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页数:322

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出版时间:2008-5

价格:29.80元

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isbn号码:9787121064548

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《Python数据分析与可视化实战：从入门到精通》 图书简介 本书是一本面向初学者和有一定编程基础的读者，旨在全面、深入地教授如何使用Python及其强大的生态系统进行数据处理、分析和可视化。在当今这个数据驱动的时代，掌握数据科学技能已成为各行各业的必备能力。《Python数据分析与可视化实战》正是为满足这一需求而精心编写的实战型教程。全书内容结构严谨，理论讲解与丰富的实战案例紧密结合，确保读者能够真正将所学知识应用到实际问题中去。 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 在本书的开篇，我们首先为读者打下坚实的Python编程基础。我们不会仅仅停留在基础语法层面，而是会聚焦于那些对数据科学至关重要的特性，例如高效的数据结构（列表、字典、元组）以及面向对象编程（OOP）的基本概念。 随后，我们将详细指导读者如何搭建高效的数据科学工作环境。这包括安装Anaconda发行版，它是数据科学家的首选集成环境。重点讲解了如何管理和使用`conda`环境，确保不同项目之间的依赖隔离和兼容性。我们还会深入介绍Jupyter Notebook和JupyterLab这两个交互式计算环境的全部功能，包括Markdown文档编写、代码单元格的魔术命令（Magic Commands）使用，以及如何利用它们进行迭代式开发和文档记录。 第二部分：核心数据处理库——NumPy与Pandas精讲 数据处理是数据分析工作的基石。本部分将花费大量篇幅讲解Python数据科学的“两大支柱”——NumPy和Pandas。 NumPy (Numerical Python)： 我们首先深入探讨NumPy的`ndarray`对象，理解其内存布局和向量化操作的强大之处。讲解了多维数组的创建、索引、切片、形状操作（如`reshape`, `transpose`）以及广播（Broadcasting）机制，这是高效数值计算的关键。同时，书中详细介绍了线性代数、傅里叶变换等高级数学函数在NumPy中的实现，并辅以应用实例，如计算大型矩阵的特征值和特征向量。 Pandas (Panel Data)： Pandas是处理结构化数据的核心工具。本书系统地介绍了`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构。我们不仅教授如何从CSV、Excel、SQL数据库等多种来源导入数据，更侧重于数据清洗和预处理的艺术。 数据清洗（Data Wrangling）部分涵盖了： 1. 缺失值处理：使用`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`进行策略性填充或删除。 2. 数据转换与重塑：讲解`apply()`, `map()`, `applymap()`的高效使用，以及如何使用`pivot_table`和`stack`/`unstack`进行数据的透视和重塑。 3. 数据合并与连接：详细对比`merge()`, `join()`, `concat()`的使用场景和性能差异，处理复杂的多表关联需求。 4. 时间序列分析基础：Pandas对日期和时间的支持非常强大。