Python资料科学学习手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　对于许多研究人员来说，Python是首选的工具，因为它拥有丰富的储存、操作、以及洞察资料的程式库。这些资源散布在资料科学的领域中，但借由本书，你可以一口气取得这些资源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。

　　对于需要处理大量资料的人而言，这是一本非常有价值的案头书，可以有效率地处理每天面对的问题，像是操作、转换，以及清理资料、视觉化不同形式的资料，建立统计学或机器学习的模型等等。

　　借由这本手册，你将可以学习到如何使用：
　　．IPython和Jupyter：提供资料科学家使用的Python计算环境。
　　．NumPy：在Python中进行高效储存以及操作密集资料阵列的ndarrys。
　　．Pandas：在Python中进行对于标签式/栏位式的资料高效率储存与操作。
　　．Matplotlib：在Python中进行弹性范围的资料视觉化的能力。
　　．Scikit-Learn：提供机器学习演算法以及简洁的Python实作。

名人推荐

　　”如果你想要借由Python学习资料科学，本书是一个极佳的起点。我用来教授电脑科学以及统计学获得极大的成功。Jake在这些开放源码的工具上的基础上更进一步；使用了清晰的语言以及易懂的解释阐述资料科学基础的概念、范式、以及抽象的内容。“ -- Brian Granger, Jupyter计画联合创始人

数据科学实战指南：从基础理论到高级应用 内容简介 本书旨在为渴望深入理解和掌握数据科学核心技能的读者提供一本全面、实用的技术指南。它并非停留在概念的浮光掠影，而是聚焦于数据科学实践中最为关键的环节——从原始数据中提取价值、构建可靠模型以及有效地传达分析结果。全书结构严谨，逻辑清晰，覆盖了现代数据科学家日常工作所需的技术栈的广度和深度。 第一部分：数据科学的基石与环境搭建 本部分为读者打下坚实的数据科学基础。首先，我们将探讨数据科学的本质、其在现代商业和科研中的地位，以及数据驱动决策的基本流程。我们不会空泛地讨论“大数据”，而是着重于如何理解数据生命周期中的各个阶段。 随后，我们将详细指导读者搭建高效的工作环境。这包括选择合适的操作系统环境（侧重于Linux/Unix兼容性，以适应生产环境），安装和配置关键的科学计算库和集成开发环境（IDE）。我们会深入介绍Anaconda/Miniconda环境管理的重要性，确保依赖项的隔离与复现性。重点会放在版本控制系统Git的使用规范，这对于任何协作性数据项目至关重要，包括分支策略、合并冲突解决和Pull Request的最佳实践。 第二部分：数据采集、清洗与预处理 原始数据是原材料，而清洗和预处理是提炼价值的熔炉。本部分是全书的核心技术应用区域之一。 我们将从数据获取入手，系统讲解如何利用Python生态中的工具进行高效的数据抓取。这包括使用`requests`库进行API交互，以及使用`BeautifulSoup`和`Scrapy`进行网页数据的结构化爬取。我们会详细讨论爬虫的伦理规范和反爬机制的应对策略。 数据清洗部分将采用真实世界中遇到的复杂数据集作为案例。重点内容包括： 1. 缺失值处理的艺术： 不仅仅是简单的均值/中位数填充，而是深入探讨基于模型（如K近邻插补、回归插补）的先进策略，以及何时应采用删除策略。 2. 异常值检测与鲁棒性： 介绍统计学方法（如Z-Score、IQR）和基于距离/密度的检测方法（如LOF, Isolation Forest）。讨论如何区分真正的异常值与有价值的罕见事件。 3. 数据标准化与规范化： 明确何时需要进行Min-Max缩放、Z-Score标准化或Robust Scaling，及其对不同类型机器学习算法（如梯度下降、基于距离的算法）的影响。 4. 特征工程的深度挖掘： 这是一个创造性与技术性并重的环节。我们将覆盖日期/时间特征的提取、文本特征的数字化（如TF-IDF、词袋模型）、分类特征的编码（One-Hot、Target Encoding的陷阱与规避）以及高维数据的降维技术（PCA、t-SNE的应用场景分析）。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 EDA是理解数据“讲了什么故事”的关键步骤。本部分强调的不仅是“如何绘图”，更是“为何要这样绘图”。 我们将深入探讨使用`Pandas`进行多维度数据聚合、透视和重塑，以揭示潜在的模式和关系。可视化方面，本书将重点介绍`Matplotlib`的底层定制能力，以及`Seaborn`在快速生成统计图形方面的强大功能。更进一步，我们将介绍交互式可视化工具，如`Plotly`和`Bokeh`，如何帮助分析师创建可供业务用户深入探索的仪表板组件。 特别强调“可视化叙事”的构建：如何选择合适的图表类型来支持论点，如何通过色彩、标注和布局引导读者的注意力，将复杂的分析结果转化为清晰的商业洞察。 第四部分：机器学习模型构建与评估 本部分是数据科学的核心算法实现与验证。我们将系统梳理监督学习、无监督学习和强化学习的基础概念，但重点放在前者。 监督学习： 详细讲解线性模型（回归与逻辑回归）的正则化技术（L1/L2/Elastic Net）及其对模型解释性的影响。深入剖析树模型族（决策树、随机森林、梯度提升机（GBM, XGBoost, LightGBM））。对于树模型，我们会讲解其工作原理、超参数调优（如学习率、树的深度、子样本比例）以及处理类别不平衡数据（SMOTE、代价敏感学习）的方法。 模型评估的严谨性： 超越简单的准确率（Accuracy）。我们将深入探讨混淆矩阵的各个指标（精确率、召回率、F1 Score），以及ROC曲线和AUC的实际意义。特别会讨论交叉验证的策略（K-Fold, Stratified K-Fold, Group K-Fold）和时间序列数据中的前向验证。 模型选择与调优： 系统介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的局限性，并重点介绍贝叶斯优化（如使用Hyperopt）在高效寻找最优超参数组合中的应用。 第五部分：模型解释性、部署与伦理 一个“黑箱”模型在关键领域（如金融、医疗）是不可接受的。本部分关注如何使模型工作原理透明化，并将其融入实际业务流程。 1. 模型可解释性（XAI）： 介绍局部解释方法（LIME, SHAP values）如何解释单个预测结果，以及全局解释方法（如Permutation Importance）如何衡量特征的重要性。我们将通过实例展示如何使用这些工具来验证模型是否基于合理的逻辑做出决策。 2. 生产环境部署基础： 介绍如何将训练好的模型序列化（如使用Joblib或Pickle），并使用Web框架（如Flask/FastAPI）构建一个轻量级的预测API服务。讨论模型性能监控（Data Drift检测）的初步概念。 3. 数据科学伦理与偏见： 探讨数据集中潜在的社会偏见如何被机器学习模型放大。介绍如何使用公平性指标（如平等机会差异、统计均等）来评估和缓解模型中的歧视性结果。 本书最终的目标是培养读者独立解决复杂数据问题的能力，从提出正确的问题开始，到构建可信赖、可解释且部署高效的解决方案。每章都配有丰富的代码示例和案例分析，确保理论知识能够立即转化为实践技能。

