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出版者:人民邮电出版社

作者:Jake VanderPlas

出品人:

页数:468

译者:陶俊杰

出版时间:2018-1-20

价格:109.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115475893

丛书系列:图灵程序设计丛书·Python系列

图书标签:

Python
数据科学
数据分析
机器学习
python
计算机科学
编程
MachineLearning
Python
数据科学
编程
机器学习
数据分析
可视化
统计学
人工智能
算法
开源

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具体描述

本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。

本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

《Python数据科学手册》一、概述：驾驭数据洪流，开启智慧洞察在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、引领创新的核心要素。如何有效地收集、清洗、分析和可视化数据，从而从中提炼出有价值的见解，已成为个人和组织在各领域取得成功的关键能力。本书《Python数据科学手册》正是为了满足这一时代需求而生，它是一本全面、系统且实用的指南，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据科学工作的完整流程。本书并非对数据科学概念进行理论性的堆砌，而是以一种强调实践、工具导向的方式，逐步引导读者深入理解和掌握数据科学的核心技术。我们聚焦于Python生态系统中最为强大和广泛使用的数据科学库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等，将抽象的数据科学概念转化为具体的代码实现。通过大量的代码示例、实战案例和深入的解释，本书将帮助读者从零开始，一步步构建起强大的数据分析能力，并最终能够独立完成复杂的数据科学项目。无论您是初学者，希望系统地入门数据科学领域；还是有一定编程基础，希望将Python应用于数据分析的专业人士；抑或是渴望提升数据处理和模型构建能力的科研人员、市场分析师、金融工程师，本书都将是您宝贵的学习资源。它不仅能为您打下坚实的基础，更能帮助您在快速发展的数据科学领域保持竞争力。二、核心内容解读：构建扎实的数据科学技能体系本书的内容设计遵循数据科学项目的典型流程，确保读者能够在一个连贯的框架下学习和实践。我们将各个环节细致拆解，并配以详尽的代码实现和原理讲解。 1. 数据处理与分析利器：NumPy与Pandas NumPy：科学计算的基石。任何复杂的数据科学任务都离不开高效的数值计算。NumPy作为Python的科学计算库，提供了强大的N维数组对象，以及用于处理这些数组的各种函数。本书将深入讲解NumPy数组的创建、索引、切片、数学运算、线性代数、随机数生成等核心功能。您将学会如何利用NumPy实现高效的数组操作，理解其在处理大规模数值数据时的巨大优势，为后续更复杂的数据分析奠定坚实的基础。我们将通过具体的示例，展示NumPy如何加速数据运算，优化代码性能。 Pandas：数据分析的瑞士军刀。 Pandas是Python数据科学领域最为核心的库之一，它提供了两种强大的数据结构：Series（一维数组）和DataFrame（二维表格），极大地简化了数据的导入、清洗、转换、合并、重塑和分析过程。本书将系统介绍Pandas的使用，包括：数据读取与写入：如何从CSV、Excel、SQL数据库、JSON等多种格式读取数据，以及如何将处理后的数据保存到不同文件中。数据清洗与预处理：如何处理缺失值（NaN）、重复值、异常值，如何进行数据类型转换，如何利用索引和条件筛选数据，如何进行字符串处理和文本数据分析。数据组织与重塑：如何进行数据排序、分组（groupby）、聚合（agg）、透视表（pivot_table）和交叉表（crosstab）操作，实现数据的多维度分析。数据合并与连接：如何使用merge、join、concat等函数将多个数据集进行高效的合并与连接。时间序列数据处理： Pandas在时间序列分析方面具有得天独厚的优势，本书将介绍如何处理日期和时间数据，进行重采样、时间窗口计算等操作。通过对Pandas的深入学习，您将能够从杂乱无章的数据中快速提取信息，并为后续的建模和可视化做好准备。 2. 数据可视化：洞察数据的视觉语言 Matplotlib：基础图形的构建者。 Matplotlib是Python中最基础、最灵活的绘图库，它提供了丰富的绘图函数，能够生成各种静态、动态、交互式的图表。