Python编程-从入门到实践从基本概念到完整项目开发机器学习数据处理编程语言程序设计 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] Matthes 著

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Python
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店铺：凤凰新华书店旗舰店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115428028

商品编码：12750925326

包装：平装

开本：16

具体描述

产品特色

编辑推荐

上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，本书是读者优选！

本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。

书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，如列表、字典、类和循环，并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互，以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。

内容简介

本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：首部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

作者简介

Eric Matthes

高中科学和数学老师，现居住在阿拉斯加，在当地讲授Python入门课程。他从5岁开始就一直在编写程序。

袁国忠

自由译者；2000年起专事翻译，主译图书，偶译新闻稿、软文；出版译著40余部，其中包括《C++ Prime Plus中文版》《CCNA学习指南》《CCNP ROUTE学习指南》《面向模式的软件架构：模式系统》《Android应用UI设计模式》《风投的选择：谁是下一个十亿美元级公司》等，总计700余万字；专事翻译前，从事过三年化工产品分析和开发，做过两年杂志和图书编辑。

掌控数据，洞见未来：Python 数据科学与机器学习实战指南在数字浪潮席卷全球的今天，数据已然成为驱动社会进步和商业决策的核心要素。而Python，凭借其简洁易读的语法、强大的库支持以及庞大的社区生态，已然成为数据科学和机器学习领域无可争议的首选语言。本书并非仅仅罗列枯燥的代码片段，而是致力于引领读者踏上一段由浅入深、理论与实践紧密结合的数据探索与智能构建之旅。我们将从最基础的数据处理流程出发，逐步深入到复杂模型的构建与应用，最终让你能够独立完成具备实际价值的数据项目。第一部分：扎实的Python数据基础——数据处理的基石在开始任何复杂的数据分析或机器学习任务之前，熟练掌握Python的数据处理能力是至关重要的。本部分将为你奠定坚实的基础，让你能够高效、准确地驾驭各种数据形态。 Python入门回顾与数据类型精讲：我们将快速回顾Python的基本语法，包括变量、数据类型（整数、浮 float、字符串、布尔值）、运算符、控制流（if-else、for、while）等，确保所有读者都能迅速进入学习状态。在此基础上，我们将深入讲解Python特有的数据结构，如列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set），并重点阐述它们在数据组织和管理中的作用。你将学习如何高效地创建、访问、修改和删除这些数据结构中的元素，以及它们在不同场景下的最佳应用实践。 NumPy：高效数值计算的利器： NumPy是Python科学计算的基石，它提供了强大的N维数组对象（ndarray），能够显著提升数值计算的效率。本书将详细介绍NumPy数组的创建、索引、切片、重塑、合并与分割等核心操作。你将学习如何利用NumPy进行向量化操作，避免低效的循环，从而大幅度提升数据处理速度。此外，我们将探讨NumPy在数学运算、线性代数、随机数生成等方面的强大功能，让你能够轻松应对大规模数值计算任务。 Pandas：数据分析的瑞士军刀： Pandas是Python数据分析的黄金标准，其核心对象DataFrame和Series为表格型数据的处理提供了极为便利和强大的工具。我们将从DataFrame的创建（从CSV、Excel、数据库等导入）入手，讲解如何进行数据的选择、过滤、排序、分组（groupby）和聚合。你将学会如何处理缺失值（NaN），进行数据类型转换，以及使用透视表（pivot_table）等高级功能进行复杂的数据重组。本书还将深入讲解如何进行多表合并（merge）、连接（join）和拼接（concat），为后续的数据建模打下坚实基础。