作者简介

Jake VanderPlas

　　Python科学端的长期使用者以及开发者，目前是一位在Washington大学跨学科资料科学研究者。他主导自己的天文学研究，而且也会为来自于广泛领域的本地科学家提供建议以及接受谘询。

第一章 IPython：更好用的Python
Shell还是Notebook
IPython 的求助与说明文件
在IPython Shell中的快捷键
IPython的Magic命令
输入和输出的历程
IPython和Shell命令
和Shell相关的Magic命令
错误以及除错
剖析和测定程式码的时间

第二章 NumPy介绍
了解Python的资料型态
NumPy阵列基础
NumPy 阵列属性
阵列索引：存取单一个阵列元素
在NumPy阵列中的计算：Universal Functions
聚合操作：Min、Max、以及两者间的所有事
在阵列上的计算：Broadcasting
比较、遮罩以及布林逻辑
Fancy索引
排序阵列
结构化的资料：NumPy的结构化阵列
更多进阶的复合型态

第三章 使用Pandas操作资料
安装并使用Pandas
Pandas 物件的介绍
资料的索引和选择
在Pandas中操作资料
处理缺失资料
阶层式索引
资料集的合併：Concat 和Append
合併资料集：Merge 以及Join
聚合计算与分组
枢纽分析表
向量化字串操作
使用时间系列
高效率Pandas：eval() 以及query()

