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[意] 内利（Fabio Nelli） 著，杜春晓 译

图书标签:

• Python
• 数据分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 数据可视化
• 统计分析
• 机器学习
• 实战
• 案例
• 数据处理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115432209

版次：1

商品编码：12027532

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：290

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

“学习pandas和matplotlib的很好的专业入门材料。”
“书如其名，内容充实、实用，例子有趣吸引人。如果你想利用Python进行数据分析的话，这本书很合适。”

了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能
学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据
详尽探究三个真实Python数据分析案例，将理论付诸实践

内容简介

Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能，以小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

作者简介

作者简介

Fabio Nelli
IRBM科学园IT科学应用专家，曾为IBM、EDS等企业提供咨询。目前正在开发Java应用，对接科学仪器和Oracle数据库，生成数据和Web服务器应用，为研究人员提供实时分析结果。他还是Meccanismo Complesso社区（www.meccanismocomplesso.org）的项目协调人。

译者简介

杜春晓
英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译著有《电子达人——我的**本Raspberry Pi入门手册》和《Python数据挖掘入门与实践》。新浪微博：@宜_生。

目录

目录

致谢
译者序
第1 章 数据分析简介 1
1．1 数据分析 1
1．2 数据分析师的知识范畴 2
1．2．1 计算机科学 2
1．2．2 数学和统计学 3
1．2．3 机器学习和人工智能 3
1．2．4 数据来源领域 3
1．3 理解数据的性质 4
1．3．1 数据到信息的转变 4
1．3．2 信息到知识的转变 4
1．3．3 数据的类型 4
1．4 数据分析过程 4
1．4．1 问题定义 5
1．4．2 数据抽取 6
1．4．3 数据准备 6
1．4．4 数据探索和可视化 7
1．4．5 预测模型 7
1．4．6 模型评估 8
1．4．7 部署 8
1．5 定量和定性数据分析 9
1．6 开放数据 9
1．7 Python 和数据分析 11
1．8 结论 11
第2 章 Python 世界简介 12
2．1 Python——编程语言 12
2．2 Python——解释器 13
2．2．1 Cython 14
2．2．2 Jython 14
2．2．3 PyPy 14
2．3 Python 2 和Python 3 14
2．4 安装Python 15
2．5 Python 发行版 15
2．5．1 Anaconda 15
2．5．2 Enthought Canopy 16
2．5．3 Python(x，y) 17
2．6 使用Python 17
2．6．1 Python shell 17
2．6．2 运行完整的Python 程序 17
2．6．3 使用IDE 编写代码 18
2．6．4 跟Python 交互 18
2．7 编写Python 代码 18
2．7．1 数学运算 18
2．7．2 导入新的库和函数 19
2．7．3 函数式编程 21
2．7．4 缩进 22
2．8 IPython 23
2．8．1 IPython shell 23
2．8．2 IPython Qt-Console 24
2．9 PyPI 仓库——Python 包索引 25
