具体描述
Python 是目前非常热门的程式语言, 除了适合用来学习程式入门外, 在诸多应用领域更是活跃, 举凡大数据资料处理、开发人工智慧、工程建模与模拟、建构网页程式..等, 都会看到它的身影。这些应用都仰赖 Python 各种功能强大的运算套件 (函式库), 值得您深入学习。本书将着重在使用 Python 进行资料科学运算的各种知识, 带您了解建构分析模拟程式的全貌以及各种必备知识。
书中内容包括 IPython、Spyder 开发环境的建立；Python 类别、物件、输出入等重要基本观念。在 Python 里能借由 【NumPy】 进行高速的数值计算处理；【SciPy】 提供许多科学计算的函式群；针对复杂构造的资料解析使用 【pandas】 可以容易地处理；像 【Matplotlib】 这种资料视觉化工具也相当重要。书中会以实例解析这 4 大套件的使用方式, 协助您以最有效率的方式进行开发！
本书特色
‧介绍从程式架构规划到改善程式效能一连串作业, 观察这样的流程能学习到开发全貌, 极具实务性。
‧活用 Cython、JIT 编译器 (Numba、Numexpr) 让程式高速运算, 学习 Python 进阶程式开发关键技术。
‧由中央大学资工系助理教授 庄永裕专业翻译。
著者信息
庄永裕
日本东京大学情报理工学博士, 现中央大学资工系助理教授。研究领域为程式语言设计、软体工程、高效能运算。
图书目录
第 2 章 从实际专案看程式的开发重点
第 3 章 IPython 与 Spyder 开发环境
第 4 章 扎稳 Python 基础
第 5 章 类别与物件的基础
第 6 章 输入与输出
第 7 章 NumPy
第 8 章 SciPy
第 9 章 Matplotlib
第 10 章 pandas
第 11 章 程式效能最佳化(一)
第 12 章 程式效能最佳化(二)
(Cython、Numba、Numexpr)
附录 A 参考文献与学习资源
附录 B 内建函式与标准函式库
附录 C NumPy 的函式库参考文件
图书序言
图书试读
用户评价
老實說，我對程式設計的耐心本來就不算太好，常常學到一半就覺得太難，然後就放棄了。但是，《Python 資料運算與分析實戰：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最強套件》這本書，真的讓我的學習過程變得非常順暢。我一直覺得，學習任何東西，最關鍵的其實是「動手做」，而不是光看。這本書在這方面做得非常出色。 書中的每一個章節，都設計了非常貼近實際的範例，而且這些範例都不是那種遙不可及的「大數據」案例，而是我們日常生活中可能會遇到的情境。比如，利用 pandas 分析網購消費紀錄，或是用 NumPy 計算投資組合的報酬率。更重要的是，書中提供了完整的程式碼，讓你能夠直接複製貼上，然後稍微修改一下，就能應用到自己的問題上。我最喜歡的，就是作者鼓勵我們去嘗試修改程式碼，去看看改變參數會發生什麼結果。這種「玩」程式的感覺，比死記硬背要有效太多了。而且，當我遇到錯誤時，書中的解釋也讓我能夠快速找到問題所在，而不是在那邊茫然無助。
评分天啊，我真的没想到，《Python 資料運算與分析實戰：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最強套件》這本書可以把我從一個對資料分析一竅不通的門外漢，變成了一個在數據世界裡有點信心的探索者！說實話，一開始看到書名，我還有點擔心，因為那些名稱聽起來就很大咖，什麼 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas，感覺就像是武林絕學一樣，一個人要怎麼一次搞懂？而且「最強套件」這幾個字，聽起來也很有壓力，我怕學了半天還是霧煞煞。 但實際翻開書，我才發現我的擔心是多餘的。作者的講解方式非常親切，就像是隔壁熱心的哥哥在教你玩樂高一樣。他不會一開始就丟給你一堆密密麻麻的程式碼，而是從最基礎的概念開始，一步一步引導。舉例來說，在講解 NumPy 的時候，他不是只告訴你陣列是什麼，而是用了很多生活中的例子，比如計算班級學生的平均成績、或是整理一堆照片的尺寸資訊，讓你很容易就能理解陣列在實際應用上的方便之處。而且，他對於各種函數的解釋都非常到位，不會像有些書一樣，只給你一個函數名，然後就沒了，而是會詳細說明這個函數能做什麼、為什麼要用它、以及它有哪些參數，真的非常扎實。我特別喜歡他用圖形化的方式來解釋一些抽象的概念，像是矩陣的運算，透過圖片的輔助，我瞬間就茅塞頓開，再也不會覺得頭昏腦脹了。