第四章 使用Matplotlib进行视觉化
通用的Matplotlib技巧
买一送一的介面
简单的线条图形
简单的散佈图
视觉化误差
密度图和等高线图
直方图、分箱法及密度
自订图表的图例
自订色彩条
多重子图表
文字和註解
自订刻度
客制化Matplotlib：系统配置和样式表
在Matplotlib中的三维绘图法
Basemap的地理资料
使用Seaborn进行视觉化

第五章 机器学习
什么是机器学习？
Scikit-Learn简介
超参数以及模型验证
特征工程
深入探究：Naive Bayes Classification
深入探究：线性回归（Linear Regression）
深入探究：Support Vector Machines
深入探究：决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）
深入探究：主成份分析（Principal Component Analysis）
深入探究：流形学习（Manifold Learning）
深入探究：k- 平均集群法
深入探究：高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）
深入探究：核密度估计（Kernel Density Estimation）
应用：脸部辨识的管线

序

　　这是一本有关于使用Python 来从事资料科学工作的书。首先要面对的问题是：「何谓『资料科学』？」这是一个很难明确定义的词，尤其是在这个词已经被滥用的情况下。有些人认为这个名词是多余的（毕竟，哪有不包含资料的科学呢），或是个可以为自己履历加料的流行语，好吸引那些特别喜欢科技的HR目光。

　　在我心里的想法是，这些解释都少了一些重要的东西。资料科学，尽管是个流行用语，或许是我们在跨学科的技能集合中所拥有的最佳标签，这些技能在工业及学界的许多应用中越来越重要。「跨学科」这个字是关键：在我的心目中，资料科学现存的最佳定义是Dew Conway 画的Data Science Venn Diagram，这张图于2010年9月首次出现在其部落格中。虽然这些图中某些交集的标签内容并没有那么正式，但这张图抓住了一些我认为人们提到「资料科学」时的重点：它是一个跨学科的主题。

　　资料科学由三个独特和重叠的领域所组成：统计学家知道如何去塑模和整合资料集（那些成长到非常大的资料）；电脑科学家知道如何设计和使用演算法去有效率地储存、处理和视觉化这些资料：以及领域专家，那些我们认为在某些传统项目中有着良好的训练，可以提出适合的问题以及得到对的答案的人。

　　有鑑于此，我建议读者不要将资料科学视为一个需要从头学习的全新领域知识，而是让你在目前的专业领域中成为专家的全新技能集。无论你是要报导选举结果、预测股票收益、最佳化线上广告的点击率、辨识在显微照片下的微生物、在天文领域寻找新的星体、或是在任何领域中用到资料，本书的目标，就是可以提供一个你在自己的专业领域中提出一些新问题并找到解答的能力。

　　这本书适合谁？

　　我在华盛顿大学和许多技术研讨会和见面会的教学场合中，最常被问到的问题是：「我该如何学习Python？」提问的人包括具有技术背景的学生、开发者和研究者，通常都已经具备编写程式码、使用计算及数值工具的经验。其中大部份的人不想要精通Python，只是把它当成一个用来处理手边的大量资料和计算科学的工具。虽然网路上有大量的影音档案、部落格贴文及教学内容，但我对于要给这个问题一个好答案仍然感到挫折，这给了我出版本书的动机。

