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出版者:北京大学出版社

作者:Stephen L.Nelson

出品人:

页数:366

译者:北京博彦科技发展有限公司

出版时间:2000-1

价格:23.00

装帧:平装

isbn号码:9787301043998

丛书系列:

图书标签:

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《Python数据科学实战指南》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新与决策的核心资产。掌握数据科学的精髓，不再是少数专家的特权，而是每一位渴望在职场和研究领域保持竞争力的专业人士的必备技能。《Python数据科学实战指南》正是这样一本深度聚焦于如何利用Python生态系统解决实际数据挑战的权威著作。它摒弃了冗长晦涩的理论堆砌，转而采用项目驱动、代码先行的方式，带领读者从零开始，构建完整的、可投入生产环境的数据分析与机器学习工作流。 第一部分：Python基础与科学计算环境构建 本书的开篇并未急于深入复杂模型，而是为读者打下坚实的Python基础，特别是针对科学计算环境的优化与配置。我们详细介绍了Anaconda/Miniconda环境的管理，如何利用Conda创建隔离的、版本受控的开发环境，避免“依赖地狱”。在Python语言层面，我们重点剖析了列表推导式、生成器表达式在处理大规模数据集时的性能优势，以及面向对象编程（OOP）在构建可复用数据管道中的应用。 核心篇章聚焦于NumPy的深度应用。我们不仅讲解了数组的创建、索引与切片，更深入探讨了广播机制（Broadcasting）的数学原理及其在向量化操作中的性能提升。书中通过实际案例演示了如何利用NumPy的线性代数模块（`linalg`）高效求解大型稀疏矩阵问题，以及如何利用内存视图（Views）和副本（Copies）的区分，精细化控制内存使用，这对处理GB级数据至关重要。 第二部分：数据清洗、探索与可视化——Pandas的艺术 如果说NumPy是骨架，那么Pandas就是数据科学家的瑞士军刀。本书用超过四分之一的篇幅，详尽解析了Pandas的DataFrame和Series结构，并将其提升到工程实践的高度。 数据清洗部分，我们关注现实世界数据的“脏乱差”问题：缺失值（NaN）的处理策略不再局限于简单的插值，而是根据时间序列特征、类别分布等选择最优的填充方法，例如使用前向填充结合季节性调整。对于异常值检测，我们引入了基于统计学（Z-score、IQR）和基于模型（Isolation Forest）的混合检测流程。 数据转换与重塑是本书的亮点。我们深入探讨了`groupby()`的强大能力，不仅限于聚合函数，更包括`transform()`和`apply()`在窗口计算和复杂分组转换中的应用。时间序列处理是本书的另一重点，如何利用`resample()`进行高低频数据转换，如何处理时区问题（`pytz`集成），以及使用`shift()`和滞后特征（Lag Features）为预测模型做准备，都有详尽的实战演练。 数据可视化部分，我们不再满足于基础的`matplotlib`调用，而是全面转向更具表达力和交互性的`Seaborn`和`Plotly`。读者将学会如何利用`Seaborn`的主题和调色板快速生成符合学术规范的统计图表，以及如何利用`Plotly`创建可嵌入Web应用的交互式散点图、热力图和地理空间可视化，从而更有效地向非技术背景的利益相关者传达数据洞察。 第三部分：机器学习建模与实践——Scikit-learn全景解析 本书的第三部分是数据科学项目的核心——构建预测模型。我们严格遵循“数据准备→模型选择→训练→评估→调优”的流程，以确保模型的可信赖性。 在模型选择上，我们覆盖了从基础的线性回归、逻辑回归到决策树、集成方法（随机森林、梯度提升）的全面介绍。对于集成学习，我们详细解析了Bagging和Boosting的内在差异，以及XGBoost、LightGBM在处理大规模表格数据时的性能优化技巧。 模型评估是本书强调的重点。我们不仅讲解了准确率、召回率、F1分数，更深入到ROC曲线下面积（AUC）的解释及其在类别不平衡问题中的指导作用。交叉验证（Cross-Validation）的实施不再是简单的K折，而是引入了时间序列数据的滚动原点交叉验证（Rolling Origin Validation）和针对分类问题的分层K折（Stratified K-Fold）。 超参数调优部分，我们超越了基础的网格搜索（Grid Search），引入了更高效的随机搜索（Randomized Search）和贝叶斯优化（使用`Hyperopt`库），旨在用更少的计算资源找到最优的模型配置。 第四部分：进阶主题与模型部署 为了满足专业数据科学家的需求，本书的最后部分聚焦于进阶主题和将模型转化为实际价值的部署环节。 1. 特征工程的深度挖掘： 探讨了如何利用领域知识创建交互特征、多项式特征，以及如何使用降维技术如主成分分析（PCA）和t-SNE来处理高维数据，并可视化其内在结构。 2. 非监督学习的应用： 详细介绍了K-Means聚类在客户细分中的应用，以及层次聚类在构建生物信息学树状图中的实践。 3. 模型可解释性（XAI）： 在“黑箱”模型日益普及的今天，模型的可解释性至关重要。我们介绍了LIME和SHAP值，用于解释单个预测结果背后的特征贡献，帮助用户理解模型决策的逻辑，增强对模型的信任。 4. 模型部署基础： 简要介绍了如何使用Python的`pickle`或`joblib`序列化训练好的模型，并展示了如何使用Flask或Streamlit快速搭建一个简单的API服务，将预测能力封装起来，供其他应用调用。 目标读者 本书面向具有一定Python基础，希望系统学习和掌握现代数据科学全流程的工程师、分析师、科研人员以及希望向数据科学领域转型的IT专业人士。阅读本书后，您将能够自信地处理真实世界的数据集，建立高性能的预测模型，并将分析结果有效地转化为业务洞察。本书提供的不仅仅是代码片段，而是一套完整的、可复用的数据科学方法论。