本书将重点讲解Matplotlib的基本用法，包括：常用图表绘制：如何绘制折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、箱线图等。图形定制：如何设置标题、坐标轴标签、图例、网格线，如何调整颜色、线型、标记样式。子图绘制：如何在一张图上绘制多个子图，实现复杂的数据可视化布局。高级绘图：涉及一些更复杂的图表类型，如误差条图、极坐标图等。 Seaborn：统计可视化的升华。 Seaborn是基于Matplotlib的更高级的统计数据可视化库，它提供了更美观的默认样式和更便捷的接口，尤其擅长绘制复杂的统计图表。本书将介绍Seaborn如何简化常用统计图表的绘制，例如：分布图：绘制直方图、KDE图、散点图矩阵（pairplot）等，直观展示数据分布。关系图：绘制散点图、线图、回归图，展示变量之间的关系。分类图：绘制条形图、箱线图、小提琴图，展示分类变量的统计特征。回归模型可视化： Seaborn可以轻松地将回归模型的拟合结果可视化，帮助理解模型。主题与调色板：学习如何使用Seaborn的各种主题和调色板，创建更具吸引力的图表。通过学习Matplotlib和Seaborn，您将能够有效地将数据分析结果转化为易于理解的视觉图表，从而更直观地发现数据中的模式、趋势和异常。 3. 机器学习入门：Scikit-learn赋能预测与分类 Scikit-learn：普适的机器学习库。机器学习是数据科学的核心应用领域之一，Scikit-learn是Python中最受欢迎和最易于使用的机器学习库。本书将引导您掌握Scikit-learn的基础知识和核心功能，包括：基本概念：监督学习与无监督学习、特征工程、模型评估、交叉验证等。数据预处理：特征缩放（标准化、归一化）、编码（One-Hot Encoding、Label Encoding）、缺失值填充等。监督学习算法：回归模型：线性回归、多项式回归、Lasso、Ridge回归等，用于预测连续值。分类模型：逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等，用于预测离散类别。无监督学习算法：聚类算法： K-Means、DBSCAN等，用于发现数据中的隐藏分组。降维算法：主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于减少数据维度，提高可视化和模型性能。模型选择与调优：网格搜索（GridSearchCV）、随机搜索（RandomizedSearchCV）等技术，用于寻找最优的模型参数。模型评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等。本书将通过大量的代码示例，讲解如何将这些算法应用于实际问题，并通过模型评估了解模型的性能。三、学习路径与方法：循序渐进，实践出真知本书的设计理念是“授人以渔”。我们不仅提供知识，更注重引导读者建立解决问题的思维模式。从基础到进阶：我们从最基础的数据结构和操作入手，逐步深入到更复杂的算法和模型。每一章的内容都建立在前一章的基础上，确保读者能够稳步提升。代码驱动学习：本书强调“动手实践”。每一项概念的引入都伴随着可以直接运行的代码示例。读者可以通过复制代码、修改参数、观察结果来加深理解。实战案例贯穿：在介绍完相关工具和技术后，本书会通过一系列简化的实战案例，展示如何将所学知识应用于解决真实世界的问题。这些案例涵盖了数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型构建和评估等关键步骤。深入原理的剖析：对于重要的算法和技术，本书会在代码实现的背后，适度地剖析其工作原理和数学基础，帮助读者知其然，更知其所以然。鼓励探索与创新：本书提供的代码和方法只是一个起点。我们鼓励读者在掌握基础之后，尝试解决更复杂的问题，探索不同的算法组合，并发挥自己的创造力。四、目标读者群：谁将从本书中获益？初学者：对数据科学充满好奇，希望系统学习Python在数据分析领域的应用，建立扎实的基础。开发者：拥有Python编程经验，希望将其技能扩展到数据科学领域，为项目增加数据分析和机器学习能力。数据分析师：渴望掌握更强大的数据处理和可视化工具，提升分析效率和深度。市场研究员/商业分析师：希望利用数据驱动商业决策，从海量数据中发现洞察。金融从业者：需要进行量化分析、风险评估、投资组合优化等。科研人员/学生：需要处理实验数据、构建模型、进行科学研究。任何对数据充满热情，渴望利用数据解决问题的人。五、结语：开启您的数据科学之旅《Python数据科学手册》是一本致力于帮助您系统掌握Python数据科学技能的实用指南。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地驾驭各种数据挑战，从数据中发现价值，并将这些价值转化为实际的洞察和决策。现在，请翻开本书，开启您的精彩数据科学之旅吧！