我们展示了如何解析日期字符串，进行时间重采样（Resampling），以及计算时间差和滚动窗口统计量。 第三部分：探索性数据分析 (EDA) 与数据可视化 数据分析的精髓在于洞察发现，而可视化是实现洞察最直观的途径。本部分将重点介绍`Matplotlib`和`Seaborn`这两个主流可视化库。 Matplotlib： 作为基础绘图库，我们从最基本的图形元素（Figure, Axes, Artist）讲起，指导读者创建线图、散点图、柱状图等标准图表。重点教授如何精细控制图表的每一个元素，包括坐标轴的刻度、标签、图例的样式、文本注释以及子图的布局管理（使用`subplot`和`gridspec`）。 Seaborn： Seaborn构建在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图形接口。本书详细演示了如何使用Seaborn快速生成用于探索性数据分析的图表，例如： 分布图：直方图（Histogram）、核密度估计图（KDE Plot）。 关系图：散点图矩阵（Pair Plot）、联合分布图（Joint Plot）。 分类图：箱线图（Box Plot）、提琴图（Violin Plot）、条形图（Bar Plot）在不同分组下的比较。 第四部分：进阶统计分析与模型构建基础 在掌握了数据清洗和可视化后，本书转向了更深层次的数据分析技术，主要围绕`SciPy`和`Scikit-learn`展开。 SciPy的应用： 虽然Pandas和NumPy提供了大部分基础计算，但SciPy在科学计算的特定领域更加强大。我们展示了如何利用SciPy的`stats`模块进行描述性统计和推断性统计，例如假设检验（t-tests, ANOVA）。 Scikit-learn (Sklearn) 简介： 本章是机器学习的入门桥梁。我们详细阐述了Scikit-learn的统一API设计哲学（`fit`, `transform`, `predict`）。首先关注数据预处理环节，如特征缩放（标准化与归一化）和特征编码（独热编码）。随后，引入基础的监督学习模型： 1. 线性回归：从最小二乘法原理到模型的训练与评估（R²分数，MSE）。 2. 逻辑回归：用于二分类问题的基础模型及其在概率预测中的应用。 3. 模型评估与选择：讲解交叉验证（Cross-Validation）的重要性，以及如何使用混淆矩阵（Confusion Matrix）、准确率、召回率和F1分数来客观评价模型性能。 第五部分：实战项目演练 全书以三大经典实战项目贯穿始终，巩固所学知识： 1. 电商销售数据分析：导入销售记录，进行时间序列分解，分析季节性趋势，并使用可视化工具展示产品销售热点区域。 2. 泰坦尼克号乘客生存预测：完整走一遍数据清洗、特征工程（如将文本特征转换为数值特征）、选择合适模型并进行初步预测的流程。 3. 波士顿房价数据建模：应用多元线性回归，通过特征选择和模型调优，预测房价，并解读回归系数的意义。 总结与展望 《Python数据分析与可视化实战：从入门到精通》旨在成为读者数据科学旅程中的得力助手。本书不仅教授“如何操作”代码，更注重培养读者“如何思考”数据背后的逻辑。通过大量的代码示例和贴近实际的案例，读者将能够自信地驾驭Python生态系统，将原始数据转化为有价值的商业洞察。学完本书，读者将具备独立完成中小型数据分析项目的能力，并为未来深入学习深度学习、大数据处理等高级主题奠定坚实的基础。 --- 目标读者 零基础或有少量Python经验，希望转向数据分析领域的学习者。 市场营销、金融、运营管理等需要通过数据驱动决策的专业人士。 计算机专业或统计学学生，作为数据科学课程的配套实战教材。 本书特色 代码驱动：所有概念均通过可运行的代码块进行阐述。 案例丰富：覆盖数据清洗、探索、建模、可视化的完整生命周期。 注重实践：强调在真实数据集上解决问题的能力培养。

