Python資料科學學習手冊 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Python
• 數據科學
• 機器學習
• 數據分析
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn
• 統計學
• 可視化

　　對於許多研究人員來說，Python是首選的工具，因為它擁有豐富的儲存、操作、以及洞察資料的程式庫。這些資源散布在資料科學的領域中，但藉由本書，你可以一口氣取得這些資源，包括Ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等等。

　　對於需要處理大量資料的人而言，這是一本非常有價值的案頭書，可以有效率地處理每天麵對的問題，像是操作、轉換，以及清理資料、視覺化不同形式的資料，建立統計學或機器學習的模型等等。

　　藉由這本手冊，你將可以學習到如何使用：
　　．IPython和Jupyter：提供資料科學傢使用的Python計算環境。
　　．NumPy：在Python中進行高效儲存以及操作密集資料陣列的ndarrys。
　　．Pandas：在Python中進行對於標簽式/欄位式的資料高效率儲存與操作。
　　．Matplotlib：在Python中進行彈性範圍的資料視覺化的能力。
　　．Scikit-Learn：提供機器學習演算法以及簡潔的Python實作。

名人推薦

　　”如果你想要藉由Python學習資料科學，本書是一個極佳的起點。我用來教授電腦科學以及統計學獲得極大的成功。Jake在這些開放源碼的工具上的基礎上更進一步；使用瞭清晰的語言以及易懂的解釋闡述資料科學基礎的概念、範式、以及抽象的內容。“ -- Brian Granger, Jupyter計畫聯閤創始人

數據科學實戰指南：從基礎理論到高級應用 內容簡介 本書旨在為渴望深入理解和掌握數據科學核心技能的讀者提供一本全麵、實用的技術指南。它並非停留在概念的浮光掠影，而是聚焦於數據科學實踐中最為關鍵的環節——從原始數據中提取價值、構建可靠模型以及有效地傳達分析結果。全書結構嚴謹，邏輯清晰，覆蓋瞭現代數據科學傢日常工作所需的技術棧的廣度和深度。 第一部分：數據科學的基石與環境搭建 本部分為讀者打下堅實的數據科學基礎。首先，我們將探討數據科學的本質、其在現代商業和科研中的地位，以及數據驅動決策的基本流程。我們不會空泛地討論“大數據”，而是著重於如何理解數據生命周期中的各個階段。 隨後，我們將詳細指導讀者搭建高效的工作環境。這包括選擇閤適的操作係統環境（側重於Linux/Unix兼容性，以適應生産環境），安裝和配置關鍵的科學計算庫和集成開發環境（IDE）。我們會深入介紹Anaconda/Miniconda環境管理的重要性，確保依賴項的隔離與復現性。重點會放在版本控製係統Git的使用規範，這對於任何協作性數據項目至關重要，包括分支策略、閤並衝突解決和Pull Request的最佳實踐。 第二部分：數據采集、清洗與預處理 原始數據是原材料，而清洗和預處理是提煉價值的熔爐。本部分是全書的核心技術應用區域之一。 我們將從數據獲取入手，係統講解如何利用Python生態中的工具進行高效的數據抓取。這包括使用`requests`庫進行API交互，以及使用`BeautifulSoup`和`Scrapy`進行網頁數據的結構化爬取。我們會詳細討論爬蟲的倫理規範和反爬機製的應對策略。 數據清洗部分將采用真實世界中遇到的復雜數據集作為案例。重點內容包括： 1. 缺失值處理的藝術： 不僅僅是簡單的均值/中位數填充，而是深入探討基於模型（如K近鄰插補、迴歸插補）的先進策略，以及何時應采用刪除策略。 2. 異常值檢測與魯棒性： 介紹統計學方法（如Z-Score、IQR）和基於距離/密度的檢測方法（如LOF, Isolation Forest）。討論如何區分真正的異常值與有價值的罕見事件。 3. 數據標準化與規範化： 明確何時需要進行Min-Max縮放、Z-Score標準化或Robust Scaling，及其對不同類型機器學習算法（如梯度下降、基於距離的算法）的影響。 4. 特徵工程的深度挖掘： 這是一個創造性與技術性並重的環節。我們將覆蓋日期/時間特徵的提取、文本特徵的數字化（如TF-IDF、詞袋模型）、分類特徵的編碼（One-Hot、Target Encoding的陷阱與規避）以及高維數據的降維技術（PCA、t-SNE的應用場景分析）。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與可視化敘事 EDA是理解數據“講瞭什麼故事”的關鍵步驟。本部分強調的不僅是“如何繪圖”，更是“為何要這樣繪圖”。 我們將深入探討使用`Pandas`進行多維度數據聚閤、透視和重塑，以揭示潛在的模式和關係。可視化方麵，本書將重點介紹`Matplotlib`的底層定製能力，以及`Seaborn`在快速生成統計圖形方麵的強大功能。更進一步，我們將介紹交互式可視化工具，如`Plotly`和`Bokeh`，如何幫助分析師創建可供業務用戶深入探索的儀錶闆組件。 特彆強調“可視化敘事”的構建：如何選擇閤適的圖錶類型來支持論點，如何通過色彩、標注和布局引導讀者的注意力，將復雜的分析結果轉化為清晰的商業洞察。 第四部分：機器學習模型構建與評估 本部分是數據科學的核心算法實現與驗證。我們將係統梳理監督學習、無監督學習和強化學習的基礎概念，但重點放在前者。 監督學習： 詳細講解綫性模型（迴歸與邏輯迴歸）的正則化技術（L1/L2/Elastic Net）及其對模型解釋性的影響。深入剖析樹模型族（決策樹、隨機森林、梯度提升機（GBM, XGBoost, LightGBM））。對於樹模型，我們會講解其工作原理、超參數調優（如學習率、樹的深度、子樣本比例）以及處理類彆不平衡數據（SMOTE、代價敏感學習）的方法。 模型評估的嚴謹性： 超越簡單的準確率（Accuracy）。我們將深入探討混淆矩陣的各個指標（精確率、召迴率、F1 Score），以及ROC麯綫和AUC的實際意義。特彆會討論交叉驗證的策略（K-Fold, Stratified K-Fold, Group K-Fold）和時間序列數據中的前嚮驗證。 模型選擇與調優： 係統介紹網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）的局限性，並重點介紹貝葉斯優化（如使用Hyperopt）在高效尋找最優超參數組閤中的應用。 第五部分：模型解釋性、部署與倫理 一個“黑箱”模型在關鍵領域（如金融、醫療）是不可接受的。本部分關注如何使模型工作原理透明化，並將其融入實際業務流程。 1. 模型可解釋性（XAI）： 介紹局部解釋方法（LIME, SHAP values）如何解釋單個預測結果，以及全局解釋方法（如Permutation Importance）如何衡量特徵的重要性。我們將通過實例展示如何使用這些工具來驗證模型是否基於閤理的邏輯做齣決策。 2. 生産環境部署基礎： 介紹如何將訓練好的模型序列化（如使用Joblib或Pickle），並使用Web框架（如Flask/FastAPI）構建一個輕量級的預測API服務。討論模型性能監控（Data Drift檢測）的初步概念。 3. 數據科學倫理與偏見： 探討數據集中潛在的社會偏見如何被機器學習模型放大。介紹如何使用公平性指標（如平等機會差異、統計均等）來評估和緩解模型中的歧視性結果。 本書最終的目標是培養讀者獨立解決復雜數據問題的能力，從提齣正確的問題開始，到構建可信賴、可解釋且部署高效的解決方案。每章都配有豐富的代碼示例和案例分析，確保理論知識能夠立即轉化為實踐技能。

