 103
第41 單元 使用PyPlot 進行基本繪圖 104
第42 單元 瞭解其他繪圖類型 106
第43 單元 精通繪圖裝飾 107
第44 單元 用pandas 繪圖 109
輪到你瞭 111
第9 章 概率與統計 113
第45 單元 迴顧概率分布 113
第46 單元 迴顧統計度量 115
第47 單元 以Python 的方式完成統計 117
輪到你瞭 120
第10 章 機器學習 122
第48 單元 設計預測實驗 122
第49 單元 綫性迴歸擬閤 124
第50 單元 用k 均值聚類實現數據分組 129
第51 單元 在隨機決策森林中生存 131
輪到你瞭 133
附錄1 擴展閱讀 135
附錄2 單星項目的解決方案 137
參考文獻 146

踏入數字世界的羅盤：現代數據分析與探索之旅 在這信息爆炸的時代，數據如同浩瀚的海洋，蘊藏著無盡的寶藏與機遇。然而，如何駕馭這股洪流，從中提煉齣有價值的見解，一直是睏擾著許多人的挑戰。本書正是為你量身打造的羅盤，它將引領你穿越數據的迷霧，掌握理解和運用數據的強大能力，讓你在這個日新月異的數字世界中，不再感到迷茫，而是能夠自信地探索、分析並從中獲益。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一場引人入勝的旅程，旨在激發你對數據的好奇心，培養你嚴謹的分析思維。我們相信，數據分析的魅力在於它能夠揭示事物背後隱藏的規律，解答那些看似難以捉摸的問題。從商業決策到科學研究，從社會現象到個人洞察，數據的力量無處不在，而本書將賦予你駕馭這份力量的鑰匙。 掌握核心工具，解鎖數據潛能 要想在數據世界中遊刃有餘，一套得心應手的工具至關重要。本書將帶你深入瞭解一套在數據科學領域被廣泛應用且極具影響力的開源工具集。你將學習如何利用這些工具，將原始、雜亂的數據轉化為清晰、有序的形態。 首先，我們將聚焦於數據處理與清洗。現實世界的數據往往充滿“噪聲”——缺失值、異常值、格式不一緻等等。這些問題如果不加以解決，將嚴重影響後續分析的準確性。你將學會各種行之有效的數據清洗技術，例如如何識彆和處理缺失值（填充、刪除），如何檢測並糾正異常數據，如何統一數據格式，以及如何閤並、重塑不同來源的數據集。這一階段的學習，將為你打下堅實的基礎，確保你後續的分析建立在可靠的數據之上。 接著，我們將進入數據探索性分析（EDA）的領域。EDA是理解數據特徵、發現數據模式、檢驗假設的關鍵步驟。你將學習如何運用可視化技術，將抽象的數據轉化為直觀的圖形。散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖……每一種圖錶都有其獨特的解讀方式，能夠幫助我們發現變量之間的關係、數據的分布情況以及潛在的異常點。通過EDA，你可以初步瞭解數據的“性格”，為後續更深入的建模和預測打下基礎。 理解數據背後的故事，賦予數據生命 數據本身是靜態的，但通過分析，我們可以讓數據“說話”，揭示隱藏在其中的故事。本書將引導你學習如何從數據的錶麵現象深入到其內在邏輯。 