Python編程-從入門到實踐從基本概念到完整項目開發機器學習數據處理編程語言程序設計 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] Matthes 著

圖書標籤:

Python
編程
機器學習
數據處理
入門
實踐
項目開發
程序設計
計算機科學
人工智能

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店鋪：鳳凰新華書店旗艦店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115428028

商品編碼：12750925326

包裝：平裝

開本：16

具體描述

産品特色

編輯推薦

上到有編程基礎的程序員，下到10歲少年，想入門Python並達到可以開發實際項目的水平，本書是讀者優選！

本書是一本全麵的從入門到實踐的Python編程教程，帶領讀者快速掌握編程基礎知識、編寫齣能解決實際問題的代碼並開發復雜項目。

書中內容分為基礎篇和實戰篇兩部分。基礎篇介紹基本的編程概念，如列錶、字典、類和循環，並指導讀者編寫整潔且易於理解的代碼。另外還介紹瞭如何讓程序能夠與用戶交互，以及如何在代碼運行前進行測試。實戰篇介紹如何利用新學到的知識開發功能豐富的項目：2D遊戲《外星人入侵》，數據可視化實戰，Web應用程序。

內容簡介

本書是一本針對所有層次的Python讀者而作的Python入門書。全書分兩部分：首部分介紹用Python 編程所必須瞭解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列錶、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D遊戲開發，如何利用數據生成交互式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和睏惑。

作者簡介

Eric Matthes

高中科學和數學老師，現居住在阿拉斯加，在當地講授Python入門課程。他從5歲開始就一直在編寫程序。

袁國忠

自由譯者；2000年起專事翻譯，主譯圖書，偶譯新聞稿、軟文；齣版譯著40餘部，其中包括《C++ Prime Plus中文版》《CCNA學習指南》《CCNP ROUTE學習指南》《麵嚮模式的軟件架構：模式係統》《Android應用UI設計模式》《風投的選擇：誰是下一個十億美元級公司》等，總計700餘萬字；專事翻譯前，從事過三年化工産品分析和開發，做過兩年雜誌和圖書編輯。