作者简介

Jake VanderPlas，Python科学栈深度用户和开发者，尤其擅长Python科学计算和数据可视化，是altair等可视化程序库的创建人，并为Scikit-Learn、IPython等Python程序库做了大量贡献。现任美国华盛顿大学eScience学院物理科学研究院院长。

目录信息

译者序 xiii
前言 xv
第1 章　IPython：超越Python 1
1.1　shell还是Notebook 1
1.1.1　启动IPython shell 2
1.1.2　启动Jupyter Notebook 2
1.2　IPython的帮助和文档 3
1.2.1　用符号? 获取文档 3
1.2.2　通过符号?? 获取源代码 4
1.2.3　用Tab补全的方式探索模块 5
1.3　IPython shell中的快捷键 7
1.3.1　导航快捷键 7
1.3.2　文本输入快捷键 7
1.3.3　命令历史快捷键 8
1.3.4　其他快捷键 9
1.4　IPython魔法命令 9
1.4.1　粘贴代码块：%paste和%cpaste 9
1.4.2　执行外部代码：%run 10
1.4.3　计算代码运行时间：%timeit 11
1.4.4　魔法函数的帮助：?、%magic 和%lsmagic 11
1.5　输入和输出历史 12
1.5.1　IPython的输入和输出对象 12
1.5.2　下划线快捷键和以前的输出 13
1.5.3　禁止输出 13
1.5.4　相关的魔法命令 13
1.6　IPython和shell命令 14
1.6.1　shell快速入门 14
1.6.2　IPython中的shell命令 15
1.6.3　在shell中传入或传出值 15
1.7　与shell相关的魔法命令 16
1.8　错误和调试 17
1.8.1　控制异常：%xmode 17
1.8.2　调试：当阅读轨迹追溯不足以解决问题时 19
1.9　代码的分析和计时 21
1.9.1　代码段计时：%timeit和%time 22
1.9.2　分析整个脚本：%prun 23
1.9.3　用%lprun进行逐行分析 24
1.9.4　用%memit和%mprun进行内存分析 25
1.10　IPython参考资料 26
1.10.1　网络资源 26
1.10.2　相关图书 27
第2 章　NumPy入门 28
2.1　理解Python中的数据类型 29
2.1.1　Python整型不仅仅是一个整型 30
2.1.2　Python列表不仅仅是一个列表 31
2.1.3　Python中的固定类型数组 32
2.1.4　从Python列表创建数组 32
2.1.5　从头创建数组 33
2.1.6　NumPy标准数据类型 34
2.2　NumPy数组基础 35
2.2.1　NumPy数组的属性 36
2.2.2　数组索引：获取单个元素 37
2.2.3　数组切片：获取子数组 38
2.2.4　数组的变形 41
2.2.5　数组拼接和分裂 42
2.3　NumPy数组的计算：通用函数 44
2.3.1　缓慢的循环 44
2.3.2　通用函数介绍 45
2.3.3　探索NumPy的通用函数 46
2.3.4　高级的通用函数特性 49
2.3.5　通用函数：更多的信息 51
2.4　聚合：最小值、最大值和其他值 51
2.4.1　数组值求和 51
2.4.2　最小值和最大值 52
2.4.3　示例：美国总统的身高是多少 54
2.5　数组的计算：广播 55
2.5.1　广播的介绍 55
2.5.2　广播的规则 57
2.5.3　广播的实际应用 60
2.6　比较、掩码和布尔逻辑 61
2.6.1　示例：统计下雨天数 61
2.6.2　和通用函数类似的比较操作 62
2.6.3　操作布尔数组 64
2.6.4　将布尔数组作为掩码 66
2.7　花哨的索引 69
2.7.1　探索花哨的索引 69
2.7.2　组合索引 70
2.7.3　示例：选择随机点 71
2.7.4　用花哨的索引修改值 72
2.7.5　示例：数据区间划分 73
2.8　数组的排序 75
2.8.1　NumPy中的快速排序：np.sort和np.argsort 76
2.8.2　部分排序：分隔 77
2.8.3　示例：K个最近邻 78
2.9　结构化数据：NumPy的结构化数组 81
2.9.1　生成结构化数组 83
2.9.2　更高级的复合类型 84
2.9.3　记录数组：结构化数组的扭转 84
2.9.4　关于Pandas 85
第3 章　Pandas数据处理 86
3.1　安装并使用Pandas 86
3.2　Pandas对象简介 87
3.2.1　Pandas的Series对象 87
3.2.2　Pandas的DataFrame对象 90
3.2.3　Pandas的Index对象 93
3.3　数据取值与选择 95
3.3.1　Series数据选择方法 95