数据清洗与预处理：真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着噪声、错误和不一致。本部分将专注于数据清洗与预处理的技术，这是数据科学项目成功的关键第一步。我们将学习如何识别和处理重复值、异常值，如何进行数据标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以及如何对文本数据进行基本的预处理，例如去除标点符号、转换为小写、分词等。你将理解为什么良好的数据预处理是模型性能的决定性因素。数据可视化入门： “一图胜千言”。掌握数据可视化是理解数据模式、发现洞察并与他人有效沟通的关键。我们将介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库。从基本的折线图、散点图、柱状图、饼图，到更复杂的箱线图、小提琴图、热力图等，你将学会如何绘制出清晰、美观且信息丰富的图表。我们将演示如何通过可视化手段探索数据的分布、关联性和趋势，为数据分析提供直观的支持。第二部分：机器学习的奥秘——洞察与预测的艺术在掌握了数据处理的基础后，我们将深入机器学习的殿堂，学习如何构建能够从数据中学习并做出预测的模型。机器学习基础概念：我们将从机器学习的宏观视角出发，讲解监督学习、无监督学习和强化学习这三大类主流的学习范式。你将理解什么是特征（feature）、标签（label）、模型（model）、训练（training）、预测（prediction）、评估（evaluation）等核心术语。我们将探讨过拟合（overfitting）和欠拟合（underfitting）等常见问题，以及模型泛化能力的重要性。监督学习：预测与分类的强大工具：回归模型：学习如何预测连续数值。我们将详细讲解线性回归（Linear Regression）的原理、假设和应用，包括单变量和多变量回归。随后，我们将介绍多项式回归（Polynomial Regression）， Ridge和Lasso回归等正则化技术，以提升模型的稳定性和泛化能力。分类模型：学习如何将数据划分到不同的类别。我们将深入剖析逻辑回归（Logistic Regression），理解其背后的概率模型。决策树（Decision Tree）将作为一种易于理解和解释的模型被详细介绍，你将学会如何构建和剪枝决策树。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的原理和应用也将被深入探讨，特别是核技巧（kernel trick）在处理非线性可分问题时的威力。模型评估与选择：如何知道你的模型有多“好”？本部分将为你揭示模型评估的各种指标。对于回归问题，我们将学习均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R²分数等。对于分类问题，我们将详细讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数以及混淆矩阵（Confusion Matrix）。交叉验证（Cross-validation）作为一种评估模型稳定性和泛化能力的重要技术，也将被详细讲解。无监督学习：发掘数据中的隐藏结构：聚类算法：学习如何将相似的数据点分组，而无需预先知道类别。我们将详细讲解K-Means聚类算法的原理、步骤和优缺点，并探讨如何选择合适的K值。层次聚类（Hierarchical Clustering）将作为另一种重要的聚类方法进行介绍。降维技术：当数据维度过高时，可能会导致“维度灾难”。我们将介绍主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）这一强大的降维技术，理解其背后的数学原理，以及如何利用PCA来提取数据中的主要信息，加速模型训练，并可视化高维数据。 Scikit-learn：机器学习的瑞士军刀（进阶）： Scikit-learn是Python中最流行、最全面的机器学习库。在本部分，我们将更深入地利用Scikit-learn来实现前面介绍的各种算法。你将学习如何使用其统一的API来训练、预测和评估模型。我们将探讨特征工程（Feature Engineering）中的重要技术，例如特征缩放、类别特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）等，以及如何利用管道（Pipeline）来简化模型构建流程。集成学习：组合力量，提升性能：我们将介绍集成学习的概念，以及如何通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。随机森林（Random Forest）作为一种基于决策树的强大集成方法，将得到详细讲解。梯度提升（Gradient Boosting）及其常见的实现，如XGBoost和LightGBM，也将被纳入探讨范畴，让你了解如何构建高性能的预测模型。