　　这并不是一本Python入门书。诉求的读者对象是对Python已经有一定程度的了解，知道如何定义函式、设定变数、唿叫物件方法、控制程式的流程等等。本书将帮助Python的使用者了解如何运用Python的资料科学堆叠端，例如IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等程式库及相关的工具，来进行有效地储存、操作、以及进一步洞察资料。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前也尝试过一些Python的书籍，但很多都让我觉得“看得懂，但用不上”。《Python资料科学学习手册》则完全不同。它真正做到了“授人以渔”，教会我如何利用Python来解决实际的数据科学问题。我印象最深刻的是，书中对数据预处理的讲解非常细致。我们都知道，现实世界的数据往往是混乱不堪的，直接分析很容易得出错误的结论。这本书详细地讲解了如何进行缺失值填充、异常值检测与处理、数据标准化等操作，并且给出了多种实现方法，让我能够根据具体情况选择最合适的策略。此外，书中对于Pandas库的讲解也尤为精彩，它的DataFrame操作非常灵活强大，可以应对各种复杂的数据分析任务。通过这本书的学习，我不仅掌握了Python的基础语法，更重要的是学会了如何运用Python这个强大的工具来进行数据探索、分析和建模。这让我对未来的数据科学学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正掌握一个技能，光看懂是不够的，还得动手去实践。这本《Python资料科学学习手册》在这方面做得非常出色。书中的每一个章节都配有大量的代码示例，而且不是那种“复制粘贴”就能跑通的，而是需要读者自己去思考、去理解，甚至去修改。它鼓励我们去尝试，去犯错，然后在错误中学习。我记得有一章讲到数据清洗，书中列举了好几种常见的脏数据情况，然后用Python代码一步步展示了如何处理。当我跟着书中的步骤敲下代码，看到那些凌乱的数据变得整洁有序时，真的有一种成就感爆棚的感觉。更棒的是，书后还附带了一些练习题，这些练习题的难度递增，从简单的单选题到需要编写完整代码的综合题，让我能够巩固所学，并且检验自己的掌握程度。我花了几个晚上时间，把大部分练习题都做了一遍，感觉自己对Python在数据分析中的应用有了更深刻的理解。这本书不仅仅是一本教程，更像是一个实践的训练营，逼着我去动脑筋，去动手，去解决问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python资料科学学习手册》真是帮了我大忙！我一直对数据分析很感兴趣，但又苦于不知从何下手，尤其是在Python这个领域。市面上有很多教材，但我总觉得它们要么太理论，要么就是代码堆砌，很难找到一个既能打好基础又能实际操作的。收到这本书后，我迫不及待地翻开，第一感觉就是“有救了！”。它循序渐进地介绍了Python的基础语法，一点点地把我从零基础带入到可以理解和编写代码的程度。最让我惊喜的是，它并没有像某些书一样，把理论讲完才开始讲应用。而是把概念、语法和实际的数据处理操作紧密结合起来。例如，在介绍列表的时候，立刻就举了处理一组学生成绩的例子，让我立刻就能看到Python的实用性。这种“边学边练”的方式，对于像我这样初学者来说，真的太友好了。而且，书中的例子非常贴近实际场景，比如处理CSV文件、进行基本的数据可视化，这些都是我在工作中可能会遇到的。读起来一点都不枯燥，反而有一种“原来数据科学可以这么有趣”的感觉。我甚至觉得，这本书就像一位耐心的老师，手把手地教我如何运用Python这个工具来探索数据的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

对于想要跨足数据科学领域的朋友来说，找到一本既有深度又有广度的入门书籍至关重要。而这本《Python资料科学学习手册》恰恰满足了我的需求。它在Python的基础知识介绍上，做得相当扎实，但又不会占用太多篇幅，而是以数据科学相关的应用为导向。它就像一个精心设计的“地图”，指引着我如何在Python的世界里 navigate，去探索数据科学的宝藏。书中的逻辑结构非常清晰，从基础的Python语法，到NumPy、Pandas等核心库的使用，再到Matplotlib、Seaborn等可视化工具的介绍，层层递进，环环相扣。我特别喜欢它在讲解Pandas时，对于DataFrame和Series的讲解非常透彻，让我对表格型数据的处理有了质的飞跃。很多时候，我们在处理数据时，都会遇到各种各样的问题，比如缺失值、异常值、重复数据等等，而这本书几乎覆盖了这些常见场景，并且给出了非常实用的解决方案。读完这本书，我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地去理解和运用这些工具。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析抱有热情的职场人士，我一直在寻找一本能够快速上手、并且能解决实际问题的Python书籍。《Python资料科学学习手册》绝对是我的“及时雨”。它的语言风格非常接地气，没有太多晦涩难懂的学术术语，更像是和一位经验丰富的同行在交流。书中大量的图表和案例分析，让我能够更直观地理解复杂的概念。比如，在讲解数据可视化时，它展示了如何用折线图、柱状图、散点图等来呈现不同类型的数据，并对每种图表的适用场景做了详细的说明。这对于我来说，简直是福音，因为我常常需要向非技术背景的同事解释数据分析结果，清晰的可视化是关键。而且，这本书还涉及了一些更高级的主题，比如初步介绍了一些机器学习的概念，虽然不是深入探讨，但足以激发我对这方面的兴趣，并为我日后进一步学习打下了基础。这本书就像一个“工具箱”，里面装满了处理数据、分析数据、呈现数据的各种实用工具，让我能够更自信地面对工作中的挑战。