2．10 多种Python IDE 26
2．10．1 IDLE 26
2．10．2 Spyder 27
2．10．3 Eclipse（pyDev） 27
2．10．4 Sublime 28
2．10．5 Liclipse 29
2．10．6 NinjaIDE 29
2．10．7 Komodo IDE 29
2．11 SciPy 30
2．11．1 NumPy 30
2．11．2 pandas 30
2．11．3 matplotlib 31
2．12 小结 31
第3 章 NumPy 库 32
3．1 NumPy 简史 32
3．2 NumPy 安装 32
3．3 ndarray：NumPy 库的心脏 33
3．3．1 创建数组 34
3．3．2 数据类型 34
3．3．3 dtype 选项 35
3．3．4 自带的数组创建方法 36
3．4 基本操作 37
3．4．1 算术运算符 37
3．4．2 矩阵积 38
3．4．3 自增和自减运算符 39
3．4．4 通用函数 40
3．4．5 聚合函数 40
3．5 索引机制、切片和迭代方法 41
3．5．1 索引机制 41
3．5．2 切片操作 42
3．5．3 数组迭代 43
3．6 条件和布尔数组 45
3．7 形状变换 45
3．8 数组操作 46
3．8．1 连接数组 46
3．8．2 数组切分 47
3．9 常用概念 49
3．9．1 对象的副本或视图 49
3．9．2 向量化 50
3．9．3 广播机制 50
3．10 结构化数组 52
3．11 数组数据文件的读写 53
3．11．1 二进制文件的读写 54
3．11．2 读取文件中的列表形式数据 54
3．12 小结 55
第4 章 pandas 库简介 56
4．1 pandas：Python 数据分析库 56
4．2 安装 57
4．2．1 用Anaconda 安装 57
4．2．2 用PyPI 安装 58
4．2．3 在Linux 系统的安装方法 58
4．2．4 用源代码安装 58
4．2．5 Windows 模块仓库 59
4．3 测试pandas 是否安装成功 59
4．4 开始pandas 之旅 59
4．5 pandas 数据结构简介 60
4．5．1 Series 对象 60
4．5．2 DataFrame 对象 66
4．5．3 Index 对象 72
4．6 索引对象的其他功能 74
4．6．1 更换索引 74
4．6．2 删除 75
4．6．3 算术和数据对齐 77
4．7 数据结构之间的运算 78
4．7．1 灵活的算术运算方法 78
4．7．2 DataFrame 和Series 对象之间的运算 78
4．8 函数应用和映射 79
4．8．1 操作元素的函数 79
4．8．2 按行或列执行操作的函数 80
4．8．3 统计函数 81
4．9 排序和排位次 81
4．10 相关性和协方差 84
4．11 NaN 数据 85
4．11．1 为元素赋NaN 值 85
4．11．2 过滤NaN 86
4．11．3 为NaN 元素填充其他值 86
4．12 等级索引和分级 87
4．12．1 重新调整顺序和为层级排序 89
4．12．2 按层级统计数据 89
4．13 小结 90
第5 章 pandas：数据读写 91
5．1 I/O API 工具 91
5．2 CSV 和文本文件 92
5．3 读取CSV 或文本文件中的数据 92
5．3．1 用RegExp 解析TXT 文件 94
5．3．2 从TXT 文件读取部分数据 96
5．3．3 往CSV 文件写入数据 97
5．4 读写HTML 文件 98
5．4．1 写入数据到HTML 文件 99
5．4．2 从HTML 文件读取数据 100
5．5 从XML 读取数据 101
5．6 读写Microsoft Excel 文件 103
5．7 JSON 数据 105
5．8 HDF5 格式 107
5．9 pickle——Python 对象序列化 108
5．9．1 用cPickle 实现Python 对象序列化 109
5．9．2 用pandas 实现对象序列化 109
5．10 对接数据库 110
5．10．1 SQLite3 数据读写 111
5．10．2 PostgreSQL 数据读写 112
5．11 NoSQL 数据库MongoDB 数据读写 114
5．12 小结 116
第6 章 深入pandas：数据处理 117
6．1 数据准备 117