掌控數據，洞見未來：Python 數據科學與機器學習實戰指南在數字浪潮席捲全球的今天，數據已然成為驅動社會進步和商業決策的核心要素。而Python，憑藉其簡潔易讀的語法、強大的庫支持以及龐大的社區生態，已然成為數據科學和機器學習領域無可爭議的首選語言。本書並非僅僅羅列枯燥的代碼片段，而是緻力於引領讀者踏上一段由淺入深、理論與實踐緊密結閤的數據探索與智能構建之旅。我們將從最基礎的數據處理流程齣發，逐步深入到復雜模型的構建與應用，最終讓你能夠獨立完成具備實際價值的數據項目。第一部分：紮實的Python數據基礎——數據處理的基石在開始任何復雜的數據分析或機器學習任務之前，熟練掌握Python的數據處理能力是至關重要的。本部分將為你奠定堅實的基礎，讓你能夠高效、準確地駕馭各種數據形態。 Python入門迴顧與數據類型精講：我們將快速迴顧Python的基本語法，包括變量、數據類型（整數、浮 float、字符串、布爾值）、運算符、控製流（if-else、for、while）等，確保所有讀者都能迅速進入學習狀態。在此基礎上，我們將深入講解Python特有的數據結構，如列錶（list）、元組（tuple）、字典（dictionary）和集閤（set），並重點闡述它們在數據組織和管理中的作用。你將學習如何高效地創建、訪問、修改和刪除這些數據結構中的元素，以及它們在不同場景下的最佳應用實踐。 NumPy：高效數值計算的利器： NumPy是Python科學計算的基石，它提供瞭強大的N維數組對象（ndarray），能夠顯著提升數值計算的效率。本書將詳細介紹NumPy數組的創建、索引、切片、重塑、閤並與分割等核心操作。你將學習如何利用NumPy進行嚮量化操作，避免低效的循環，從而大幅度提升數據處理速度。此外，我們將探討NumPy在數學運算、綫性代數、隨機數生成等方麵的強大功能，讓你能夠輕鬆應對大規模數值計算任務。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀： Pandas是Python數據分析的黃金標準，其核心對象DataFrame和Series為錶格型數據的處理提供瞭極為便利和強大的工具。我們將從DataFrame的創建（從CSV、Excel、數據庫等導入）入手，講解如何進行數據的選擇、過濾、排序、分組（groupby）和聚閤。你將學會如何處理缺失值（NaN），進行數據類型轉換，以及使用透視錶（pivot_table）等高級功能進行復雜的數據重組。本書還將深入講解如何進行多錶閤並（merge）、連接（join）和拼接（concat），為後續的數據建模打下堅實基礎。數據清洗與預處理：真實世界的數據往往是“髒”的，充斥著噪聲、錯誤和不一緻。本部分將專注於數據清洗與預處理的技術，這是數據科學項目成功的關鍵第一步。我們將學習如何識彆和處理重復值、異常值，如何進行數據標準化（Standardization）和歸一化（Normalization），以及如何對文本數據進行基本的預處理，例如去除標點符號、轉換為小寫、分詞等。你將理解為什麼良好的數據預處理是模型性能的決定性因素。數據可視化入門： “一圖勝韆言”。掌握數據可視化是理解數據模式、發現洞察並與他人有效溝通的關鍵。我們將介紹Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫。從基本的摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖，到更復雜的箱綫圖、小提琴圖、熱力圖等，你將學會如何繪製齣清晰、美觀且信息豐富的圖錶。我們將演示如何通過可視化手段探索數據的分布、關聯性和趨勢，為數據分析提供直觀的支持。第二部分：機器學習的奧秘——洞察與預測的藝術在掌握瞭數據處理的基礎後，我們將深入機器學習的殿堂，學習如何構建能夠從數據中學習並做齣預測的模型。機器學習基礎概念：我們將從機器學習的宏觀視角齣發，講解監督學習、無監督學習和強化學習這三大類主流的學習範式。你將理解什麼是特徵（feature）、標簽（label）、模型（model）、訓練（training）、預測（prediction）、評估（evaluation）等核心術語。我們將探討過擬閤（overfitting）和欠擬閤（underfitting）等常見問題，以及模型泛化能力的重要性。監督學習：預測與分類的強大工具：迴歸模型：學習如何預測連續數值。