作者簡介

Jake VanderPlas

　　Python科學端的長期使用者以及開發者，目前是一位在Washington大學跨學科資料科學研究者。他主導自己的天文學研究，而且也會為來自於廣泛領域的本地科學傢提供建議以及接受諮詢。

第一章 IPython：更好用的Python
Shell還是Notebook
IPython 的求助與說明文件
在IPython Shell中的快捷鍵
IPython的Magic命令
輸入和輸齣的曆程
IPython和Shell命令
和Shell相關的Magic命令
錯誤以及除錯
剖析和測定程式碼的時間

第二章 NumPy介紹
瞭解Python的資料型態
NumPy陣列基礎
NumPy 陣列屬性
陣列索引：存取單一個陣列元素
在NumPy陣列中的計算：Universal Functions
聚閤操作：Min、Max、以及兩者間的所有事
在陣列上的計算：Broadcasting
比較、遮罩以及布林邏輯
Fancy索引
排序陣列
結構化的資料：NumPy的結構化陣列
更多進階的復閤型態

第三章 使用Pandas操作資料
安裝並使用Pandas
Pandas 物件的介紹
資料的索引和選擇
在Pandas中操作資料
處理缺失資料
階層式索引
資料集的閤併：Concat 和Append
閤併資料集：Merge 以及Join
聚閤計算與分組
樞紐分析錶
嚮量化字串操作
使用時間係列
高效率Pandas：eval() 以及query()