评分在我看來，一本好的技術書，不僅僅是要教你「怎麼做」，更要讓你明白「為什麼要這樣做」。《Python 資料運算與分析實戰：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最強套件》這本書，在這方面做得非常優秀，它讓我對資料運算和分析這整個領域，都有了更深層次的理解。 我尤其喜歡書中關於資料視覺化的部分，使用 Matplotlib 讓複雜的數據變得一目了然，這真的太神奇了。作者不只是教你如何畫出圖表，更重要的是，他會引導你思考，不同的圖表適合呈現什麼樣的資訊，以及如何透過圖表來發現資料中的模式和趨勢。例如，在分析一些銷售數據時，透過散點圖，我們可以看到不同產品之間的關聯性，透過長條圖，我們可以比較不同地區的銷售表現。這些分析過程，因為有了 Matplotlib 的輔助，變得異常直觀和有說服力。而且，作者還會介紹一些進階的視覺化技巧，比如如何客製化圖表的風格，讓圖表更具專業性，這些都是非常有價值的知識。
评分我之前接觸過一些程式設計的書，但很多都太過學術，或者是以一種「你應該知道這些」的態度在講解，讓我讀起來總是覺得有點距離感。然而，這本《Python 資料運算與分析實戰：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最強套件》真的不一樣，它充滿了「我們一起來解決問題」的感覺。作者很清楚地知道讀者可能遇到的困難，並且預先想到了應對的方法。像是講到資料清洗時，他會列出很多常見的「髒資料」情況，比如遺失值、格式不統一、重複資料等等，然後針對每一種情況，都提供了清晰易懂的解決方案，而且還是結合了 pandas 強大的功能。 我印象最深刻的是，他講解如何繪製圖表的部分。我以前總覺得畫圖是一件很麻煩的事情，要調整顏色、標籤、座標軸，但作者用 Matplotlib，把這個過程變得異常簡單。他從最基本的折線圖、長條圖開始，然後逐步進階到散點圖、直方圖，甚至是一些更複雜的組合圖。最棒的是，他會說明為什麼要選擇某一種圖來呈現某一種資料，這對我這個新手來說太重要了！他不是只是教你怎麼寫程式碼，而是教你怎麼「思考」如何呈現資料，讓數據自己說話。每次我按照他的步驟完成一個圖表，都有一種小小的成就感，覺得自己好像真的在做資料分析了。
评分我一直覺得，科技類的書籍，如果只是把技術術語堆砌起來，那根本就沒有什麼價值。真正的價值在於，它能不能把複雜的東西，用讓人能夠理解的方式傳達出來，並且激發讀者的興趣。這本《Python 資料運算與分析實戰：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最強套件》，絕對是後者。作者的文筆很生動，甚至有點幽默感，讀起來一點也不枯燥。 我特別欣賞他對於 SciPy 的講解。一般來說，提到 SciPy，大家可能會想到一些很專業的科學計算，比如統計學、優化、信號處理等等，聽起來就離我們很遠。但是，作者把這些內容，巧妙地融入到了一些實際的應用場景中。比如，在講到統計學時，他會用實際的例子來說明如何計算資料的分佈、檢驗假設，這讓我這個對統計學不太懂的人，也慢慢地能夠理解這些概念的用處。而且，他會告訴我們，在什麼樣的情況下，需要用到 SciPy 的某些功能，而不是籠統地介紹。這種「告訴你為什麼」的教學方式，真的非常重要。
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