我們將詳細講解綫性迴歸（Linear Regression）的原理、假設和應用，包括單變量和多變量迴歸。隨後，我們將介紹多項式迴歸（Polynomial Regression）， Ridge和Lasso迴歸等正則化技術，以提升模型的穩定性和泛化能力。分類模型：學習如何將數據劃分到不同的類彆。我們將深入剖析邏輯迴歸（Logistic Regression），理解其背後的概率模型。決策樹（Decision Tree）將作為一種易於理解和解釋的模型被詳細介紹，你將學會如何構建和剪枝決策樹。支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）的原理和應用也將被深入探討，特彆是核技巧（kernel trick）在處理非綫性可分問題時的威力。模型評估與選擇：如何知道你的模型有多“好”？本部分將為你揭示模型評估的各種指標。對於迴歸問題，我們將學習均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和R²分數等。對於分類問題，我們將詳細講解準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數以及混淆矩陣（Confusion Matrix）。交叉驗證（Cross-validation）作為一種評估模型穩定性和泛化能力的重要技術，也將被詳細講解。無監督學習：發掘數據中的隱藏結構：聚類算法：學習如何將相似的數據點分組，而無需預先知道類彆。我們將詳細講解K-Means聚類算法的原理、步驟和優缺點，並探討如何選擇閤適的K值。層次聚類（Hierarchical Clustering）將作為另一種重要的聚類方法進行介紹。降維技術：當數據維度過高時，可能會導緻“維度災難”。我們將介紹主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）這一強大的降維技術，理解其背後的數學原理，以及如何利用PCA來提取數據中的主要信息，加速模型訓練，並可視化高維數據。 Scikit-learn：機器學習的瑞士軍刀（進階）： Scikit-learn是Python中最流行、最全麵的機器學習庫。在本部分，我們將更深入地利用Scikit-learn來實現前麵介紹的各種算法。你將學習如何使用其統一的API來訓練、預測和評估模型。我們將探討特徵工程（Feature Engineering）中的重要技術，例如特徵縮放、類彆特徵編碼（One-Hot Encoding, Label Encoding）等，以及如何利用管道（Pipeline）來簡化模型構建流程。集成學習：組閤力量，提升性能：我們將介紹集成學習的概念，以及如何通過組閤多個弱學習器來構建更強大的模型。隨機森林（Random Forest）作為一種基於決策樹的強大集成方法，將得到詳細講解。梯度提升（Gradient Boosting）及其常見的實現，如XGBoost和LightGBM，也將被納入探討範疇，讓你瞭解如何構建高性能的預測模型。第三部分：完整項目開發實戰——從構想到落地理論知識的掌握固然重要，但將所學應用於實際項目纔能真正檢驗和提升能力。本部分將帶領你一步步完成具有實際意義的數據科學和機器學習項目。項目案例一：房地産價格預測：問題定義與數據獲取：明確項目目標，收集房地産相關的公開數據集，例如房屋麵積、地理位置、房齡、臥室數量等作為特徵。數據探索與可視化：利用Pandas和Matplotlib/Seaborn進行詳細的數據探索，理解各個特徵與房價之間的關係，發現潛在的模式。特徵工程與預處理：處理缺失值、異常值，對類彆特徵進行編碼，對數值特徵進行縮放。模型選擇與訓練：嘗試不同的迴歸模型（綫性迴歸、Lasso/Ridge迴歸、隨機森林迴歸），進行模型訓練。模型評估與調優：使用交叉驗證和各種評估指標評估模型性能，並通過調整超參數來優化模型。結果解釋與預測：解釋模型的關鍵特徵，並使用訓練好的模型對新的房地産數據進行價格預測。項目案例二：客戶流失預測：問題定義與數據獲取：收集電信、電商等行業的客戶數據，包括客戶的使用習慣、消費記錄、服務互動等，目標是預測哪些客戶可能會流失。數據探索與可視化：分析客戶特徵分布，探索不同特徵與客戶流失之間的關聯性。特徵工程與預處理：處理文本特徵（如客戶服務日誌），創建新的衍生特徵（如客戶活躍度指標），進行數據編碼和縮放。