6．2 拼接 122
6．2．1 组合 124
6．2．2 轴向旋转 125
6．2．3 删除 127
6．3 数据转换 128
6．3．1 删除重复元素 128
6．3．2 映射 129
6．4 离散化和面元划分 132
6．5 排序 136
6．6 字符串处理 137
6．6．1 内置的字符串处理方法 137
6．6．2 正则表达式 139
6．7 数据聚合 140
6．7．1 GroupBy 141
6．7．2 实例 141
6．7．3 等级分组 142
6．8 组迭代 143
6．8．1 链式转换 144
6．8．2 分组函数 145
6．9 高级数据聚合 145
6．10 小结 148
第7 章 用matplotlib 实现数据可视化 149
7．1 matplotlib 库 149
7．2 安装 150
7．3 IPython 和IPython QtConsole 150
7．4 matplotlib 架构 151
7．4．1 Backend 层 152
7．4．2 Artist 层 152
7．4．3 Scripting 层（pyplot） 153
7．4．4 pylab 和pyplot 153
7．5 pyplot 154
7．5．1 生成一幅简单的交互式图表 154
7．5．2 设置图形的属性 156
7．5．3 matplotlib 和NumPy 158
7．6 使用kwargs 160
7．7 为图表添加更多元素 162
7．7．1 添加文本 162
7．7．2 添加网格 165
7．7．3 添加图例 166
7．8 保存图表 168
7．8．1 保存代码 169
7．8．2 将会话转换为HTML 文件 170
7．8．3 将图表直接保存为图片 171
7．9 处理日期值 171
7．10 图表类型 173
7．11 线性图 173
7．12 直方图 180
7．13 条状图 181
7．13．1 水平条状图 183
7．13．2 多序列条状图 184
7．13．3 为pandas DataFrame 生成多序列条状图 185
7．13．4 多序列堆积条状图 186
7．13．5 为pandas DataFrame 绘制堆积条状图 189
7．13．6 其他条状图 190
7．14 饼图 190
7．15 高级图表 193
7．15．1 等值线图 193
7．15．2 极区图 195
7．16 mplot3d 197
7．16．1 3D 曲面 197
7．16．2 3D 散点图 198
7．16．3 3D 条状图 199
7．17 多面板图形 200
7．17．1 在其他子图中显示子图 200
7．17．2 子图网格 202
7．18 小结 204
第8 章 用scikit-learn 库实现机器学习 205
8．1 scikit-learn 库 205
8．2 机器学习 205
8．2．1 有监督和无监督学习 205
8．2．2 训练集和测试集 206
8．3 用scikit-learn 实现有监督学习 206
8．4 Iris 数据集 206
8．5 K-近邻分类器 211
8．6 Diabetes 数据集 214
8．7 线性回归：最小平方回归 215
8．8 支持向量机 219
8．8．1 支持向量分类 219
8．8．2 非线性SVC 223
8．8．3 绘制SVM 分类器对Iris 数据集的分类效果图 225
8．8．4 支持向量回归 227
8．9 小结 229
第9 章 数据分析实例——气象数据 230
9．1 待检验的假设：靠海对气候的影响 230
9．2 数据源 233
9．3 用IPython Notebook 做数据分析 234
9．4 风向频率玫瑰图 246
9．5 小结 251
第10 章 IPython Notebook 内嵌JavaScript 库D3 252
10．1 开放的人口数据源 252
10．2 JavaScript 库D3 255
10．3 绘制簇状条状图 259
10．4 地区分布图 262
10．5 2014 年美国人口地区分布图 266
10．6 小结 270
第11 章 识别手写体数字 271
11．1 手写体识别 271
11．2 用scikit-learn 识别手写体数字 271
11．3 Digits 数据集 272
11．4 学习和预测 274
11．5 小结 276
附录A 用LaTeX 编写数学表达式 277
附录B 开放数据源 287