我們將探討統計學基礎。理解概率、統計分布、均值、方差、相關性等基本統計概念，是進行科學數據分析的基石。你將學習如何運用這些概念來描述數據的特徵，如何理解樣本與總體的關係，以及如何判斷不同變量之間是否存在統計學上的顯著聯係。這些知識不僅能幫助你更好地理解分析結果，更能讓你在麵對各種數據報告時，具備批判性思維，辨彆其中的邏輯漏洞。 此外，我們還將觸及數據可視化的藝術。一個好的可視化圖錶，能夠瞬間傳達復雜的信息，激發受眾的興趣。本書將教授你如何根據不同的分析目的，選擇最恰當的可視化方法，並掌握如何創建美觀、信息豐富且易於理解的圖錶。你將學會如何利用視覺元素（顔色、形狀、大小）來突齣重點，如何設計清晰的坐標軸和圖例，以及如何利用交互式圖錶來增強用戶的探索體驗。 預測未來，洞察趨勢：邁嚮數據驅動的決策 一旦我們能夠有效地理解和處理數據，我們就能進一步利用數據來預測未來，洞察趨勢。本書將為你打開通往機器學習世界的大門，讓你瞭解那些能夠讓計算機從數據中學習並做齣預測的技術。 你將接觸到監督學習的基本概念，例如如何使用曆史數據來訓練模型，使其能夠對未知數據進行預測。我們將介紹幾種經典的監督學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸，讓你理解它們的工作原理以及適用的場景。你將學會如何訓練模型，如何評估模型的性能，以及如何通過調整模型參數來優化預測結果。 同時，我們也會探討無監督學習的應用。在某些情況下，我們可能事先不知道數據的類彆或結構，無監督學習能夠幫助我們發現數據中的隱藏模式和分組。例如，聚類算法可以幫助我們對客戶進行細分，發現不同客戶群體的特徵；降維技術則可以幫助我們簡化高維數據，更容易地進行可視化和分析。 擁抱數據思維，解決實際問題 本書的最終目標是讓你能夠將所學知識應用於實際問題。數據科學並非象牙塔裏的理論，而是解決現實世界挑戰的有力工具。 無論你是希望優化商業流程，提升營銷效果，還是想深入理解某一領域（如金融、醫療、社交網絡）的運作規律，本書提供的知識體係都能為你提供堅實的支撐。你將學會如何將一個現實問題轉化為數據分析任務，如何選擇閤適的分析方法，如何解釋分析結果，並最終將其轉化為可操作的見解，指導決策。 我們將通過一係列案例研究，展示數據科學在不同領域的實際應用。這些案例將涵蓋數據收集、數據清洗、特徵工程、模型選擇、結果評估和結論解釋等整個數據分析流程，讓你身臨其境地感受數據科學的強大威力。你將看到，一個看似簡單的數據集，在經過精心的分析和解讀後，能夠帶來多麼巨大的價值。 持續學習，與時俱進 數據科學領域發展迅速，新技術和新方法層齣不窮。本書將為你提供一個堅實的起點，並鼓勵你保持持續學習的熱情。我們將提供一些學習資源和進階方嚮的建議，幫助你在掌握本書內容後，能夠繼續深入探索更廣闊的數據科學領域。 掌握數據分析能力，就像擁有瞭一雙能夠洞察事物本質的眼睛。它不僅能幫助你在職業生涯中脫穎而齣，更能讓你在信息洪流中保持清醒的頭腦，做齣更明智的判斷。準備好迎接這場激動人心的數字探索之旅瞭嗎？讓我們一起，用數據點亮未來。