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我是一个典型的“视觉学习者”，过去我总依赖视频教程来学习软件操作，总觉得文字描述的东西抽象得可怕。因此，当我拿到这本“工具书”时，内心是充满抗拒的。我本以为这会是一场与枯燥文字的漫长搏斗。然而，这本书在处理复杂流程时的“切片”能力，着实让我感到意外和惊喜。它似乎深知读者的痛点，将那些动辄需要十几个步骤才能完成的任务，拆分成了互相独立的、高度模块化的知识单元。比如，关于创建复杂的自动编号体系，我过去在网上找到的教程总是把整个流程一股脑地扔过来，让人晕头转向。而这本书却能将“定义新编号格式”、“应用于不同层级”、“设置起始值”这三个步骤，分别用三个独立的小标题和配图进行解释，即使我只需要复习其中的一个环节，也能迅速定位，不被其他内容干扰。它的索引系统也做得极其细致，几乎每一个专业术语都被纳入了检索范围，使得“查阅”这一动作本身变得高效起来。这让我意识到，有些深度知识，确实需要这种结构化、非线性的阅读方式才能真正掌握。它不是用来读的，是用来“找”的。

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说实话，如果把市面上的同类书籍比作快餐，那么这本手册无异于一顿需要文火慢炖的传统大餐。我发现很多新入职的同事拿到这本书后，翻了两页就抱怨太难懂、太老套，转头就去寻找那些号称“30分钟精通”的电子书了。但对我而言，这本书就像是我的“技术避难所”。它最大的特点在于它的全面性，这种全面性带来的底气是其他轻量级资料无法比拟的。我指的不仅仅是功能覆盖度，还包括它对不同操作系统环境下可能出现的细微差异的标注。比如，在提到打印机驱动兼容性时，它甚至区分了早年间某些特定型号打印机在处理特定字体嵌入时的特有bug，并提供了相应的临时解决方案。这种对细节的极致关注，让我不得不佩服编著者在编写时的细致程度和实战经验的积累。它没有为了迎合“快节奏”而牺牲内容的深度，它固执地坚持了知识的完整性，这在如今这个信息碎片化的时代，显得尤为珍贵。

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这本书的价值，我认为体现在了“权威性”上。它读起来有一种毋庸置疑的确定感，每当你对某个功能的操作流程产生一丝疑惑时，翻开它，看到的解释往往是教科书式的标准流程，极少出现“可能”、“或许”这类模棱两可的词汇。这对于那些需要制作标准化操作流程（SOP）的岗位来说，是至关重要的。我曾为了解决一个关于文档兼容模式切换的问题，与设计部门产生了分歧，双方引用的资料来源各不相同。最后，我们共同查阅了这本书中关于版本迭代中特定模式引入和废弃的章节，找到了明确的官方界定。这本书所提供的知识体系，仿佛是软件开发商的“官方内部参考资料”的公开版，其描述的权威性和一致性，远超那些由第三方爱好者编写的“使用技巧合集”。它教会我的，不仅仅是如何使用这个软件，更重要的是如何以一种严谨、可验证的态度去对待技术文档和标准操作。它让你明白，在专业领域里，模糊不清的答案是最大的错误。

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这本厚重的工具书，光是拿在手里就能感受到沉甸甸的分量，封面设计得相当朴实，几乎没有花哨的装饰，一看就知道是那种专注于实战和查阅的类型。我刚开始接触某个复杂的功能时，简直手足无措，网上的零散教程东拼西凑，讲得又快又跳跃，根本无法建立起系统的认知框架。直到我翻开这本手册，才发现它真正的价值所在。它不是那种泛泛而谈的入门指南，而是像一本详尽的“操作字典”。每一个菜单选项，每一个隐藏的参数，都被清晰地标注出来，甚至连一些在日常使用中极少被触及的高级定制功能，都有专门的章节进行深度解析。我记得有一次需要处理一个跨文档的修订标记清理工作，我试了各种方法都徒劳无功，最后在这本书的某一章节里，找到了那个需要组合点击才能激活的“宏命令设置向导”，整个流程被拆解成了十几步，每一步的截图和文字说明都精准到像素级别。对于需要处理大量格式复杂、对细节要求极高的文档工作的专业人士来说，这本书简直就是桌面上的“定海神针”，让人在面对那些令人头疼的技术细节时，心中能立刻安定下来，知道答案就在触手可及的地方。它需要的不是快速阅读，而是耐心的“对症下药”式查阅。

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坦白说，这本书的排版风格，初看之下，确实让人有些望而却步。它不像现在市面上流行的那些图文并茂、色彩鲜明的速成秘籍，更像是上世纪末期那种严谨的学术著作风格——大段的文字、密集的代码块或者复杂的表格，偶尔配上一些略显过时的界面截图。如果你期待的是那种“一学就会，立刻上手”的轻松体验，这本书可能不太适合你。然而，正是这种近乎刻板的严谨性，让它在我的工作流程中拥有了不可替代的地位。它最大的贡献，在于对“为什么”的阐述，而不仅仅是“怎么做”。例如，在解释文档保护机制时，它不仅告诉了你设置密码的步骤，还深入分析了不同加密算法之间的兼容性差异和潜在的安全漏洞。我曾经为了理解一个特定版本的兼容性问题，在这本书里找到了一个关于文件结构历史演变的侧边栏注解，那信息量之大，让我对这个软件的底层逻辑有了全新的认识。它更像是一位经验丰富的老工程师，不会用花哨的语言来敷衍你，而是用最直接、最不加修饰的方式，把知识点硬生生地塞进你的脑子里。需要时间消化，但一旦消化了，那就是你自己的东西了。

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