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这本书最让我感到困惑的是其对编程语言特性的处理方式，显得非常陈旧且带有强烈的时代局限性。书中引用的很多技术规范和语言特性似乎停留在好几年前的版本，这对于一个日新月异的 Web 技术领域来说，是致命的。例如，在处理异步操作时，书中仍在大量推荐使用回调函数（Callbacks）的嵌套模式，而对于现代开发中更为主流和简洁的 `async/await` 语法糖，只有寥寥几笔的提及，甚至有些地方的示例代码还存在已知的安全漏洞，这让我对作者的知识更新速度产生了严重的怀疑。我不敢轻易地将书中推荐的语法直接用于生产环境，生怕引入了已被废弃或存在已知安全隐患的代码模式。一本实训教程理应走在技术前沿，或者至少与当前主流技术栈保持同步，而不是像一本技术博物馆里的展品，让人在学习之余，还要花费大量时间去验证“这个方法现在还适用吗？”“有没有更好的替代方案？” 这种额外的验证工作，极大地消耗了我的学习热情和效率。

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这本书在讲解架构设计思想的部分，显得过于理想化和超前了，完全脱离了实际中小型项目快速迭代的需求。它花了大量的篇幅去探讨如何构建一个能够应对“百万级并发”的超级系统，每一个章节都在强调“解耦”、“微服务化”和“高可用性”，但对于如何高效地完成一个基础的 CRUD（增删改查）应用，却没有给出太多行之有效、易于实现的建议。我不是说这些高级概念不重要，但对于我这种需要尽快交付一个业务系统的开发者来说，我需要的是一把可靠的瑞士军刀，而不是一台需要专业工程师才能维护的巨型工程机械。书中提供的那些“最佳实践”，往往需要引入大量的第三方库和复杂的中间件，这无疑增加了项目的技术栈复杂度和维护成本。我尝试将书中的某个推荐的认证模块集成到我现有的项目中，结果发现它引入了至少三个我根本不需要的依赖包，严重拖慢了项目的启动速度。我更倾向于那种能让我用最简洁、最直接的工具，迅速解决眼前问题的实用主义方法。

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我必须坦诚地讲，这本书的排版和视觉设计简直是一场灾难，读起来体验极差，仿佛是十年前的出版物穿越而来。大段大段的文字密集排列，几乎没有任何留白，重要概念的强调方式也极其敷衍，很多时候，关键的代码片段竟然被埋没在一堆描述性文字中间，需要我用放大镜才能找到。更糟糕的是，书中引用的外部资源链接和配套源码的地址，我尝试访问了几个，全部指向 404 页面，这对于一本声称是“实训教程”的书籍来说，简直是致命的缺陷。一个实训教程的核心价值就在于“练”，如果连练习的素材都无法获取，那么剩下的理论讲解就显得苍白无力，变成了空洞的理论灌输。我原本期待着能跟着书中的步骤，亲手搭建起一个功能完整的应用，体验从需求分析到部署上线的全过程，但现实是，我光是配置环境就花了不少时间，书里对常见环境配置冲突的处理简直是一笔带过，完全没有提供任何有效的排错思路。我更希望它能像一个经验丰富的老前辈在你旁边指导，而不是扔给你一堆晦涩的说明书让你自生自灭。

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天呐，我最近终于入手了那本据说非常实用的编程书籍，但说实话，它给我的感觉就像是拿着一本超级厚重的字典在尝试阅读一本悬疑小说——内容量巨大，理论堆砌得让人头晕目眩，却鲜有那种“啊，原来是这样！”的顿悟时刻。我本以为会看到那种手把手带着你从零开始构建一个动态网站的清晰蓝图，结果翻开目录，映入眼帘的几乎全是各种框架版本号、API 接口的详尽罗列和深奥的内存管理机制讨论。对于一个刚刚跨入 Web 开发领域，渴望快速上手实践的初学者来说，这本书的门槛实在有点高得吓人。它更像是一本供资深架构师查阅的参考手册，而不是一本面向大众的入门指南。我花了整整一个下午，试图理解其中关于异步编程模型的那几章，但最终感觉自己只是在黑暗中摸索，代码示例晦涩难懂，注释少得可怜，让我很难将书本上的理论与实际开发中遇到的问题联系起来。那种感觉就像是拿到了一套顶级的厨具，但食谱上写的却是化学方程式，完全不知道该如何下手做出第一道像样的菜肴。急需一本更注重流程和动手能力的读物来填充我知识体系中的这一大块空白。

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从内容深度和广度的对比来看，这本书明显是“广而不精”的典型代表。它似乎想在一本书里涵盖 Web 开发的方方面面——从前端的基础 HTML/CSS/JavaScript 框架的简要介绍，到后端复杂的数据库事务处理，甚至还涉及了服务器运维的基础知识。这种包罗万象的企图心是值得肯定的，但结果却是每一个领域都被浅尝辄止。例如，在介绍前端框架的章节，仅仅是简单地展示了如何初始化项目，对于数据绑定和组件通信的深层原理几乎没有涉及，读完之后我感觉自己只是在走马观花。而在讨论后端性能优化时，则直接跳到了高深的缓存穿透和雪崩问题，完全忽略了诸如 SQL 查询优化、索引合理设计这类更基础、更频繁遇到的瓶颈点。我希望教材能像一个聚光灯，聚焦于核心技术点进行深度剖析，而不是像一个散射的灯泡，把光打得到处都是，但哪一处都没有真正照亮。这种缺乏重点的叙述方式，让我在试图深入学习任何一个具体技术时，都必须转向其他更专业的书籍。

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