模型選擇與訓練：嘗試分類模型（邏輯迴歸、決策樹、SVM、隨機森林、梯度提升），進行模型訓練。模型評估與調優：重點關注精確率、召迴率和F1分數等，分析混淆矩陣，進行模型選擇和超參數調優。結果解釋與應用：識彆導緻客戶流失的關鍵因素，為業務部門提供乾預策略的建議。項目案例三：圖像分類入門（選講，可選）：數據準備：介紹圖像數據的錶示方式（如NumPy數組），以及如何加載和預處理圖像數據集（如MNIST、CIFAR-10）。簡單的圖像分類模型：簡要介紹基於Scikit-learn的簡單分類器在圖像數據上的應用（如使用PCA降維後進行分類）。（可選，高級主題簡介）：簡要提及深度學習在圖像識彆中的作用，為讀者後續深入學習打下基礎。第四部分：進階主題與未來展望在掌握瞭核心的數據科學和機器學習技術後，我們將觸及一些更高級的主題，並展望未來的學習方嚮。時間序列分析基礎：介紹時間序列數據的特點，以及如何處理和建模時間序列數據，例如移動平均、指數平滑等簡單方法。模型部署與集成（概念性介紹）：簡要介紹如何將訓練好的模型部署到生産環境中，使其能夠為實際應用提供服務。倫理與偏見：探討機器學習模型中可能存在的偏見問題，以及如何負責任地使用AI技術。學習資源與社區：提供進一步深入學習的推薦書籍、在綫課程、論壇和社區，鼓勵讀者持續學習和探索。本書的每一章都力求理論講解清晰易懂，代碼示例完整可運行，並配有詳實的注釋。通過大量的實際案例和項目實踐，你將不僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這樣做”，從而真正掌握Python數據科學與機器學習的核心技能，為你在數據驅動的時代開啓無限可能。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是我的私人編程導師，它非常善於引導和啓發。我之前也讀過幾本Python的書，但總覺得它們要麼過於理論化，要麼就是直接跳到某個特定領域的應用，中間的銜接非常生硬。而《Python編程-從入門到實踐從基本概念到完整項目開發機器學習數據處理編程語言程序設計》這本書就巧妙地解決瞭這個問題。它循序漸進地講解瞭Python的核心知識，並且在講解的過程中，就不斷地埋下伏筆，為後麵更復雜的項目開發做鋪墊。我特彆喜歡書中的項目實戰部分，作者並沒有把整個項目一次性拋齣來，而是分階段進行，每一步都講解得非常詳細，包括為什麼這麼做，有什麼其他選擇，以及每種選擇的優劣。這種“邊學邊做”的學習方式，讓我能夠將理論知識與實際應用緊密結閤。舉個例子，在講解數據處理的時候，它不僅僅介紹瞭pandas庫的基本用法，還教我如何讀取不同的數據格式，如何進行數據清洗和轉換，甚至是如何可視化數據。這些內容對於我這樣的數據愛好者來說，簡直是福音。而且，書中關於機器學習的部分，雖然我還在深入研究，但初步接觸到的內容已經讓我對這個領域有瞭更直觀的認識，它沒有迴避復雜的算法，而是用通俗易懂的方式進行介紹，並且提供瞭相應的代碼實現，讓我不再對機器學習望而卻步。這本書真的是一本集大成之作，能夠滿足我從入門到深入的多種學習需求。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對編程充滿熱情但又在Python的世界裏摸索多年的“老菜鳥”，我終於下定決心要係統地學習Python，目標就是能夠獨立完成一些數據分析和機器學習的項目。經過一番“海淘”般的圖書篩選，最終落在瞭《Python編程-從入門到實踐從基本概念到完整項目開發機器學習數據處理編程語言程序設計》這本書上。坦白說，一開始我看到這麼長的書名，心裏還是有點打鼓的，生怕它太過雜亂，什麼都講一點但都不深入。然而，翻開第一頁，我的疑慮就開始消散。這本書真的就像它的名字一樣，從最基礎的Python概念講起，比如變量、數據類型、控製流，這些我之前斷斷續續學過但總是不夠紮實的知識點，在這裏得到瞭非常清晰且有條理的梳理。作者用瞭大量的代碼示例，而且這些示例都很有針對性，能夠幫助我理解抽象的概念。最讓我驚喜的是，它並沒有止步於基本的語法，而是立刻就開始引入一些更高級的主題，比如麵嚮對象編程，這部分我之前一直覺得很頭疼，但書中的解釋配閤實際例子，讓我茅塞頓開，感覺那些抽象的類和對象突然鮮活瞭起來。而且，這本書的排版設計也很舒服，不會讓眼睛感到疲勞，每章的結尾還有一些小練習，這讓我可以立刻鞏固所學，而不是僅僅停留在“看懂”的層麵。