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出版者:机械工业出版社

作者:陈策

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2004-7-1

价格:31.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111144267

丛书系列:

图书标签:

• C/C++
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• 算法
• 数据结构
• 计算机基础
• 开发
• 学习
• 代码
• 实践

《Python数据科学实战指南》图书简介 拥抱数据驱动的未来，驾驭Python的力量 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心引擎。本书《Python数据科学实战指南》旨在为渴望掌握数据分析、处理、可视化乃至机器学习的读者，提供一套系统、深入且极具实战价值的知识体系与操作指南。我们深知，理论的深度必须与实践的广度并重，因此，本书的每一章节都紧密结合真实世界的数据场景，确保读者学到的不仅仅是代码语法，更是解决实际问题的思维框架。 内容深度与广度解析 本书聚焦于当前数据科学领域最前沿且应用最广泛的技术栈，以Python作为核心编程语言，深度剖析了数据科学的完整生命周期。 第一部分：Python与数据科学基础环境搭建（数据准备的基石） 本部分将带领读者从零开始，高效地搭建起专业级的数据科学开发环境。这不仅仅是安装Anaconda或配置Jupyter Notebook那么简单，我们将详细讲解虚拟环境管理（如Conda和venv）的最佳实践，确保项目依赖的隔离与可复现性。随后，深入介绍Python基础数据结构在处理大规模数据集时的效率考量，特别是列表、元组、字典和集合在性能优化上的细微差别。理解这些底层机制，是后续高效使用Numpy和Pandas的前提。 第二部分：Numpy——高性能科学计算的利器（高效数值处理） Numpy是Python数据科学的基石。本书将彻底揭示Numpy数组（ndarray）的内部结构和内存布局，解释为什么它比原生Python列表在数值运算上快出几个数量级。我们会详细讲解广播（Broadcasting）机制的复杂规则，这是Numpy代码优雅性的关键。实践部分将涵盖高维数组的索引、视图与拷贝的区分，以及如何利用线性代数模块（`numpy.linalg`）进行基础的矩阵运算，为后续的统计建模打下坚实的数学计算基础。 第三部分：Pandas——数据清洗与预处理的艺术（结构化数据操作的精髓） Pandas是数据分析师日常工作中不可或缺的工具。本部分将以海量、不规则数据为例，系统讲解Series和DataFrame的构建、选择与过滤。我们不会停留在基础的`.loc`和`.iloc`上，而是深入探讨多级索引（MultiIndex）的处理技巧，这对于处理时间序列或分组聚合数据至关重要。数据清洗环节是本书的重点：缺失值（NaN）的插补策略（均值、中位数、基于模型的预测填充）、异常值检测与处理（基于IQR或Z-score），以及复杂的数据重塑操作（`pivot_table`, `melt`, `stack`, `unstack`）将被详尽演示，确保读者能将杂乱无章的原始数据转化为可供分析的“干净”数据集。 第四部分：数据可视化——洞察力的可视化呈现（从数据到故事） 仅仅有数据是不够的，如何有效地将数据背后的故事传递出去是成功的关键。本部分将围绕Matplotlib和Seaborn展开。Matplotlib部分侧重于底层定制，教你如何精细控制图表的每一个元素（坐标轴、图例、注释）。Seaborn则聚焦于统计图形的高级应用，如分布图（`displot`）、关系图（`pairplot`）和回归图（`lmplot`），并提供了一套快速生成出版级质量图表的模板。此外，我们还将引入Plotly或Bokeh，介绍如何创建交互式、可探索的网络可视化图表，适应现代Web报告的需求。 第五部分：统计分析与机器学习基础（模型构建的桥梁） 数据科学的终极目标往往是预测和洞察。本部分将使用Statsmodels库进行严谨的统计推断，包括假设检验、置信区间构建以及回归模型（线性回归、逻辑回归）的解释。随后，我们将过渡到Scikit-learn（sklearn），系统介绍其核心API设计理念（fit, predict, transform）。我们将挑选几个经典案例，如K近邻（KNN）、决策树和基础支持向量机（SVM），详细解析算法原理、参数调优（如Grid Search和Cross-Validation）以及模型评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线）的实际应用与取舍。 第六部分：高级主题与实战项目 为了提升读者的工程能力，本书最后一部分将涉及时间序列分析中的季节性分解和ARIMA模型初探，以及文本数据处理的初步探索（使用NLTK或SpaCy进行词频统计和情感分析的入门）。全书将以一个贯穿始终的综合性实战项目（例如，预测房价或客户流失分析）收尾，将前五部分的技术串联起来，从数据获取到最终的模型部署建议，提供一站式的实战经验。 本书的独特价值 本书的编写哲学是“先知其所以然，再解其所以然”。我们坚信，死记硬背代码库的函数签名是低效的。因此，本书在介绍每个库的核心功能时，都会穿插讲解其背后的数据结构优化原理和算法复杂度，帮助读者建立起深厚的内功。本书的示例代码均经过严格的性能测试和兼容性验证，确保读者能够无缝地将所学知识应用于自己的工作流中。无论您是希望从传统IT领域转型的数据分析师、希望提升数据处理效率的软件工程师，还是希望为科研工作增加数据驱动力量的学者，本书都将是您通往Python数据科学领域的得力助手。

