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出版者:O'Reilly Media

作者:Joshua Noble

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2008-5-20

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596529857

丛书系列:

图书标签:

• flex
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书籍名称：《Python 数据科学实战指南：从基础到进阶》 作者： 张伟、李明 出版日期： 2023 年 10 月 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X --- 内容简介： 在数据爆炸的时代，掌握数据科学的核心技能已成为各行各业专业人士的必备素养。《Python 数据科学实战指南：从基础到进阶》是一本全面、深入且高度实用的技术专著，旨在引导读者从零开始，系统性地掌握使用 Python 进行数据采集、清洗、分析、可视化和机器学习建模的全过程。本书摒弃了冗长晦涩的理论堆砌，专注于提供经过实战检验的、可立即上手的代码案例和解决方案，确保读者在阅读过程中能够同步构建强大的数据分析能力。 本书结构清晰，逻辑严谨，共分为六个主要部分，覆盖了现代数据科学工作流的每一个关键环节。 第一部分：Python 与科学计算环境的基石 (Foundations of Python and Scientific Computing) 本部分为数据科学入门奠定坚实的基础。我们首先快速回顾 Python 语言的核心特性，重点关注那些在数据处理中至关重要的部分，如列表推导式、生成器、面向对象基础以及异常处理机制。 随后，本书深入介绍科学计算生态的核心库：NumPy 和 Pandas。对于 NumPy，我们不仅讲解了其数组（`ndarray`）的创建、索引和基本数学运算，更侧重于讲解向量化操作的原理及其对性能的决定性影响。对于 Pandas，我们将核心篇幅用于讲解 DataFrame 和 Series 的精妙之处。读者将学习如何高效地进行数据导入（CSV, Excel, SQL）、数据结构的选择与优化，以及如何运用 `loc` 和 `iloc` 进行精确且灵活的数据切片与筛选。此外，本章还详细阐述了 Pandas 中处理缺失值（`NaN`）的多种策略，包括插值、删除与标记方法，确保数据在后续分析中具有最高的质量。 第二部分：数据清洗与预处理的艺术 (The Art of Data Cleaning and Preprocessing) 现实世界的数据往往是“脏乱差”的，本部分是本书实战性的核心体现。我们探讨了数据清洗的完整生命周期。 数据清洗部分，重点关注重复值处理、异常值检测与处理（如 IQR 法、Z-Score 法），以及如何使用正则表达式（`re` 模块）进行复杂的文本数据清洗和格式标准化。我们将展示如何构建健壮的清洗管道，以应对来自不同源头的数据不一致性。 特征工程是提升模型性能的关键。本章详细介绍了特征转换技术，包括对数值型特征的标准化（Standardization）和归一化（Normalization）；对于分类型特征，我们对比了 One-Hot 编码、Label 编码以及更高级的 Target 编码的适用场景和实施细节。此外，我们还深入探讨了时间序列数据的特征提取，如从时间戳中分解出年、月、日、星期几、是否为节假日等关键信息。 第三部分：探索性数据分析 (EDA) 与数据可视化 (Exploratory Data Analysis and Visualization) 在深入建模之前，EDA 是理解数据内在规律的必经之路。本部分将 Python 中最强大的可视化库 Matplotlib 和 Seaborn 结合起来，教导读者如何“讲故事”给数据听。 我们不仅教授基础图表的绘制（散点图、直方图、箱线图），更专注于高阶可视化的应用： 1. 关系探索： 使用热力图（Heatmaps）展示变量间的相关性矩阵，以及使用对图（Pair Plots）快速扫描多变量关系。 2. 分布洞察： 利用核密度估计图（KDE）和平滑直方图深入理解数据分布的形态。 3. 专业报告级图表： 讲解如何定制图表元素（字体、颜色方案、图例、子图布局），以创建符合专业报告标准的静态可视化作品。 同时，本书也会引入 Plotly 库，教授读者如何创建交互式图表，使数据探索更具动态性和效率。 第四部分：统计推断与假设检验 (Statistical Inference and Hypothesis Testing) 数据科学不仅关乎预测，更关乎从样本推断总体。本部分将统计学的理论知识转化为可执行的 Python 代码。 我们将讲解 SciPy 统计模块的应用，包括概率分布的生成与拟合，以及描述性统计量的计算。重点内容包括： 参数估计： 置信区间的构建。 假设检验： 详细演示 t 检验、ANOVA（方差分析）在不同场景下的应用，并教会读者如何正确解读 P 值和统计功效，避免常见的统计误区。 A/B 测试的实践： 结合商业案例，展示如何设计、执行和分析一个标准的 A/B 测试实验。 第五部分：机器学习核心算法实战 (Core Machine Learning Algorithms in Practice) 本部分是通往高级数据科学的桥梁，以 Scikit-learn 库为核心平台，系统介绍监督学习与无监督学习的主要算法。 监督学习： 涵盖了从线性回归、逻辑回归到决策树、随机森林和梯度提升机（GBM、XGBoost）的完整流程。对于每个算法，本书都详细分解了其背后的数学思想、关键超参数的含义及其对模型性能的影响。同时，我们强调了模型选择和评估的重要性，深入讲解了交叉验证（Cross-Validation）、偏差-方差权衡、以及 ROC 曲线、精确率-召回率（Precision-Recall）等评估指标的应用。 无监督学习： 重点介绍了聚类算法（K-Means, DBSCAN, 层次聚类）和降维技术（PCA, t-SNE）。对于降维，我们不仅展示了如何使用 PCA 压缩数据，更探讨了其在可视化和特征提取中的作用。 第六部分：模型部署、优化与性能提升 (Model Optimization and Deployment Fundamentals) 数据科学的价值体现在落地应用。最后一部分将焦点转向如何将训练好的模型投入实际使用。 本章首先深入探讨模型调优的自动化手段，如 Grid Search、Randomized Search 以及更先进的贝叶斯优化方法。 其次，我们讨论了模型的可解释性（Interpretability），介绍 SHAP 值和特征重要性等工具，帮助用户理解“黑箱”模型的决策过程，这在金融、医疗等领域至关重要。 最后，我们将简要介绍如何使用 Pickle 或 Joblib 保存和加载模型，并提供使用 Flask 或 FastAPI 框架搭建一个简单 API 接口的实战示例，将训练好的模型封装成可供其他应用程序调用的服务。 目标读者： 本书适合具备基础 Python 编程能力，希望系统性学习数据科学、机器学习技术的工程师、分析师、研究人员以及计算机专业学生。无论你是希望从 Excel 或 BI 工具转向专业数据分析，还是希望深化现有技能的数据科学家，本书都能为你提供清晰、可操作的路线图和丰富的实战资源。阅读完毕后，你将不仅掌握工具的使用，更重要的是理解数据背后的科学原理和解决问题的思维框架。