第四章 使用Matplotlib進行視覺化
通用的Matplotlib技巧
買一送一的介麵
簡單的綫條圖形
簡單的散佈圖
視覺化誤差
密度圖和等高綫圖
直方圖、分箱法及密度
自訂圖錶的圖例
自訂色彩條
多重子圖錶
文字和註解
自訂刻度
客製化Matplotlib：係統配置和樣式錶
在Matplotlib中的三維繪圖法
Basemap的地理資料
使用Seaborn進行視覺化

第五章 機器學習
什麼是機器學習？
Scikit-Learn簡介
超參數以及模型驗證
特徵工程
深入探究：Naive Bayes Classification
深入探究：綫性迴歸（Linear Regression）
深入探究：Support Vector Machines
深入探究：決策樹（Decision Tree）和隨機森林（Random Forest）
深入探究：主成份分析（Principal Component Analysis）
深入探究：流形學習（Manifold Learning）
深入探究：k- 平均集群法
深入探究：高斯混閤模型（Gaussian Mixture Models）
深入探究：核密度估計（Kernel Density Estimation）
應用：臉部辨識的管綫

序

　　這是一本有關於使用Python 來從事資料科學工作的書。首先要麵對的問題是：「何謂『資料科學』？」這是一個很難明確定義的詞，尤其是在這個詞已經被濫用的情況下。有些人認為這個名詞是多餘的（畢竟，哪有不包含資料的科學呢），或是個可以為自己履曆加料的流行語，好吸引那些特彆喜歡科技的HR目光。

　　在我心裏的想法是，這些解釋都少瞭一些重要的東西。資料科學，盡管是個流行用語，或許是我們在跨學科的技能集閤中所擁有的最佳標簽，這些技能在工業及學界的許多應用中越來越重要。「跨學科」這個字是關鍵：在我的心目中，資料科學現存的最佳定義是Dew Conway 畫的Data Science Venn Diagram，這張圖於2010年9月首次齣現在其部落格中。雖然這些圖中某些交集的標簽內容並沒有那麼正式，但這張圖抓住瞭一些我認為人們提到「資料科學」時的重點：它是一個跨學科的主題。

　　資料科學由三個獨特和重疊的領域所組成：統計學傢知道如何去塑模和整閤資料集（那些成長到非常大的資料）；電腦科學傢知道如何設計和使用演算法去有效率地儲存、處理和視覺化這些資料：以及領域專傢，那些我們認為在某些傳統項目中有著良好的訓練，可以提齣適閤的問題以及得到對的答案的人。

　　有鑑於此，我建議讀者不要將資料科學視為一個需要從頭學習的全新領域知識，而是讓你在目前的專業領域中成為專傢的全新技能集。無論你是要報導選舉結果、預測股票收益、最佳化綫上廣告的點擊率、辨識在顯微照片下的微生物、在天文領域尋找新的星體、或是在任何領域中用到資料，本書的目標，就是可以提供一個你在自己的專業領域中提齣一些新問題並找到解答的能力。

　　這本書適閤誰？

　　我在華盛頓大學和許多技術研討會和見麵會的教學場閤中，最常被問到的問題是：「我該如何學習Python？」提問的人包括具有技術背景的學生、開發者和研究者，通常都已經具備編寫程式碼、使用計算及數值工具的經驗。其中大部份的人不想要精通Python，隻是把它當成一個用來處理手邊的大量資料和計算科學的工具。雖然網路上有大量的影音檔案、部落格貼文及教學內容，但我對於要給這個問題一個好答案仍然感到挫摺，這給瞭我齣版本書的動機。

　　這並不是一本Python入門書。訴求的讀者對象是對Python已經有一定程度的瞭解，知道如何定義函式、設定變數、呼叫物件方法、控製程式的流程等等。本書將幫助Python的使用者瞭解如何運用Python的資料科學堆疊端，例如IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等程式庫及相關的工具，來進行有效地儲存、操作、以及進一步洞察資料。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python資料科學學習手冊》真是幫瞭我大忙！我一直對數據分析很感興趣，但又苦於不知從何下手，尤其是在Python這個領域。市麵上有很多教材，但我總覺得它們要麼太理論，要麼就是代碼堆砌，很難找到一個既能打好基礎又能實際操作的。收到這本書後，我迫不及待地翻開，第一感覺就是“有救瞭！”。它循序漸進地介紹瞭Python的基礎語法，一點點地把我從零基礎帶入到可以理解和編寫代碼的程度。最讓我驚喜的是，它並沒有像某些書一樣，把理論講完纔開始講應用。而是把概念、語法和實際的數據處理操作緊密結閤起來。例如，在介紹列錶的時候，立刻就舉瞭處理一組學生成績的例子，讓我立刻就能看到Python的實用性。這種“邊學邊練”的方式，對於像我這樣初學者來說，真的太友好瞭。而且，書中的例子非常貼近實際場景，比如處理CSV文件、進行基本的數據可視化，這些都是我在工作中可能會遇到的。讀起來一點都不枯燥，反而有一種“原來數據科學可以這麼有趣”的感覺。我甚至覺得，這本書就像一位耐心的老師，手把手地教我如何運用Python這個工具來探索數據的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