【书名】Python数据分析实战 简介 在这个数据爆炸的时代，洞察力就是力量。无论是商业决策、科学研究，还是技术创新，都越来越依赖于对海量数据的深入理解和有效利用。而Python，凭借其简洁的语法、强大的库生态和广泛的应用场景，已经成为数据分析领域的首选语言。本书《Python数据分析实战》正是这样一本旨在帮助您掌握Python数据分析核心技能，并将理论知识转化为实际应用能力的著作。 本书区别于市面上许多泛泛而谈或仅侧重于理论概念的教材，它将带您走进真实世界的数据分析场景，通过一系列精心设计的项目和案例，让您亲手实践数据获取、清洗、转换、可视化和建模的全过程。我们相信，只有通过“实战”，才能真正领悟数据分析的精髓，培养解决实际问题的能力。 核心内容概览： 第一部分：Python数据分析基础 在正式开启数据分析之旅前，我们需要打下坚实的基础。这部分内容将从Python语言本身以及其在数据分析中扮演关键角色的核心库入手，确保您具备进行后续深入学习的必备知识。 Python语言入门与进阶： 我们将从Python的基本语法、数据类型、控制流、函数等内容开始，逐步深入到面向对象编程、模块化设计等更高级的概念。强调代码的可读性、效率和复用性，培养良好的编程习惯。您将学会如何编写简洁、高效且易于维护的Python代码，为后续的数据分析操作奠定坚实基础。 NumPy：数值计算的基石： NumPy是Python科学计算的核心库，提供了强大的N维数组对象和大量用于处理这些数组的函数。您将深入学习NumPy数组的创建、索引、切片、运算以及各种数学和逻辑操作。理解NumPy如何高效地处理大规模数值数据，是进行高效数据分析的关键一步。我们将通过实际案例演示如何利用NumPy进行矩阵运算、统计计算等，体会其在性能上的优势。 Pandas：数据处理与分析的利器： Pandas是Python数据分析的灵魂。本书将花费大量篇幅详细讲解Pandas的核心数据结构——Series和DataFrame。您将掌握数据的导入与导出（CSV, Excel, SQL等）、数据的选择与过滤、数据的清洗与转换（缺失值处理、重复值删除、数据类型转换）、数据的合并与连接（merge, join, concat）、数据的分组与聚合（groupby）、数据的重塑（pivot, melt）等关键操作。通过生动直观的案例，您将学会如何高效地处理和操纵各种结构化数据，为后续的分析打下坚实基础。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化的艺术： “一图胜千言”。有效的数据可视化能够帮助我们直观地理解数据模式、趋势和异常值。我们将系统介绍Matplotlib，掌握绘制各种基本图表（折线图、散点图、柱状图、饼图等）的方法。在此基础上，我们将引入Seaborn，一个基于Matplotlib的更高级数据可视化库，它提供了更美观、更统计学友好的图表，如热力图、箱线图、小提琴图、分布图等。您将学会如何根据不同的分析目的选择合适的图表，并进行个性化定制，让数据“说话”。 第二部分：数据分析实战项目 理论学习固然重要，但真正掌握数据分析技能的关键在于将其应用于实际问题。这部分内容将带领您通过一系列精心挑选的、贴近真实业务场景的项目，将前一阶段学到的知识融会贯通，解决实际挑战。 项目一：电商用户行为分析： 数据获取与初步探索： 模拟电商平台的用户行为日志数据，学习如何加载、查看数据概览、理解各字段含义。 数据清洗与预处理： 处理缺失的用户信息、异常的购买时间、重复的订单记录等。 用户行为特征提取： 计算用户的活跃度、购买频率、客单价、最近购买时间等关键指标。 用户分群与画像： 利用RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）对用户进行分群，并分析不同用户群体的行为特征和偏好。 可视化分析： 绘制用户活跃度趋势图、购买力分布图、用户生命周期图等，为运营决策提供数据支持。 实际应用： 如何根据用户画像制定个性化营销策略、提升用户留存率。 项目二：金融市场数据分析与趋势预测： 数据获取： 从金融数据API（如Yahoo Finance）或公开数据集获取股票、加密货币等市场数据。 数据清洗与处理： 处理股票价格的复权、缺失的交易日数据、异常值等。 技术指标计算： 计算常用的技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等。 可视化分析： 绘制股票价格走势图、交易量柱状图、技术指标叠加图等，直观展现市场动态。 简单趋势预测： 介绍基于时间序列的简单预测方法（如ARIMA模型），并展示如何利用Python库实现。 风险提示： 强调金融市场分析的复杂性和预测的局限性。 项目三：社交媒体文本情感分析： 文本数据获取： 爬取或加载社交媒体上的评论、帖子等文本数据。 文本预处理： 分词、去除停用词、词形还原/词干提取、文本向量化（如TF-IDF、Word Embeddings）。 情感分析模型构建： 介绍基于机器学习（如朴素贝叶斯、支持向量机）或深度学习（如RNN、Transformer）的情感分类方法。 