Python 資料運算與分析實戰：一次搞懂 NumPy•SciPy•Matplotlib•pandas 最強套件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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從 Python 程式設計跨入資料科學運算的實戰手冊！

　　Python 是目前非常熱門的程式語言, 除瞭適閤用來學習程式入門外, 在諸多應用領域更是活躍, 舉凡大數據資料處理、開發人工智慧、工程建模與模擬、建構網頁程式..等, 都會看到它的身影。這些應用都仰賴 Python 各種功能強大的運算套件 (函式庫), 值得您深入學習。本書將著重在使用 Python 進行資料科學運算的各種知識, 帶您瞭解建構分析模擬程式的全貌以及各種必備知識。

　　書中內容包括 IPython、Spyder 開發環境的建立；Python 類彆、物件、輸齣入等重要基本觀念。在 Python 裏能藉由 【NumPy】 進行高速的數值計算處理；【SciPy】 提供許多科學計算的函式群；針對復雜構造的資料解析使用 【pandas】 可以容易地處理；像 【Matplotlib】 這種資料視覺化工具也相當重要。書中會以實例解析這 4 大套件的使用方式, 協助您以最有效率的方式進行開發！

本書特色

　　‧介紹從程式架構規劃到改善程式效能一連串作業, 觀察這樣的流程能學習到開發全貌, 極具實務性。
　　‧活用 Cython、JIT 編譯器 (Numba、Numexpr) 讓程式高速運算, 學習 Python 進階程式開發關鍵技術。
　　‧由中央大學資工係助理教授 莊永裕專業翻譯。

駕馭數據洪流：麵嚮現代應用的數據結構、算法與高性能計算 本書聚焦於如何構建高效、健壯且可擴展的數據處理流程，深入探討支撐現代數據科學、工程計算與機器學習應用的核心底層技術。 在信息爆炸的時代，處理海量、復雜數據的能力已成為衡量技術實力的關鍵指標。本書並非專注於某一特定工具包的API手冊，而是緻力於剖析數據運算背後的核心原理、優化策略以及麵嚮工業級應用的最佳實踐。我們將帶領讀者穿越純Python解釋器的限製，深入探究高性能計算的基石——內存布局、嚮量化思維、並行化策略以及高效的算法設計。 本書內容主要圍繞以下三個核心支柱展開：高級數據結構與抽象、高性能數值計算核心、以及構建穩定數據管道的工程實踐。 --- 第一部分：超越基礎的數據結構與抽象（The Core Abstractions） 本部分旨在建立對復雜數據集閤的抽象理解，為後續的高性能運算打下堅實的理論與實踐基礎。我們不再停留於列錶（list）和字典（dict）的錶麵操作，而是深入研究如何設計更適配特定任務的內存結構。 1. 內存效率與數據布局優化 理解數據在計算機內存中的存儲方式是性能優化的第一步。 C/C++數據結構對比Python對象： 深入剖析標準Python對象（如`int`、`float`）的內存開銷（元數據、引用計數），並將其與C語言結構體和底層數組的布局進行對比。 連續內存塊的重要性： 闡述為何連續存儲（Contiguous Memory）對於現代CPU緩存命中率（Cache Locality）和SIMD（單指令多數據）指令集的激活至關重要。 結構化數組與異構數組的權衡： 探討如何平衡數據訪問的便捷性（結構體AoS - Array of Structures）和計算效率（SoA - Structure of Arrays）。 2. 動態數組與可擴展性：原理與實現 探討通用動態數組（類似`list`或底層嚮量）的內部工作機製，這是所有集閤類型的基礎。 自動擴容策略： 詳細分析“復製與增長”的策略，例如經典的“加倍法”（Amortized O(1) 增長）的數學原理和實際開銷。 固定大小數據結構的設計： 在已知數據規模的情況下，如何預分配內存以避免運行時重分配的開銷，並討論初始化數據的最佳方法。 3. 迭代器、生成器與惰性求值 高性能計算往往需要處理無法完全載入內存的大型數據集。 迭代器協議的深度解析： 講解`__iter__`和`__next__`方法的實際應用，以及它在避免內存溢齣中的作用。 生成器錶達式與函數： 側重於其作為“數據流處理器”的優勢，如何通過管道（Piping）機製實現數據轉換而無需中間存儲。 流式處理模型： 將數據處理抽象為一係列相互連接的、按需計算的“管道段”，強調資源（內存和CPU時間）的即時釋放。 --- 第二部分：高性能數值計算核心：從理論到加速（High-Performance Kernels） 本部分將不再依賴高級庫的“黑箱”調用，而是深入理解底層加速機製，學習如何編寫或選擇能充分利用現代硬件特性的計算內核。 4. 嚮量化思維與循環展開的藝術 嚮量化是高性能科學計算的靈魂，本書將係統地闡述如何從傳統的標量循環思維轉換到嚮量操作。 廣播機製（Broadcasting）的數學基礎： 深入理解維度對齊、隱式復製與廣播規則，並討論如何通過巧妙的維度操作來匹配計算需求，避免不必要的顯式循環。 通用函數（Universal Functions, UFuncs）的原理： 探討這些函數如何封裝底層C/Fortran/匯編級彆的優化，實現對整個數組的快速、純C級運算。 避免“循環依賴”陷阱： 分析在進行纍加、掃描等操作時，如何重構算法以最大化嚮量化效果，避免串行依賴。 5. 並行計算基礎：多核與多綫程的有效利用 現代CPU的性能提升主要依賴於核心數量的增加，本書將指導讀者如何安全有效地利用這些核心。 綫程與進程的適用場景： 區分I/O密集型任務（適閤綫程）與CPU密集型任務（適閤多進程或特定並行庫），並討論全局解釋器鎖（GIL）對科學計算的影響及規避策略。 任務分解與同步： 學習如何安全地將大型計算任務分解為相互獨立的子任務，以及如何使用鎖、信號量等機製來協調共享資源的訪問，確保計算的正確性。 數據分布與負載均衡： 探討如何確保各個計算單元接收到大緻相等的工作量，避免“熱點”問題導緻整體性能下降。 6. 優化編譯與即時代碼生成（JIT） 探索將Python邏輯轉換為機器碼以獲得接近原生語言性能的技術路徑。 靜態編譯的優勢與局限： 分析預編譯的流程和對代碼結構的要求。 JIT編譯器的原理： 深入探討如何使用現代JIT技術來優化循環內部的數值運算，特彆是針對特定硬件架構（如AVX指令集）的優化潛力。 邊界條件與優化器： 學習如何通過函數簽名、類型注解等方式“提示”編譯器，以生成更高效的機器碼。 --- 第三部分：構建穩定、可維護的數據管道（Engineering Robust Data Flows） 強大的運算能力必須輔以嚴謹的工程實踐，纔能在真實項目中發揮價值。本部分關注數據處理流程的設計、驗證與部署。 7. 數據管道的流程控製與狀態管理 設計一個能清晰錶達數據轉換步驟的係統，而非一堆相互調用的腳本。 聲明式與命令式編程風格對比： 論述在數據處理中，哪種風格更利於代碼的閱讀、測試和維護。 數據依賴圖的構建： 學習如何將一係列轉換步驟抽象為有嚮無環圖（DAG），從而實現自動化的依賴解析和並行執行。 中間結果的緩存與重運行策略： 討論如何智能地緩存昂貴的計算結果，以及在輸入數據變化時，係統如何精確地重新執行受影響的部分。 8. 性能剖析、瓶頸識彆與量化改進 “你無法優化你沒有測量的東西。” 本部分提供係統的性能分析方法論。 采樣與纍積分析器： 掌握專業的性能剖析工具，區分CPU時間消耗在計算、內存分配還是係統調用上。 熱點代碼的定位： 學習如何快速識彆程序運行時間占比最高的代碼段，並將優化資源集中於此。 量化驗證： 強調在任何優化措施實施後，必須通過基準測試（Benchmarking）來量化改進效果，確保優化帶來的收益大於引入的復雜性。 9. 跨語言接口與遺留係統集成 在實際工程中，數據處理往往需要與C/C++、Fortran等高性能語言編寫的庫進行交互。 外部函數接口（FFI）原理： 理解如何安全地調用外部編譯代碼，涉及參數的序列化與反序列化過程。 數據交換的零拷貝（Zero-Copy）技術： 探討在不同語言環境之間傳遞大型數組數據時，如何避免昂貴的數據復製，實現內存地址的直接共享。 --- 本書旨在為讀者提供一個從“如何使用工具”到“理解工具如何工作”的深度飛躍。它將構建起一個堅實的計算思維框架，使讀者能夠獨立麵對未來任何新的、需要極緻性能的數據運算挑戰。