3.3.2　DataFrame数据选择方法 98
3.4　Pandas数值运算方法 102
3.4.1　通用函数：保留索引 102
3.4.2　通用函数：索引对齐 103
3.4.3　通用函数：DataFrame与Series的运算 105
3.5　处理缺失值 106
3.5.1　选择处理缺失值的方法 106
3.5.2　Pandas的缺失值 107
3.5.3　处理缺失值 110
3.6　层级索引 113
3.6.1　多级索引Series 113
3.6.2　多级索引的创建方法 116
3.6.3　多级索引的取值与切片 119
3.6.4　多级索引行列转换 121
3.6.5　多级索引的数据累计方法 124
3.7　合并数据集：Concat与Append操作 125
3.7.1　知识回顾：NumPy数组的合并 126
3.7.2　通过pd.concat实现简易合并 126
3.8　合并数据集：合并与连接 129
3.8.1　关系代数 129
3.8.2　数据连接的类型 130
3.8.3　设置数据合并的键 132
3.8.4　设置数据连接的集合操作规则 134
3.8.5　重复列名：suffixes参数 135
3.8.6　案例：美国各州的统计数据 136
3.9　累计与分组 140
3.9.1　行星数据 140
3.9.2　Pandas的简单累计功能 141
3.9.3　GroupBy：分割、应用和组合 142
3.10　数据透视表 150
3.10.1　演示数据透视表 150
3.10.2　手工制作数据透视表 151
3.10.3　数据透视表语法 151
3.10.4　案例：美国人的生日 153
3.11　向量化字符串操作 157
3.11.1　Pandas字符串操作简介 157
3.11.2　Pandas字符串方法列表 159
3.11.3　案例：食谱数据库 163
3.12　处理时间序列 166
3.12.1　Python的日期与时间工具 166
3.12.2　Pandas时间序列：用时间作索引 169
3.12.3　Pandas时间序列数据结构 170
3.12.4　时间频率与偏移量 172
3.12.5　重新取样、迁移和窗口 173
3.12.6　更多学习资料 178
3.12.7　案例：美国西雅图自行车统计数据的可视化 179
3.13　高性能Pandas：eval()与query() 184
3.13.1　query()与eval()的设计动机：复合代数式 184
3.13.2　用pandas.eval()实现高性能运算 185
3.13.3　用DataFrame.eval()实现列间运算 187
3.13.4　DataFrame.query()方法 188
3.13.5　性能决定使用时机 189
3.14　参考资料 189
第4 章　Matplotlib数据可视化 191
4.1　Matplotlib常用技巧 192
4.1.1　导入Matplotlib 192
4.1.2　设置绘图样式 192
4.1.3　用不用show()？如何显示图形 192
4.1.4　将图形保存为文件 194
4.2　两种画图接口 195
4.2.1　MATLAB风格接口 195
4.2.2　面向对象接口 196
4.3　简易线形图 197
4.3.1　调整图形：线条的颜色与风格 199
4.3.2　调整图形：坐标轴上下限 200
4.3.3　设置图形标签 203
4.4　简易散点图 204
4.4.1　用plt.plot画散点图 205
4.4.2　用plt.scatter画散点图 206
4.4.3　plot与scatter：效率对比 208
4.5　可视化异常处理 208
4.5.1　基本误差线 209
4.5.2　连续误差 210
4.6　密度图与等高线图 211
4.7　频次直方图、数据区间划分和分布密度 215
4.8　配置图例 219
4.8.1　选择图例显示的元素 221
4.8.2　在图例中显示不同尺寸的点 222
4.8.3　同时显示多个图例 223
4.9　配置颜色条 224
4.9.1　配置颜色条 224
4.9.2　案例：手写数字 228
4.10　多子图 230
4.10.1　plt.axes：手动创建子图 230
4.10.2　plt.subplot：简易网格子图 231
4.10.3　plt.subplots：用一行代码创建网格 233
4.10.4　plt.GridSpec：实现更复杂的排列方式 234
4.11　文字与注释 235
4.11.1　案例：节假日对美国出生率的影响 236
4.11.2　坐标变换与文字位置 237
4.11.3　箭头与注释 239
4.12　自定义坐标轴刻度 241
4.12.1　主要刻度与次要刻度 242
4.12.2　隐藏刻度与标签 243
4.12.3　增减刻度数量 244
4.12.4　花哨的刻度格式 245
4.12.5　格式生成器与定位器小结 247