第三部分：完整项目开发实战——从构想到落地理论知识的掌握固然重要，但将所学应用于实际项目才能真正检验和提升能力。本部分将带领你一步步完成具有实际意义的数据科学和机器学习项目。项目案例一：房地产价格预测：问题定义与数据获取：明确项目目标，收集房地产相关的公开数据集，例如房屋面积、地理位置、房龄、卧室数量等作为特征。数据探索与可视化：利用Pandas和Matplotlib/Seaborn进行详细的数据探索，理解各个特征与房价之间的关系，发现潜在的模式。特征工程与预处理：处理缺失值、异常值，对类别特征进行编码，对数值特征进行缩放。模型选择与训练：尝试不同的回归模型（线性回归、Lasso/Ridge回归、随机森林回归），进行模型训练。模型评估与调优：使用交叉验证和各种评估指标评估模型性能，并通过调整超参数来优化模型。结果解释与预测：解释模型的关键特征，并使用训练好的模型对新的房地产数据进行价格预测。项目案例二：客户流失预测：问题定义与数据获取：收集电信、电商等行业的客户数据，包括客户的使用习惯、消费记录、服务互动等，目标是预测哪些客户可能会流失。数据探索与可视化：分析客户特征分布，探索不同特征与客户流失之间的关联性。特征工程与预处理：处理文本特征（如客户服务日志），创建新的衍生特征（如客户活跃度指标），进行数据编码和缩放。模型选择与训练：尝试分类模型（逻辑回归、决策树、SVM、随机森林、梯度提升），进行模型训练。模型评估与调优：重点关注精确率、召回率和F1分数等，分析混淆矩阵，进行模型选择和超参数调优。结果解释与应用：识别导致客户流失的关键因素，为业务部门提供干预策略的建议。项目案例三：图像分类入门（选讲，可选）：数据准备：介绍图像数据的表示方式（如NumPy数组），以及如何加载和预处理图像数据集（如MNIST、CIFAR-10）。简单的图像分类模型：简要介绍基于Scikit-learn的简单分类器在图像数据上的应用（如使用PCA降维后进行分类）。（可选，高级主题简介）：简要提及深度学习在图像识别中的作用，为读者后续深入学习打下基础。第四部分：进阶主题与未来展望在掌握了核心的数据科学和机器学习技术后，我们将触及一些更高级的主题，并展望未来的学习方向。时间序列分析基础：介绍时间序列数据的特点，以及如何处理和建模时间序列数据，例如移动平均、指数平滑等简单方法。模型部署与集成（概念性介绍）：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。伦理与偏见：探讨机器学习模型中可能存在的偏见问题，以及如何负责任地使用AI技术。学习资源与社区：提供进一步深入学习的推荐书籍、在线课程、论坛和社区，鼓励读者持续学习和探索。本书的每一章都力求理论讲解清晰易懂，代码示例完整可运行，并配有详实的注释。通过大量的实际案例和项目实践，你将不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这样做”，从而真正掌握Python数据科学与机器学习的核心技能，为你在数据驱动的时代开启无限可能。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名对编程充满热情但又在Python的世界里摸索多年的“老菜鸟”，我终于下定决心要系统地学习Python，目标就是能够独立完成一些数据分析和机器学习的项目。经过一番“海淘”般的图书筛选，最终落在了《Python编程-从入门到实践从基本概念到完整项目开发机器学习数据处理编程语言程序设计》这本书上。坦白说，一开始我看到这么长的书名，心里还是有点打鼓的，生怕它太过杂乱，什么都讲一点但都不深入。然而，翻开第一页，我的疑虑就开始消散。这本书真的就像它的名字一样，从最基础的Python概念讲起，比如变量、数据类型、控制流，这些我之前断断续续学过但总是不够扎实的知识点，在这里得到了非常清晰且有条理的梳理。作者用了大量的代码示例，而且这些示例都很有针对性，能够帮助我理解抽象的概念。最让我惊喜的是，它并没有止步于基本的语法，而是立刻就开始引入一些更高级的主题，比如面向对象编程，这部分我之前一直觉得很头疼，但书中的解释配合实际例子，让我茅塞顿开，感觉那些抽象的类和对象突然鲜活了起来。而且，这本书的排版设计也很舒服，不会让眼睛感到疲劳，每章的结尾还有一些小练习，这让我可以立刻巩固所学，而不是仅仅停留在“看懂”的层面。总的来说，这本书为我打下了一个非常坚实的Python基础，为后续的学习铺平了道路，让我对完成自己的项目充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我之前一直觉得编程是一件枯燥且充满技术门槛的事情，所以尝试了几次Python的学习都无疾而终。直到我遇到了《Python编程-从入门到实践从基本概念到完整项目开发机器学习数据处理编程语言程序设计》。这本书的魅力在于它的“实践”二字，它不仅仅是在教你语法，更是在教你如何“用”Python来解决实际问题。从一开始的“Hello, World!”