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对于那些刚踏入Flex 3世界的新手来说，这本书可能需要一些耐心。它没有像某些入门教材那样，用非常卡通化的比喻来解释每一个概念。它的语言是直接且专业的，假设读者已经对面向对象编程和至少一种类C的语言有所了解。但正是这种专业性，使得它避免了初学者常犯的“似懂非懂”的错误。我记得我刚开始使用它的时，遇到一个关于组件生命周期的问题，感觉书中的解释有点过于简略。但我强迫自己去查阅官方API文档，然后对照书中的例子，突然间，所有的点都连起来了。这本书的价值在于它的“连接性”，它将官方文档中的各个孤立的知识点，通过具体的、可验证的案例串联起来，形成了一个完整的知识体系。它更像是一本高手之间的交流手册，而不是面向完全小白的启蒙读物。如果你已经有编程基础，想要快速、深入地掌握Flex 3的全部能力，这本书绝对是你的不二之选，它能让你少走很多弯路，直接掌握到那些需要耗费数月时间才能积累出来的经验。

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回顾Flex 3的时代，那是一个快速迭代、充满创意的时期。《Flex 3 Cookbook》抓住了这个时代的脉搏。我最怀念的是它对于高级视觉效果和动画处理的那几章内容。在那个年代，丰富的、流畅的UI动画是区分优秀应用和普通应用的关键。这本书中关于`Transform`类和`Filter`的使用，以及如何结合ActionScript来创建非线性的复杂动画序列，简直是宝库。它不仅仅是简单地应用现成的效果，而是教你如何“混合”效果，如何精确控制时间轴。我记得我曾用书中的一个例子，成功地实现了一个自定义的“视差滚动”效果，让我们的一个产品演示页面瞬间高大上起来，赢得了客户的一致好评。这本书的深层意义在于，它将技术实现与用户体验设计紧密地结合起来，让开发者明白，代码不仅仅是逻辑的载体，更是构建沉浸式体验的基石。它拓宽了我们对RIA（富互联网应用）潜力的想象空间，是那个时代Flex开发者的必备“武器库”。