4.13　Matplotlib自定义：配置文件与样式表 248
4.13.1　手动配置图形 248
4.13.2　修改默认配置：rcParams 249
4.13.3　样式表 251
4.14　用Matplotlib画三维图 255
4.14.1　三维数据点与线 256
4.14.2　三维等高线图 256
4.14.3　线框图和曲面图 258
4.14.4　曲面三角剖分 259
4.15　用Basemap可视化地理数据 261
4.15.1　地图投影 263
4.15.2　画一个地图背景 267
4.15.3　在地图上画数据 269
4.15.4　案例：美国加州城市数据 270
4.15.5　案例：地表温度数据 271
4.16　用Seaborn做数据可视化 273
4.16.1　Seaborn与Matplotlib 274
4.16.2　Seaborn图形介绍 275
4.16.3　案例：探索马拉松比赛成绩数据 283
4.17　参考资料 290
4.17.1　Matplotlib资源 290
4.17.2　其他Python画图程序库 290
第5 章　机器学习 291
5.1　什么是机器学习 291
5.1.1　机器学习的分类 292
5.1.2　机器学习应用的定性示例 292
5.1.3　小结 299
5.2　Scikit-Learn简介 300
5.2.1　Scikit-Learn的数据表示 300
5.2.2　Scikit-Learn的评估器API 302
5.2.3　应用：手写数字探索 309
5.2.4　小结 313
5.3　超参数与模型验证 313
5.3.1　什么是模型验证 314
5.3.2　选择最优模型 317
5.3.3　学习曲线 322
5.3.4　验证实践：网格搜索 326
5.3.5　小结 327
5.4　特征工程 327
5.4.1　分类特征 327
5.4.2　文本特征 329
5.4.3　图像特征 330
5.4.4　衍生特征 330
5.4.5　缺失值填充 332
5.4.6　特征管道 332
5.5　专题：朴素贝叶斯分类 333
5.5.1　贝叶斯分类 333
5.5.2　高斯朴素贝叶斯 334
5.5.3　多项式朴素贝叶斯 336
5.5.4　朴素贝叶斯的应用场景 339
5.6　专题：线性回归 340
5.6.1　简单线性回归 340
5.6.2　基函数回归 342
5.6.3　正则化 346
5.6.4　案例：预测自行车流量 349
5.7　专题：支持向量机 353
5.7.1　支持向量机的由来 354
5.7.2　支持向量机：边界最大化 355
5.7.3　案例：人脸识别 363
5.7.4　支持向量机总结 366
5.8　专题：决策树与随机森林 367
5.8.1　随机森林的诱因：决策树 367
5.8.2　评估器集成算法：随机森林 371
5.8.3　随机森林回归 373
5.8.4　案例：用随机森林识别手写数字 374
5.8.5　随机森林总结 376
5.9　专题：主成分分析 376
5.9.1　主成分分析简介 377
5.9.2　用PCA作噪音过滤 383
5.9.3　案例：特征脸 385
5.9.4　主成分分析总结 387
5.10　专题：流形学习 388
5.10.1　流形学习：“HELLO” 388
5.10.2　多维标度法（MDS） 389
5.10.3　将MDS用于流形学习 391
5.10.4　非线性嵌入：当MDS失败时 393
5.10.5　非线性流形：局部线性嵌入 395
5.10.6　关于流形方法的一些思考 396
5.10.7　示例：用Isomap 处理人脸数据 397
5.10.8　示例：手写数字的可视化结构 400
5.11　专题：k-means聚类 402
5.11.1　k-means简介 403
5.11.2　k-means算法：期望最大化 404
5.11.3　案例 409
5.12　专题：高斯混合模型 415
5.12.1　高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法
的缺陷 415
5.12.2　一般化E-M：高斯混合模型 417
5.12.3　将GMM用作密度估计 421
5.12.4　示例：用GMM生成新的数据 425
5.13　专题：核密度估计 427
5.13.1　KDE的由来：直方图 428
5.13.2　核密度估计的实际应用 431
5.13.3　示例：球形空间的KDE 433
5.13.4　示例：不是很朴素的贝叶斯 436
5.14　应用：人脸识别管道 439
5.14.1　HOG特征 440
5.14.2　HOG实战：简单人脸识别器 441
5.14.3　注意事项与改进方案 445
5.15　机器学习参考资料 446
5.15.1　Python中的机器学习 446
5.15.2　通用机器学习资源 447
关于作者 448
关于封面 448
· · · · · · (收起)