，到后面构建完整的项目，整个过程都充满了乐趣和成就感。作者非常懂得如何激发读者的学习兴趣，它不是那种死板的教条式的讲解，而是通过一个又一个鲜活的例子，让你看到编程的无限可能。我印象最深刻的是书中关于数据可视化和图表制作的部分，它教会我如何用matplotlib和seaborn将枯燥的数据转化为生动有趣的图表，这让我第一次感受到数据背后隐藏的故事。然后，当学习到文件操作和数据库交互的时候，我开始意识到，我可以用Python来自动化很多繁琐的工作，这极大地提升了我的工作效率。而关于项目开发的部分，作者就像一位经验丰富的向导，带领我一步步完成一个有实际意义的项目，从需求分析到最终实现，每一个环节都给我留下了深刻的印象。这本书让我对编程产生了全新的认识，它不再是冰冷的机器指令，而是连接我与数据、与世界的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是我的私人编程导师，它非常善于引导和启发。我之前也读过几本Python的书，但总觉得它们要么过于理论化，要么就是直接跳到某个特定领域的应用，中间的衔接非常生硬。而《Python编程-从入门到实践从基本概念到完整项目开发机器学习数据处理编程语言程序设计》这本书就巧妙地解决了这个问题。它循序渐进地讲解了Python的核心知识，并且在讲解的过程中，就不断地埋下伏笔，为后面更复杂的项目开发做铺垫。我特别喜欢书中的项目实战部分，作者并没有把整个项目一次性抛出来，而是分阶段进行，每一步都讲解得非常详细，包括为什么这么做，有什么其他选择，以及每种选择的优劣。这种“边学边做”的学习方式，让我能够将理论知识与实际应用紧密结合。举个例子，在讲解数据处理的时候，它不仅仅介绍了pandas库的基本用法，还教我如何读取不同的数据格式，如何进行数据清洗和转换，甚至是如何可视化数据。这些内容对于我这样的数据爱好者来说，简直是福音。而且，书中关于机器学习的部分，虽然我还在深入研究，但初步接触到的内容已经让我对这个领域有了更直观的认识，它没有回避复杂的算法，而是用通俗易懂的方式进行介绍，并且提供了相应的代码实现，让我不再对机器学习望而却步。这本书真的是一本集大成之作，能够满足我从入门到深入的多种学习需求。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，最大的期待就是它能带我进入机器学习的殿堂，而《Python编程-从入门到实践从基本概念到完整项目开发机器学习数据处理编程语言程序设计》这本书在这方面做得非常出色。虽然前面有大量的Python基础和数据处理的内容，但这些内容并非冗余，它们为后续的机器学习打下了坚实的基础。我尤其赞赏书中关于数据预处理的部分，它详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征工程，这些在实际的机器学习项目中至关重要，但很多入门书籍都会一带而过。这本书则花了大篇幅来讲解，并且提供了相应的Python代码实现，让我能够立刻动手实践。在机器学习算法的介绍上，这本书也没有选择“浅尝辄止”，而是对一些核心算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，进行了深入的讲解，不仅解释了算法的原理，还展示了如何使用scikit-learn库来实现它们。更重要的是，书中通过一个完整的项目，将前面学到的所有知识串联了起来，从数据收集、预处理，到模型选择、训练，再到模型评估和调优，整个流程都非常清晰。这让我看到，原来机器学习项目是可以这样一步一步完成的，它不再是遥不可及的“黑魔法”。这本书的实践性非常强，让我感觉自己真的在“做”一个机器学习项目，而不仅仅是“读”一本关于机器学习的书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非计算机专业背景的学习者，《Python编程-从入门到实践从基本概念到完整项目开发机器学习数据处理编程语言程序设计》这本书绝对是我近年来读过的最实用、最有价值的技术书籍之一。它完美地平衡了理论与实践，既有严谨的编程概念讲解，又不乏生动的案例分析和完整的项目实战。我之前在学习Python时，最大的困惑就是学到的知识点总是孤立的，很难串联起来形成一个完整的知识体系，更不用说应用于实际项目了。这本书彻底改变了我的这一认知。它从最基础的数据结构和算法开始，逐步深入到面向对象编程，然后无缝衔接数据处理和机器学习的核心技术。书中关于数据分析和可视化的内容，让我能够更好地理解和解读数据，这对于我当前的工作非常有帮助。而机器学习的部分，更是让我看到了Python在人工智能领域的强大潜力。作者的讲解深入浅出，即使是复杂的概念，也能用清晰易懂的语言解释清楚，并且通过丰富的代码示例，让我能够立刻上手实践。最让我惊喜的是，这本书的“完整项目开发”部分，它提供了一个循序渐进的指南，让我能够从零开始构建一个实际可用的应用。这不仅仅是一本书，更是一次全面的编程能力提升之旅。

评分☆☆☆☆☆