總的來說，這本書為我打下瞭一個非常堅實的Python基礎，為後續的學習鋪平瞭道路，讓我對完成自己的項目充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直覺得編程是一件枯燥且充滿技術門檻的事情，所以嘗試瞭幾次Python的學習都無疾而終。直到我遇到瞭《Python編程-從入門到實踐從基本概念到完整項目開發機器學習數據處理編程語言程序設計》。這本書的魅力在於它的“實踐”二字，它不僅僅是在教你語法，更是在教你如何“用”Python來解決實際問題。從一開始的“Hello, World!”，到後麵構建完整的項目，整個過程都充滿瞭樂趣和成就感。作者非常懂得如何激發讀者的學習興趣，它不是那種死闆的教條式的講解，而是通過一個又一個鮮活的例子，讓你看到編程的無限可能。我印象最深刻的是書中關於數據可視化和圖錶製作的部分，它教會我如何用matplotlib和seaborn將枯燥的數據轉化為生動有趣的圖錶，這讓我第一次感受到數據背後隱藏的故事。然後，當學習到文件操作和數據庫交互的時候，我開始意識到，我可以用Python來自動化很多繁瑣的工作，這極大地提升瞭我的工作效率。而關於項目開發的部分，作者就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步完成一個有實際意義的項目，從需求分析到最終實現，每一個環節都給我留下瞭深刻的印象。這本書讓我對編程産生瞭全新的認識，它不再是冰冷的機器指令，而是連接我與數據、與世界的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非計算機專業背景的學習者，《Python編程-從入門到實踐從基本概念到完整項目開發機器學習數據處理編程語言程序設計》這本書絕對是我近年來讀過的最實用、最有價值的技術書籍之一。它完美地平衡瞭理論與實踐，既有嚴謹的編程概念講解，又不乏生動的案例分析和完整的項目實戰。我之前在學習Python時，最大的睏惑就是學到的知識點總是孤立的，很難串聯起來形成一個完整的知識體係，更不用說應用於實際項目瞭。這本書徹底改變瞭我的這一認知。它從最基礎的數據結構和算法開始，逐步深入到麵嚮對象編程，然後無縫銜接數據處理和機器學習的核心技術。書中關於數據分析和可視化的內容，讓我能夠更好地理解和解讀數據，這對於我當前的工作非常有幫助。而機器學習的部分，更是讓我看到瞭Python在人工智能領域的強大潛力。作者的講解深入淺齣，即使是復雜的概念，也能用清晰易懂的語言解釋清楚，並且通過豐富的代碼示例，讓我能夠立刻上手實踐。最讓我驚喜的是，這本書的“完整項目開發”部分，它提供瞭一個循序漸進的指南，讓我能夠從零開始構建一個實際可用的應用。這不僅僅是一本書，更是一次全麵的編程能力提升之旅。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，最大的期待就是它能帶我進入機器學習的殿堂，而《Python編程-從入門到實踐從基本概念到完整項目開發機器學習數據處理編程語言程序設計》這本書在這方麵做得非常齣色。雖然前麵有大量的Python基礎和數據處理的內容，但這些內容並非冗餘，它們為後續的機器學習打下瞭堅實的基礎。我尤其贊賞書中關於數據預處理的部分，它詳細講解瞭如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵工程，這些在實際的機器學習項目中至關重要，但很多入門書籍都會一帶而過。這本書則花瞭大篇幅來講解，並且提供瞭相應的Python代碼實現，讓我能夠立刻動手實踐。在機器學習算法的介紹上，這本書也沒有選擇“淺嘗輒止”，而是對一些核心算法，比如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機等，進行瞭深入的講解，不僅解釋瞭算法的原理，還展示瞭如何使用scikit-learn庫來實現它們。更重要的是，書中通過一個完整的項目，將前麵學到的所有知識串聯瞭起來，從數據收集、預處理，到模型選擇、訓練，再到模型評估和調優，整個流程都非常清晰。這讓我看到，原來機器學習項目是可以這樣一步一步完成的，它不再是遙不可及的“黑魔法”。這本書的實踐性非常強，讓我感覺自己真的在“做”一個機器學習項目，而不僅僅是“讀”一本關於機器學習的書。

評分☆☆☆☆☆