读后感

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原书提供的勘误网址：http://bit.ly/python-data-sci-handbook 可以打开的含勘误的网址：http://shop.oreilly.com/product/0636920034919.do 网络版网址：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/index.html 说明：p.N(No.M)表示页码为N，也是文档中的第M页 1.p....

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用户评价

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从整体的结构和逻辑连贯性来看，这本书的编排仿佛是把不同作者在不同时间点完成的笔记拼凑在了一起，缺乏一个统一的、层层递进的叙事主线。前几章还在讲基础的Python环境配置和NumPy的向量化操作，下一章画风突变，突然开始深入讨论深度学习框架下的卷积层结构，这种跳跃感让初学者很难构建起一个平稳的学习曲线。我发现自己不得不在不同章节之间来回跳跃，试图理清某些概念的前置知识点，这极大地影响了阅读的沉浸感和效率。比如，某些统计学概念，如假设检验（Hypothesis Testing），是在讨论A/B测试的代码实现时才被提及，而不是在介绍统计建模的基础模块时就先行铺垫。这种知识点的“碎片化”分布，要求读者必须对数据科学的全貌已经有所了解，才能有效地利用这本书作为参考工具。如果目标是提供一个“手册”，那么这个手册的索引和目录设计应该更加直观和逻辑化，而不是像现在这样，知识点散落在各个角落，需要读者自己去编织逻辑链条。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“实战性”的展示上，也未能达到我预期的“手册”标准。虽然提供了不少代码片段，但大多是孤立的小例子，缺乏一个贯穿始终的、具有现实意义的复杂项目案例来串联起所有技术栈。我希望看到的是，从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）、特征工程、模型选择与训练，到最终的部署和结果报告，这一整套流程是如何用Python生态系统来完成的。然而，这本书更像是各个技术点的“功能展示厅”。例如，关于性能优化，它提到了Numba和Cython的一些加速技巧，但没有在一个实际应用场景中展示，优化前后的性能对比差异有多大，以及这种优化是否真的具有商业价值。这使得读者很难判断何时应该投入精力去学习这些高级优化技术。一个真正优秀的手册应该能够通过一个或多个“范例工程”来示范最佳实践，让读者能够跟随作者的脚步，亲手完成一个从头到尾的、有说服力的项目，从而真正掌握将理论转化为生产力的能力，而这本手册在这方面略显单薄。