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我已经收藏了不下十本关于 C/C++ 的参考书，但很多读了几页就束之高阁，因为它们要么太偏向于特定编译器的细节，要么就是一股浓浓的学术论文味道，让人难以消化。这本书的独特之处在于它的“通用性”和“前瞻性”找到了一个绝佳的平衡点。它没有被某一个特定的操作系统或库所束缚，而是专注于语言核心的、跨平台的概念。同时，它对 C++11/14/17 引入的新特性介绍得非常自然，不是生硬地罗列，而是放在历史演进的脉络中去讲解，让你理解为什么需要这些新特性，以及它们是如何解决旧版语言的痛点的。这本书给我的感觉是，它不仅仅教会了我如何使用这门语言，更重要的是，它塑造了我对“优秀软件工程”的理解框架。它像是一个陪伴成长的伙伴，在你刚入门时为你指引方向，在你小有成就时为你指明更高的目标，是一本值得反复翻阅、并且每一次都会有新收获的宝典。

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作为一本侧重实践的教程，理论的阐述固然重要，但最终还是要靠动手去固化知识。这本书在配套的练习和案例设计上，简直是下了血本。它不是那种只提供“Hello World”和简单的加减乘除的入门书。它的每一个章节末尾，都有一个精心设计的、层层递进的项目。比如，在讲到面向对象概念时，它引导我们去设计一个简单的图形库，从抽象基类到多态实现，每一步都有明确的指导和思考方向。更棒的是，这些案例的代码质量极高，注释详尽，结构清晰，完全可以作为我们未来项目开发的参考模板。我发现自己不再是简单地复制粘贴代码，而是开始主动去模仿它的代码组织结构和命名规范。很多其他的教材，案例代码往往写得非常粗糙，充满了潜在的 Bug，而这本书的代码，我用最严格的编译选项检查了一遍，几乎是零警告，这极大地增强了我对学习内容的信心。

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这本书的封面设计简直是直击灵魂，那种深邃的蓝与冷静的灰，配合着清晰有力的字体，让人一看就知道这是一本正经的、能让人学到真本事的书。我拿到手的时候，首先被它的开本吸引了，比一般的教材要稍大一些，拿在手里沉甸甸的，很有质感。内页的纸张选择也十分考究，不是那种廉价的、反光的纸张，而是偏向于哑光的米白色，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。说实话，市面上很多编程书，要么排版像一坨浆糊，要么就是把代码和文字挤在一起，让人眼花缭乱。但这本书完全没有这个问题，它的版式设计简直是教科书级别的优雅，每一行代码都有恰到好处的缩进和间距，注释的字体和颜色也处理得非常到位，既能清晰区分，又不会抢了代码本身的风头。光是翻阅这本实体书的过程，就让人心旷神怡，感觉自己已经提前进入了那种严谨、有序的编程世界。这不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的艺术品，对得起它所承载的知识分量。

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我一直觉得，学习 C/C++ 最怕的就是遇到那种“故作高深”的作者，他们好像生怕别人看不出自己有多牛，动不动就抛出一堆晦涩难懂的术语，把基础的概念讲得像量子力学一样复杂。这本书的作者显然深谙“大道至简”的哲学。它的叙事方式非常平易近人，就像一位经验丰富的前辈，耐心地牵着你的手，从最底层的内存概念开始讲解。最让我印象深刻的是，它没有急着展示复杂的语法糖或者最新的标准特性，而是花了大量的篇幅去解释“为什么是这样设计？”比如，关于指针，它不仅仅教你怎么用，还深入剖析了它在硬件层面的映射关系，真正做到了知其然，更知其所以然。这种由浅入深的讲解层次感，让那些原本我总是在网上搜索也搞不懂的知识点，比如堆和栈的区别、或者函数调用的栈帧结构，一下子变得豁然开朗。读这本书，你会感觉到作者的出发点永远是“读者能否真正理解”，而不是“作者能不能炫技”。

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坦白说，编程语言的学习曲线往往是指数级的，新手期相对平缓，但一旦进入中级阶段，就会遇到一个巨大的平台期，感觉自己停滞不前，找不到突破口。这本书的神奇之处就在于，它似乎能精准地预判到读者何时会遇到这个瓶颈，并提供了“加速包”。我特别欣赏其中关于“性能优化”和“内存管理”的章节。这些内容往往是初级教程会略过，而高级教程又会讲得过于深奥的部分。作者用了一种非常务实的方式来讲解，比如如何利用 `volatile` 关键字来避免编译器优化带来的陷阱，或者如何通过数据对齐来提升缓存命中率。这些实战经验的传授，让我的代码从“能跑”直接提升到了“跑得漂亮”。当我把书中提到的几个小技巧应用到我自己的一个旧项目上时，发现运行时间竟然缩短了近三成，那种成就感是无与伦比的。这本书真正做到了连接学术理论与工业实践之间的那座桥梁。

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