對於想要跨足數據科學領域的朋友來說，找到一本既有深度又有廣度的入門書籍至關重要。而這本《Python資料科學學習手冊》恰恰滿足瞭我的需求。它在Python的基礎知識介紹上，做得相當紮實，但又不會占用太多篇幅，而是以數據科學相關的應用為導嚮。它就像一個精心設計的“地圖”，指引著我如何在Python的世界裏 navigate，去探索數據科學的寶藏。書中的邏輯結構非常清晰，從基礎的Python語法，到NumPy、Pandas等核心庫的使用，再到Matplotlib、Seaborn等可視化工具的介紹，層層遞進，環環相扣。我特彆喜歡它在講解Pandas時，對於DataFrame和Series的講解非常透徹，讓我對錶格型數據的處理有瞭質的飛躍。很多時候，我們在處理數據時，都會遇到各種各樣的問題，比如缺失值、異常值、重復數據等等，而這本書幾乎覆蓋瞭這些常見場景，並且給齣瞭非常實用的解決方案。讀完這本書，我感覺自己不再是被動地接受知識，而是主動地去理解和運用這些工具。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析抱有熱情的職場人士，我一直在尋找一本能夠快速上手、並且能解決實際問題的Python書籍。《Python資料科學學習手冊》絕對是我的“及時雨”。它的語言風格非常接地氣，沒有太多晦澀難懂的學術術語，更像是和一位經驗豐富的同行在交流。書中大量的圖錶和案例分析，讓我能夠更直觀地理解復雜的概念。比如，在講解數據可視化時，它展示瞭如何用摺綫圖、柱狀圖、散點圖等來呈現不同類型的數據，並對每種圖錶的適用場景做瞭詳細的說明。這對於我來說，簡直是福音，因為我常常需要嚮非技術背景的同事解釋數據分析結果，清晰的可視化是關鍵。而且，這本書還涉及瞭一些更高級的主題，比如初步介紹瞭一些機器學習的概念，雖然不是深入探討，但足以激發我對這方麵的興趣，並為我日後進一步學習打下瞭基礎。這本書就像一個“工具箱”，裏麵裝滿瞭處理數據、分析數據、呈現數據的各種實用工具，讓我能夠更自信地麵對工作中的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正掌握一個技能，光看懂是不夠的，還得動手去實踐。這本《Python資料科學學習手冊》在這方麵做得非常齣色。書中的每一個章節都配有大量的代碼示例，而且不是那種“復製粘貼”就能跑通的，而是需要讀者自己去思考、去理解，甚至去修改。它鼓勵我們去嘗試，去犯錯，然後在錯誤中學習。我記得有一章講到數據清洗，書中列舉瞭好幾種常見的髒數據情況，然後用Python代碼一步步展示瞭如何處理。當我跟著書中的步驟敲下代碼，看到那些淩亂的數據變得整潔有序時，真的有一種成就感爆棚的感覺。更棒的是，書後還附帶瞭一些練習題，這些練習題的難度遞增，從簡單的單選題到需要編寫完整代碼的綜閤題，讓我能夠鞏固所學，並且檢驗自己的掌握程度。我花瞭幾個晚上時間，把大部分練習題都做瞭一遍，感覺自己對Python在數據分析中的應用有瞭更深刻的理解。這本書不僅僅是一本教程，更像是一個實踐的訓練營，逼著我去動腦筋，去動手，去解決問題。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前也嘗試過一些Python的書籍，但很多都讓我覺得“看得懂，但用不上”。《Python資料科學學習手冊》則完全不同。它真正做到瞭“授人以漁”，教會我如何利用Python來解決實際的數據科學問題。我印象最深刻的是，書中對數據預處理的講解非常細緻。我們都知道，現實世界的數據往往是混亂不堪的，直接分析很容易得齣錯誤的結論。這本書詳細地講解瞭如何進行缺失值填充、異常值檢測與處理、數據標準化等操作，並且給齣瞭多種實現方法，讓我能夠根據具體情況選擇最閤適的策略。此外，書中對於Pandas庫的講解也尤為精彩，它的DataFrame操作非常靈活強大，可以應對各種復雜的數據分析任務。通過這本書的學習，我不僅掌握瞭Python的基礎語法，更重要的是學會瞭如何運用Python這個強大的工具來進行數據探索、分析和建模。這讓我對未來的數據科學學習充滿瞭信心。