评分☆☆☆☆☆

关于机器学习的部分，内容显得有些蜻蜓点水，更像是在炫耀自己能覆盖多少主流算法，而不是深入打磨其中几个核心模型的内在机制。举例来说，对梯度提升树（Gradient Boosting Trees）的讲解，公式的推导几乎没有，对残差拟合的直观理解也比较模糊。这让我感觉作者似乎急于求成，想在有限的篇幅内塞进更多的内容，结果导致了深度上的不足。当模型表现不佳，需要进行参数调优时，书中提供的建议更多是“试试这个参数范围”，而不是基于偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的系统性思考。例如，对于正则化（Regularization）的讨论，L1和L2的区别，书里也只是用一句话带过，没有深入探讨它们在特征选择和模型平滑性上的实际影响。这就好比一本烹饪书，列出了所有食材的名称，却没告诉你火候和调味的关键奥秘。对于那些真正想理解算法底层逻辑、能够应对复杂工业级场景挑战的读者来说，这本书的理论深度显然无法满足要求，很快就会遇到瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书给我的最大印象是“干货有余，故事不足”。它似乎过于专注于代码的展示和库函数的调用，以至于忽略了数据科学的另一半灵魂——叙事和洞察力。我期望看到更多关于如何将复杂的分析结果转化为商业决策的案例，如何通过可视化讲一个引人入胜的故事。书里关于Matplotlib和Seaborn的部分，确实展示了许多美观的图表代码，但这些图表背后的业务逻辑和解读思路却语焉不详。比如，一个时间序列分析的图表，它应该揭示了什么季节性规律？为什么选择这种分段展示而不是另一种？这些深层次的思考在书中几乎找不到。这使得这本书更像是一个纯粹的技术参考手册，你需要自己去脑补上下文，自己去设计实验。如果把数据科学比作一场侦探游戏，这本书提供了大量的作案工具，但却吝啬于提供作案现场的线索和破案的关键逻辑。对于希望通过阅读来建立起“数据思维”的读者来说，这无疑是一种遗憾，因为思维的建立往往需要扎实的案例支撑和深入的论证过程。

评分☆☆☆☆☆

这本所谓的“Python数据科学手册”给我的感觉就像是走进了一座巨大的图书馆，里面摆满了各种各样、但似乎又缺乏清晰指引的书籍。我原本满怀期待，希望能找到一本能够系统、深入地带我领略数据科学全貌的宝典，结果却发现内容散落得有些令人沮丧。比如，在数据清洗的部分，作者提到了很多Pandas的技巧，这当然是好事，但很多函数的用法只是简单地罗列了一遍，缺乏对“为什么”要用这个方法、“在什么场景下”这个方法更优的深入剖析。举个例子，处理缺失值时，是插补（Imputation）还是直接删除（Dropping），书里只是给出了代码示例，但对于每种选择背后可能带来的统计偏差和模型性能影响，几乎没有涉及。这对于一个渴望从“代码实现者”进化为“数据科学家”的读者来说，显然是不够的。感觉这本书更像是一本高级工具箱的目录，而不是一本教你如何用这些工具建造摩天大楼的建筑蓝图。如果你已经对数据科学的各个领域都有了扎实的理论基础，也许这本书的食谱式内容能帮到你快速定位某个函数；但对于初学者或者想寻求理论支撑的进阶者，它提供的价值相对有限，更像是对现有知识点的快速回顾，而不是知识的深度拓展。

评分☆☆☆☆☆

对 Python 重要的数据分析相关类库作了不错的介绍，并提供了众多有意思的实例。看完对机器学习也有了更深入的了解。必须打五星。

评分☆☆☆☆☆

作者在github居然完全开源!! 所有样例可以直接用notebook执行!!

评分☆☆☆☆☆

案例丰富，深入浅出介绍了Numpy、Scipy、pandas、matplotlib、seaborn、Scikit-Learn库，作者似乎是为天文学家，果然比较照顾非计算机专业。

评分☆☆☆☆☆

蛮详细的

评分☆☆☆☆☆

入门级