評分☆☆☆☆☆

對於一名正在攻讀統計學專業的學生而言，尋找能夠有效連接理論與實踐的學習材料一直是我的一個重要課題。很多教材雖然深入淺齣地介紹瞭統計學原理，但在實際編程實現方麵往往略顯不足，而許多編程指南則又過於側重技術細節，忽略瞭背後的統計學思想。《Python數據科學入門》這本書，恰恰在這兩者之間找到瞭一個絕佳的平衡點。 這本書在內容的組織上，我給予高度評價。它並沒有將Python的語法和數據科學的應用割裂開來，而是巧妙地將兩者融閤在一起。從基本的Python數據結構，到NumPy數組的操作，再到Pandas DataFrame的高級應用，每一步的學習都緊密聯係著數據分析的實際需求。這使得我在學習Python的同時，也能不斷鞏固和加深對統計學概念的理解。 特彆令我驚喜的是，書中在講解某些統計模型時，會深入探討其背後的數學原理，並詳細說明如何在Python中進行實現。例如，在介紹迴歸分析時，它不僅解釋瞭最小二乘法的原理，還展示瞭如何使用Statsmodels庫進行模型的擬閤和診斷。這種嚴謹的學術態度，對於我這樣希望在統計學領域有深入研究的學生來說，至關重要。 此外，書中對數據挖掘和機器學習的介紹，也為我打開瞭新的視野。它不僅講解瞭算法的原理，還展示瞭如何利用Python的相關庫來構建和評估模型，這為我未來進行更復雜的建模和預測打下瞭堅實的基礎。書中提供的許多實踐案例，也讓我有機會將課堂上學到的理論知識應用到實際問題中，極大地提升瞭我的解決問題的能力。 總而言之，《Python數據科學入門》是一本兼具理論深度和實踐廣度的優秀書籍。它不僅為我提供瞭紮實的數據科學知識體係，更重要的是，它培養瞭我運用Python解決實際統計學問題的能力。我相信，這本書將是我在學術研究和未來職業生涯中不可或缺的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我新世界的大門！作為一名在金融行業摸爬滾打多年的“老兵”，麵對日益增長的數據分析需求，我一直在尋找一條高效的學習路徑。傳統的統計學課程雖然紮實，但往往脫離實際應用，而市麵上很多關於數據科學的書籍又過於理論化，讓我望而卻步。直到我遇到瞭《Python數據科學入門》，我纔真正體會到“化繁為簡”的力量。 我尤其欣賞這本書的案例驅動式教學方法。它沒有一開始就拋齣大量的概念和公式，而是通過一係列真實世界的場景，比如市場趨勢預測、客戶行為分析、甚至簡單的圖像識彆，一步步引導讀者接觸和理解Python在數據科學中的應用。書中的代碼示例清晰易懂，並且提供瞭可供下載的練習數據，讓我可以跟隨書中的步驟動手實踐。 最讓我驚喜的是，這本書並沒有僅僅停留在“如何使用”的層麵。在講解某個庫或方法時，它會適時地穿插一些底層的原理和數學概念，但解釋得非常到位，不會讓人感到晦澀難懂。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我對數據科學的理解更加深刻，也更有信心去探索更復雜的模型和算法。 此外，書中對於Python生態係統中常用工具的介紹也十分全麵，從NumPy、Pandas到Matplotlib、Seaborn，再到Scikit-learn，它都進行瞭詳盡的闡述。我不再需要費力地在各個零散的文檔和博客之間跳轉，這本書就像一個精心編排的導覽圖，讓我快速掌握瞭構建數據科學項目所需的核心技能。 總而言之，《Python數據科學入門》不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引領著像我這樣有誌於投身數據科學領域的學習者。它讓我剋服瞭最初的畏難情緒，建立瞭紮實的基礎，並點燃瞭我繼續深入學習的激情。我迫不及待地想將書中學習到的知識應用到我的實際工作中，相信這本書會是我職業生涯中一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新興技術保持高度關注的IT從業者，我一直在尋找能夠幫助我快速掌握數據科學核心技能的資源。《Python數據科學入門》這本書，無疑滿足瞭我的這一需求。我一直認為，Python是當前數據科學領域最受歡迎的語言之一，而掌握它，將是開啓數據分析新篇章的關鍵。 這本書的結構設計非常閤理，它從Python的基礎語法入手，循序漸進地引導讀者進入數據科學的殿堂。對於我這樣已經有一定編程基礎的讀者來說，這種由淺入深的講解方式，讓我能夠快速迴顧和鞏固Python的知識點，並將其與數據科學的應用場景緊密結閤。 書中對數據處理和分析的講解尤為詳盡。NumPy和Pandas庫的介紹，讓我對高效地處理和操作大規模數據集有瞭全新的認識。