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这本《Flex 3 Cookbook》的出版，无疑是给当时那批在Flash平台前沿摸索的开发者们投下了一颗重磅炸弹。我记得我当时刚接触到Flex 3的Mxml和ActionScript 3.0的全新范式时，简直像个无头苍蝇，官方文档那种晦涩难懂的德性，让人望而生畏。这本书的出现，简直就是黑暗中的一盏明灯。它的结构设计得极其巧妙，不是那种枯燥的理论堆砌，而是实打实的“菜谱”形式。你有什么需求——比如，如何实现一个自定义的日期格式化器？如何高效地绑定一个复杂的DataGrid？——翻开对应章节，啪，代码块就摆在那里，清晰、可复制、可运行。我尤其欣赏它对性能优化那一块的讲解，那是纯粹的实战经验的结晶。很多教程只告诉你“怎么做”，而这本书会告诉你“为什么这么做”以及“这样做比其他方法好在哪里”。它深入到了运行时环境的底层逻辑，让我们这些辛勤的UI构建者，终于有了一个可以信赖的工具箱，而不是只能靠社区零散的论坛帖子拼凑解决方案。读完它，我感觉自己对MXML的声明式编程和AS3的面向对象特性有了更深一层的理解，简直是效率提升了不止一个数量级。

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我得承认，我是个对“优雅”有执念的开发者。很多早期的Flex教程，写出来的代码片段虽然能跑，但看起来就像是意大利面条，逻辑纠缠不清，难以维护。这本《Flex 3 Cookbook》给我的最大启发，就是如何在保持灵活性的同时，坚持良好的工程实践。它的每一条“配方”，似乎都经过了精心的代码审查。例如，在组件自定义方面，它不仅仅展示了如何继承Spark组件，更强调了使用Design Pattern来解耦视图逻辑和业务逻辑。书中关于状态管理的部分，我反复研读了好几遍，它清晰地解释了使用`State`、`Transition`以及如何将这些与后台数据模型有效地绑定，避免了在视图层中充斥着过多的数据操作代码。这让我开始重新审视我们团队现有的代码库，并着手进行了一次有计划的重构。这本书就像是一面镜子，映照出我们代码中的那些不规范之处，并提供了一个清晰的、可操作的改进蓝图。它不仅仅是教你Flex 3，更是教你如何成为一个更专业的软件工程师。

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坦率地说，当我第一次拿到这本厚厚的Cookbook时，心里是有点犯怵的。我对“Cookbook”这个词的理解，通常意味着大量的代码片段和直接的应用案例，缺乏宏观的架构指导。然而，这本书成功地颠覆了我的这种刻板印象。它不仅仅是简单地展示了API的用法，更像是一位经验丰富的大师在手把手地教你如何构建一个健壮的Flex应用。比如，在处理远程通信（RPC）的部分，它没有停留在基本的HTTPService调用，而是详细对比了基于SOAP和RESTful服务的最佳实践，甚至探讨了如何构建一个基于AMF的实时数据流框架。这种对技术栈深度和广度的把控，是很多同类书籍难以企及的。更令人称道的是，它对错误处理和调试技巧的重视。在实际开发中，你花费大量时间不是在写代码，而是在处理那些让你抓耳挠腮的运行时异常。这本书提供的调试策略，特别是关于内存泄漏和垃圾回收的实战调试，简直是救命稻草。它教会了我如何用Profiling工具来观察Flex程序的生命周期，这对于我们当时维护那些动辄上万行代码的复杂企业级应用来说，价值不可估量。

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o'reilly的书，确实不错~正在研究中……

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读了 两年没有全给忘了- -

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当时做东西的时候在图书馆找了一大堆的书，七七八八的很多，最后就只看这一本就够了。

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当时做东西的时候在图书馆找了一大堆的书，七七八八的很多，最后就只看这一本就够了。