譯者簡介

莊永裕

　　日本東京大學情報理工學博士, 現中央大學資工係助理教授。研究領域為程式語言設計、軟體工程、高效能運算。
 

第 1 章 資料科學運算與 Python
第 2 章 從實際專案看程式的開發重點
第 3 章 IPython 與 Spyder 開發環境
第 4 章 紮穩 Python 基礎
第 5 章 類彆與物件的基礎
第 6 章 輸入與輸齣
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)
附錄 A 參考文獻與學習資源
附錄 B 內建函式與標準函式庫
附錄 C NumPy 的函式庫參考文件
 

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，在這方麵做得非常優秀，它讓我對資料運算和分析這整個領域，都有瞭更深層次的理解。 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瞭然，這真的太神奇瞭。作者不隻是教你如何畫齣圖錶，更重要的是，他會引導你思考，不同的圖錶適閤呈現什麼樣的資訊，以及如何透過圖錶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錶現。這些分析過程，因為有瞭 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，比如如何客製化圖錶的風格，讓圖錶更具專業性，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，它充滿瞭「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睏難，並且預先想到瞭應對的方法。像是講到資料清洗時，他會列齣很多常見的「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，都提供瞭清晰易懂的解決方案，而且還是結閤瞭 pandas 強大的功能。 我印象最深刻的是，他講解如何繪製圖錶的部分。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。他從最基本的摺線圖、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閤圖。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瞭！他不是隻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錶，都有一種小小的成就感，覺得自己好像真的在做資料分析瞭。

评分☆☆☆☆☆

天啊，我真的沒想到，《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，變成瞭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，我怕學瞭半天還是霧煞煞。 但實際翻開書，我纔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，他不是隻告訴你陣列是什麼，而是用瞭很多生活中的例子，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，隻給你一個函數名，然後就沒瞭，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，真的非常紮實。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瞭。

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，然後就放棄瞭。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。這本書在這方麵做得非常齣色。 書中的每一個章節，都設計瞭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 計算投資組閤的報酬率。更重要的是，書中提供瞭完整的程式碼，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瞭。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，如果隻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齣來，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，大傢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，巧妙地融入到瞭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。