通過書中大量的代碼示例和練習，我不僅學會瞭如何清洗、轉換和整理數據，還掌握瞭進行各種統計分析的方法。 此外，書中關於機器學習的章節也給我留下瞭深刻的印象。它以一種非常易於理解的方式，介紹瞭常見的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等，並講解瞭如何使用Scikit-learn庫來構建和評估模型。這種理論與實踐相結閤的教學方式，讓我在短時間內就對機器學習有瞭初步的瞭解。 總的來說，《Python數據科學入門》是一本非常實用且富有洞察力的書籍。它為我提供瞭一個堅實的數據科學學習框架，讓我能夠快速上手，並為我今後的深入學習奠定瞭良好的基礎。我強烈推薦這本書給所有想要在數據科學領域有所建樹的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直就是為我量身定做的！我一直對數據背後的故事充滿好奇，總覺得那些數字裏隱藏著無窮的可能性。然而，缺乏編程基礎的我，每次嘗試接觸數據分析都像是在攀登一座高不可攀的山峰，到處都是障礙。我試過一些視頻教程，但總是跟不上節奏，或者在遇到問題時無從下手。 《Python數據科學入門》的敘事方式非常吸引人。作者仿佛是一位循循善誘的嚮導，用非常通俗易懂的語言，將Python的強大功能娓娓道來。書中的講解邏輯清晰，層層遞進，讓我感覺每一點知識的學習都是建立在堅實的基礎之上的。我最喜歡的是它將復雜的概念分解成一個個小模塊，每個模塊都配有詳細的圖解和代碼演示，這讓我能夠清晰地看到知識的脈絡。 尤其讓我印象深刻的是，在講解數據可視化部分，書中不僅介紹瞭各種圖錶的繪製方法，還深入探討瞭如何選擇最閤適的圖錶來傳達信息，以及如何通過視覺設計來增強數據的錶現力。這遠遠超齣瞭我對“畫圖”的認知，讓我明白瞭數據可視化不僅僅是技術，更是一門藝術。 這本書的另一大亮點在於其對實際應用的強調。它沒有停留在理論層麵，而是通過一係列貼近實際業務場景的案例，展示瞭Python在數據科學領域是如何解決問題的。這些案例的設計非常有啓發性，讓我能夠看到所學知識的實際價值，從而更有動力去深入學習。 總的來說，《Python數據科學入門》是一本非常優秀的入門書籍，它用一種輕鬆愉悅的方式，讓我這個編程“小白”也能感受到數據科學的魅力。我感覺自己不再是那個對數據感到迷茫的旁觀者，而是可以親自去挖掘和解讀數據背後的奧秘的參與者。這本書讓我對未來充滿瞭期待，我迫不及待地想繼續探索數據科學的廣闊天地。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這樣一直想在數據領域有所作為，但又缺乏係統指導的非技術背景人士來說，簡直是雪中送炭。我一直覺得，數據是這個時代最有價值的資源，但如何從海量的數據中提取有用的信息，卻是一件令我頭疼的事情。 《Python數據科學入門》的語言風格非常友好，它沒有使用那些令人望而生畏的專業術語，而是用一種非常生活化的方式，將復雜的概念解釋得一清二楚。我尤其喜歡書中通過各種生動有趣的例子來講解原理，比如通過分析用戶的購物習慣來理解推薦係統，或者通過分析天氣數據來預測未來的趨勢。 這本書最大的優點在於它能夠真正地“手把手”教學。每個知識點都配有清晰的代碼示例，而且作者還會詳細解釋每一行代碼的作用。我不再是那個隻會復製粘貼代碼的“小白”，而是能夠理解代碼背後的邏輯，並且能夠根據自己的需求進行修改和擴展。 書中對數據可視化部分的講解也讓我受益匪淺。我一直認為，一個好的數據分析，最終要能夠用圖錶清晰地錶達齣來。《Python數據科學入門》不僅教我如何繪製各種圖錶，更重要的是，它教我如何通過圖錶來講故事，如何讓數據“說話”。 總而言之，《Python數據科學入門》是一本非常值得推薦的書籍，它不僅教授瞭技術，更重要的是，它培養瞭我對數據科學的興趣和信心。我感覺自己不再是被數據所淹沒，而是能夠主動去探索和利用數據，發掘其中的價值。這本書是我數據科學之旅的完美起點。

評分☆☆☆☆☆

趁著打摺多買點書，很劃算，快遞也給力

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，順便復習一下數學

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，下次再接著買

評分☆☆☆☆☆

適閤機器學習入門，把復雜的算法，講得很淺顯。

評分☆☆☆☆☆

快遞很快，印刷質量不錯

評分☆☆☆☆☆

書還沒看，之後看完瞭，我再來追評，嘿嘿，加油

評分☆☆☆☆☆

Python數據科學入門

評分☆☆☆☆☆

不建議買

評分☆☆☆☆☆

東西不錯