Python 资料运算与分析实战：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最强套件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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从 Python 程式设计跨入资料科学运算的实战手册！

　　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。

驾驭数据洪流：面向现代应用的数据结构、算法与高性能计算 本书聚焦于如何构建高效、健壮且可扩展的数据处理流程，深入探讨支撑现代数据科学、工程计算与机器学习应用的核心底层技术。 在信息爆炸的时代，处理海量、复杂数据的能力已成为衡量技术实力的关键指标。本书并非专注于某一特定工具包的API手册，而是致力于剖析数据运算背后的核心原理、优化策略以及面向工业级应用的最佳实践。我们将带领读者穿越纯Python解释器的限制，深入探究高性能计算的基石——内存布局、向量化思维、并行化策略以及高效的算法设计。 本书内容主要围绕以下三个核心支柱展开：高级数据结构与抽象、高性能数值计算核心、以及构建稳定数据管道的工程实践。 --- 第一部分：超越基础的数据结构与抽象（The Core Abstractions） 本部分旨在建立对复杂数据集合的抽象理解，为后续的高性能运算打下坚实的理论与实践基础。我们不再停留于列表（list）和字典（dict）的表面操作，而是深入研究如何设计更适配特定任务的内存结构。 1. 内存效率与数据布局优化 理解数据在计算机内存中的存储方式是性能优化的第一步。 C/C++数据结构对比Python对象： 深入剖析标准Python对象（如`int`、`float`）的内存开销（元数据、引用计数），并将其与C语言结构体和底层数组的布局进行对比。 连续内存块的重要性： 阐述为何连续存储（Contiguous Memory）对于现代CPU缓存命中率（Cache Locality）和SIMD（单指令多数据）指令集的激活至关重要。 结构化数组与异构数组的权衡： 探讨如何平衡数据访问的便捷性（结构体AoS - Array of Structures）和计算效率（SoA - Structure of Arrays）。 2. 动态数组与可扩展性：原理与实现 探讨通用动态数组（类似`list`或底层向量）的内部工作机制，这是所有集合类型的基础。 自动扩容策略： 详细分析“复制与增长”的策略，例如经典的“加倍法”（Amortized O(1) 增长）的数学原理和实际开销。 固定大小数据结构的设计： 在已知数据规模的情况下，如何预分配内存以避免运行时重分配的开销，并讨论初始化数据的最佳方法。 3. 迭代器、生成器与惰性求值 高性能计算往往需要处理无法完全载入内存的大型数据集。 迭代器协议的深度解析： 讲解`__iter__`和`__next__`方法的实际应用，以及它在避免内存溢出中的作用。 生成器表达式与函数： 侧重于其作为“数据流处理器”的优势，如何通过管道（Piping）机制实现数据转换而无需中间存储。 流式处理模型： 将数据处理抽象为一系列相互连接的、按需计算的“管道段”，强调资源（内存和CPU时间）的即时释放。 --- 第二部分：高性能数值计算核心：从理论到加速（High-Performance Kernels） 本部分将不再依赖高级库的“黑箱”调用，而是深入理解底层加速机制，学习如何编写或选择能充分利用现代硬件特性的计算内核。 4. 向量化思维与循环展开的艺术 向量化是高性能科学计算的灵魂，本书将系统地阐述如何从传统的标量循环思维转换到向量操作。 广播机制（Broadcasting）的数学基础： 深入理解维度对齐、隐式复制与广播规则，并讨论如何通过巧妙的维度操作来匹配计算需求，避免不必要的显式循环。 通用函数（Universal Functions, UFuncs）的原理： 探讨这些函数如何封装底层C/Fortran/汇编级别的优化，实现对整个数组的快速、纯C级运算。 避免“循环依赖”陷阱： 分析在进行累加、扫描等操作时，如何重构算法以最大化向量化效果，避免串行依赖。 5. 并行计算基础：多核与多线程的有效利用 现代CPU的性能提升主要依赖于核心数量的增加，本书将指导读者如何安全有效地利用这些核心。 线程与进程的适用场景： 区分I/O密集型任务（适合线程）与CPU密集型任务（适合多进程或特定并行库），并讨论全局解释器锁（GIL）对科学计算的影响及规避策略。 任务分解与同步： 学习如何安全地将大型计算任务分解为相互独立的子任务，以及如何使用锁、信号量等机制来协调共享资源的访问，确保计算的正确性。 数据分布与负载均衡： 探讨如何确保各个计算单元接收到大致相等的工作量，避免“热点”问题导致整体性能下降。 6. 优化编译与即时代码生成（JIT） 探索将Python逻辑转换为机器码以获得接近原生语言性能的技术路径。 静态编译的优势与局限： 分析预编译的流程和对代码结构的要求。 JIT编译器的原理： 深入探讨如何使用现代JIT技术来优化循环内部的数值运算，特别是针对特定硬件架构（如AVX指令集）的优化潜力。 边界条件与优化器： 学习如何通过函数签名、类型注解等方式“提示”编译器，以生成更高效的机器码。 --- 第三部分：构建稳定、可维护的数据管道（Engineering Robust Data Flows） 强大的运算能力必须辅以严谨的工程实践，才能在真实项目中发挥价值。本部分关注数据处理流程的设计、验证与部署。 7. 数据管道的流程控制与状态管理 设计一个能清晰表达数据转换步骤的系统，而非一堆相互调用的脚本。 声明式与命令式编程风格对比： 论述在数据处理中，哪种风格更利于代码的阅读、测试和维护。 数据依赖图的构建： 学习如何将一系列转换步骤抽象为有向无环图（DAG），从而实现自动化的依赖解析和并行执行。 中间结果的缓存与重运行策略： 讨论如何智能地缓存昂贵的计算结果，以及在输入数据变化时，系统如何精确地重新执行受影响的部分。 8. 性能剖析、瓶颈识别与量化改进 “你无法优化你没有测量的东西。” 本部分提供系统的性能分析方法论。 采样与累积分析器： 掌握专业的性能剖析工具，区分CPU时间消耗在计算、内存分配还是系统调用上。 热点代码的定位： 学习如何快速识别程序运行时间占比最高的代码段，并将优化资源集中于此。 量化验证： 强调在任何优化措施实施后，必须通过基准测试（Benchmarking）来量化改进效果，确保优化带来的收益大于引入的复杂性。 9. 跨语言接口与遗留系统集成 在实际工程中，数据处理往往需要与C/C++、Fortran等高性能语言编写的库进行交互。 外部函数接口（FFI）原理： 理解如何安全地调用外部编译代码，涉及参数的序列化与反序列化过程。 数据交换的零拷贝（Zero-Copy）技术： 探讨在不同语言环境之间传递大型数组数据时，如何避免昂贵的数据复制，实现内存地址的直接共享。 --- 本书旨在为读者提供一个从“如何使用工具”到“理解工具如何工作”的深度飞跃。它将构建起一个坚实的计算思维框架，使读者能够独立面对未来任何新的、需要极致性能的数据运算挑战。

译者简介

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。
 

第 1 章 资料科学运算与 Python
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
 

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。

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☆☆☆☆☆

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。