结果可视化： 统计不同情感类别的比例，绘制情感分布图、词云图，展示与情感相关的热门词汇。 实际应用： 如何分析用户对产品、服务或事件的评价，为品牌管理和舆情监控提供依据。 项目四：客户流失预测： 问题定义与数据准备： 明确客户流失的定义，准备包含客户属性、消费行为、服务交互等信息的客户数据集。 特征工程： 从原始数据中提取与客户流失相关的有效特征，如用户近三个月的消费金额变化、服务投诉次数、使用时长等。 模型选择与训练： 介绍常用的二分类模型，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）。 模型评估： 使用准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等指标评估模型性能。 模型解释与洞察： 分析模型给出的重要特征，理解导致客户流失的关键因素。 应用场景： 如何识别潜在流失客户，并制定有针对性的挽留策略。 第三部分：高级主题与实践进阶 在掌握了基础和核心项目后，本书还将引导您探索更高级的数据分析技术和相关工具，以应对更复杂的数据挑战。 数据库交互： 学习如何使用Python与关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB）进行连接、查询和数据操作。掌握SQL语句在Python中的应用，以及使用Pandas读取数据库数据。 数据可视化深入： 探索更丰富的可视化库，如Plotly（交互式图表）、Bokeh（Web端交互可视化），以及如何将可视化结果嵌入Web应用。 大数据处理基础（可选）： 简要介绍处理大规模数据集的工具和概念，如Dask或PySpark入门，让您对大数据生态有初步认识。 模型部署与集成（简介）： 简要介绍如何将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够为实际应用提供服务。 案例研究与最佳实践： 整合前述内容，通过一些更综合的案例，展示如何进行端到端的数据分析流程，并总结数据分析过程中的常见问题及应对策略。 本书的特色： 强调“实战”： 全书围绕实际项目展开，让您在解决问题的过程中学习和巩固知识。 由浅入深： 从Python基础到复杂项目，循序渐进，适合不同层次的学习者。 代码导向： 提供大量可运行的Python代码示例，便于模仿和实践。 案例丰富： 覆盖电商、金融、社交媒体等多个热门领域，贴近实际应用。 工具全面： 涵盖Python数据分析领域最核心、最常用的库。 注重思维： 不仅教“怎么做”，更引导“为什么这么做”，培养解决问题的分析思维。 通过阅读《Python数据分析实战》，您将不仅能够熟练运用Python及其强大的数据分析库，更重要的是，您将获得独立分析数据、挖掘洞察、解决实际问题的能力，从而在您的学习、工作或研究领域中脱颖而出，成为一名真正懂得如何从数据中创造价值的数据分析师。现在，就让我们一起踏上这段激动人心的Python数据分析实战之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，简直就是一本“宝藏”。在接触它之前，我对于数据分析的概念仅仅停留在一些零散的认知层面，感觉它是一个庞大而复杂的体系，很难下手。但这本书以其独特的视角和深入浅出的讲解，将我带入了一个全新的境界。它不仅仅是讲解了Python的语法和库，更重要的是，它阐述了数据分析的思维方式和方法论。从数据采集的每一个细节，到数据清洗中常见的坑，再到如何运用统计学原理进行数据探索，再到如何利用各种模型来解决实际问题，每一个环节都处理得恰到好处。我印象最深刻的是书中关于特征工程的讲解，这部分内容往往是数据分析的难点，但这本书用生动的例子和清晰的逻辑，让我理解了如何从原始数据中提取出更有价值的信息，这对于提升模型的准确性至关重要。此外，书中关于机器学习模型的介绍，也让我对这个领域有了更深入的认识，从经典的线性回归到更复杂的集成学习方法，都进行了详细的介绍和代码实现，这让我感觉自己离成为一名真正的数据科学家又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一位耐心且经验丰富的向导，带领我一步步走进了Python数据分析的奇妙世界。在阅读之前，我曾对数据分析抱有模糊的概念，感觉它离我的工作和生活很遥远。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它没有使用晦涩难懂的专业术语，而是从最基础的概念讲起，用通俗易懂的语言解释了数据分析的重要性，以及它如何渗透到我们日常生活的方方面面，无论是商业决策、科学研究，还是个人兴趣爱好。书中对各种数据分析工具和库的介绍，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，都详细到令人称道，让我这个初学者也能轻松上手，快速掌握核心用法。我尤其喜欢书中那些贴近实际的案例，这些案例不仅仅是理论的展示，更是将枯燥的数据转化为生动故事的艺术，让我深刻体会到数据背后的价值。每一个案例都设计得循序渐进，从数据的导入、清洗，到可视化和建模，每一步都清晰可见，让我能够跟随作者的思路，亲手操作，并在实践中学习。我甚至可以想象，在未来的工作中，我将如何运用这些知识来解决实际问题，这将是一次多么令人兴奋的旅程！这本书不仅仅是技术手册，更是一份激发我探索未知、拥抱数据的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据充满好奇心，但又缺乏系统性学习路径的读者。这本书的出现，就像一盏指路明灯，照亮了我前行的方向。它没有上来就堆砌大量的技术细节，而是先从宏观层面，阐述了数据分析的价值和意义，让我明白了为什么要做数据分析，以及数据分析能够为我们带来什么。随后，它循序渐进地介绍了Python的基础知识，以及如何使用Pandas、NumPy等强大的库来处理和分析数据。让我惊喜的是，书中并没有止步于此，而是深入到了数据可视化和模型构建的层面。那些精美的图表，不再是遥不可及的艺术品，而是通过简单的几行代码就能实现，这让我感到无比的成就感。更让我兴奋的是，书中还触及到了机器学习的一些基本概念和应用，这让我对未来数据分析的深度和广度有了更清晰的认识。这本书最大的优点在于它的实用性，每一个知识点都配有相应的代码示例，并且这些示例都来自真实的业务场景，让我能够直接将所学应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对编程和数据分析都感到有些畏惧，觉得它们是属于少数“技术大神”的领域。但当我翻开这本书时，这种顾虑很快就烟消云散了。作者的写作风格非常亲切，就像一位邻家大哥在给我讲解一样，一点点地引导我进入这个有趣的世界。书中对于Python基础知识的介绍，简洁明了，让我这个完全没有编程基础的人也能快速理解，并且很快就能写出简单的代码。让我惊喜的是，书中对数据分析的整个流程进行了非常细致的拆解，从如何理解数据，到如何处理各种污浊的数据，再到如何从数据中找到有用的信息，每一步都给了非常详细的指导和示例。我特别喜欢书中关于数据可视化的章节，用简单的代码就能做出各种漂亮的图表，让我觉得自己也能成为一个“数据艺术家”。而且，书中提供的代码示例都非常完整，可以直接复制粘贴运行，这对于我这种新手来说，极大地降低了学习门槛。通过这本书，我不仅学到了数据分析的技术，更重要的是，我建立了对数据分析的信心，并且对未来运用这些知识充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在数据领域摸爬滚打的从业者，我总是在寻找能够真正提升效率、拓展视野的工具和方法。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是罗列函数和语法，而是深入探讨了数据分析的整个生命周期，从数据采集的艺术，到清洗的精细，再到洞察的挖掘，以及最终的呈现。书中对于Pandas DataFrame的讲解，简直是教科书级别的，各种数据操作技巧，如索引、切片、合并、分组等，都讲解得淋漓尽致，让我感觉自己对数据的掌控力得到了质的飞跃。NumPy的向量化操作，更是让我见识到了Python在数值计算上的强大之处，极大地提升了我的代码执行效率。而Matplotlib和Seaborn的可视化部分，则让我摆脱了过去图表制作的繁琐，能够轻松绘制出美观且富有信息量的数据图表，这对于向非技术人员解释复杂的分析结果至关重要。书中穿插的各种高级技巧和最佳实践，更是让我受益匪浅，让我能够避免一些常见的陷阱，写出更健壮、更易于维护的代码。这本书没有停留在理论层面，而是用大量的实例，将这些复杂的概念落地，让我能够直接借鉴和应用，这对于我快速将所学知识转化为实际工作成果非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本是目前python数据处理最平实的一本，介绍numpy那些库，很基础，适合学习。

评分☆☆☆☆☆

交房租就这个自己想G8想关系G8想G8和可惜花擦

评分☆☆☆☆☆

到货了，还可以吧，准备翻开开始看。到货了，还可以吧，准备翻开开始看。

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不错，信任京东，物流快，服务好

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很好的购物体验，京东的物流进步很快，下次购物都选京东啦?一个吧

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不错，虽然薄但内容蛮多的

评分☆☆☆☆☆

女主角介绍介绍咔咔

评分☆☆☆☆☆

《解析几何》突出几何思想的教育，强调形与数的结合；方法上强调解析法和综合法并重；内容编排上采用"实例－理论－应用"的方式，具体易懂；内容选取上兼顾各类高校的教学情况，具有广泛的适用性。《解析几何》表达通顺，说理严谨，阐述深入浅出。

评分☆☆☆☆☆

看着很不错呀