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出版者:

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出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2009-2

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787115190192

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

图书简介：《Python数据科学实战：从入门到精通》 内容概要 本书旨在为希望掌握数据科学核心技能的读者提供一套全面、实用的指导。内容从Python基础知识讲起，逐步深入到数据清洗、探索性数据分析（EDA）、数据可视化，并最终覆盖到机器学习和深度学习的基础模型构建与应用。全书紧密结合实际案例，确保读者不仅理解理论，更能熟练运用工具解决现实世界中的数据问题。 第一部分：Python与环境准备 本部分为数据科学的基石。首先，我们将介绍Python语言的基本语法、数据结构（列表、字典、元组、集合）以及流程控制结构。重点在于如何编写高效、清晰的Python代码。随后，内容转向数据科学必备的库的安装与配置，包括Anaconda环境的设置，以及如何使用Jupyter Notebook/Lab进行交互式编程和文档撰写。我们将详细讲解NumPy库，这是进行高性能科学计算的基础，涵盖了数组（ndarray）的创建、操作、广播机制以及线性代数运算。 第二部分：数据处理与清洗利器——Pandas精讲 Pandas是数据科学领域最核心的工具之一。本章将深入剖析Series和DataFrame结构，这是处理表格化数据的核心。内容覆盖了数据的导入与导出（CSV, Excel, SQL数据库），数据索引、切片与选择，以及复杂的数据筛选方法。 数据清洗是实践中耗时最长的环节，本书对此给予了极大的篇幅。我们将系统讲解缺失值（NaN）的处理策略，包括删除、插补（均值、中位数、模型预测填充等）；处理异常值（Outlier）的检测与平滑技术；数据类型转换与格式统一；以及字符串数据的复杂清洗操作（如正则表达式的应用）。此外，我们还会涵盖数据合并、连接（Merge, Join, Concat）与重塑（Pivot, Melt）的技巧，确保读者能够灵活地组织和准备数据。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化 数据可视化是将数据转化为洞察的关键步骤。本部分将重点介绍Matplotlib和Seaborn库。Matplotlib作为底层绘图库，我们将详细讲解图形对象的结构、子图的创建、图例、标签和注解的精细化控制。Seaborn则基于Matplotlib之上，提供更高级、更美观的统计图表。 EDA的流程将被结构化：首先是对数据的描述性统计分析（均值、方差、偏度、峰度）；然后是单变量和双变量的分布分析。我们将实践多种可视化类型，如直方图、密度图、箱线图、散点图矩阵（Pair Plot）、热力图（Heatmap）等，并结合实际数据集展示如何通过视觉探索发现数据中的模式、趋势和潜在问题。 第四部分：数据建模基础——机器学习入门 本部分将读者带入预测建模的世界，主要围绕Scikit-learn库展开。我们首先介绍监督学习与无监督学习的基本概念，并详细解释数据集的划分（训练集、验证集、测试集）以及交叉验证的重要性。 在线性模型方面，我们将从最基础的线性回归和逻辑回归讲起，深入理解模型背后的数学原理、参数估计方法，以及如何评估模型性能（如R²、MSE、MAE）。随后，内容将扩展到正则化技术（Lasso, Ridge, Elastic Net），用以解决过拟合问题。 在非线性模型方面，决策树和随机森林将作为重点。我们将探讨树模型的构建过程、特征重要性排序，以及集成学习（Bagging和Boosting）的基本思想。对于分类问题，我们将深入讲解混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数和ROC曲线等关键评估指标，并指导读者如何根据业务需求选择合适的指标。 第五部分：高级主题与实践——无监督学习与模型优化 无监督学习部分将聚焦于数据降维和聚类。主成分分析（PCA）将被详细阐述，包括其降维原理和在可视化及加速模型训练中的应用。聚类算法部分，我们将实践K-Means和层次聚类（Hierarchical Clustering），并讨论如何选择最佳的簇的数量（如肘部法则、轮廓系数）。 模型优化是提升预测精度的关键。本章将系统介绍超参数调优的策略，包括网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）。此外，我们将探讨特征工程的艺术——如何从原始数据中创造出更具预测能力的特征，例如特征编码（One-Hot, Target Encoding）、特征交叉与多项式特征的构建。 第六部分：展望：深度学习的初步接触 为了拓宽读者的视野，本书的最后一部分将对深度学习进行初步介绍。我们将简要概述神经网络的基本结构（神经元、激活函数、损失函数），并使用TensorFlow/Keras框架搭建一个简单的全连接网络（Dense Network）来解决一个回归或分类问题。这部分旨在为有志于深入研究深度学习的读者打下基础概念。 目标读者 本书面向所有希望系统学习和应用数据科学技术的初学者、希望将Python技能应用于数据分析领域的现有程序员，以及需要快速掌握现代数据科学工具链的业务分析师。读者只需具备基本的编程概念，无需预先掌握任何专业的数据科学知识。通过本书的学习，读者将能够独立完成一个完整的数据分析项目，从数据获取到模型部署的初步实践。

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从教学哲学的角度来看，这本书展现出一种深厚且成熟的教育理念。它似乎非常理解初学者在学习编程语言时会遇到的心理障碍，并在关键节点设置了“避雷区”或“误区解析”。例如，作者在讲解结构体和联合体的使用时，花了专门的篇幅去剖析C语言中的字节对齐问题，并且用表格和内存布局图清晰地展示了不同编译器环境下可能产生的差异，这种前瞻性的风险提示，无疑能为读者省去未来调试时大量的摸索时间。书中对于底层机制的阐述也达到了教科书级别的水准，它不会满足于告诉你“代码是这么写的”，而是会深入到编译过程、链接过程乃至操作系统对程序的加载方式。这种追根溯源的讲解方式，培养的不仅仅是代码编写能力，更是一种对计算机工作原理的宏观洞察力，让人在使用这门语言时，底气更足，理解更深刻。

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我个人认为，这本书最核心的价值在于它那套行之有效的实战训练体系。它绝非那种纸上谈兵的理论堆砌，而是紧密围绕“用”这个核心展开。书中提供的案例代码质量极高，它们往往不是那些陈旧的“Hello World”示例，而是贴近实际工程需求的小型项目模块。比如，关于文件I/O的部分，它没有停留在简单的读写操作上，而是构建了一个小型日志记录器的框架，让我亲身体验了错误处理、缓冲区管理等真实世界的挑战。更绝妙的是，每完成一个知识点的学习，后面紧跟着的是一系列难度递增的编程练习。初级练习巩固基础，中级练习开始引入性能优化和边界条件测试，而高级挑战则直接要求读者设计和实现一些小型工具。这种螺旋上升的学习路径，强迫我不仅要“知道”语法，更要学会“思考”如何用C语言的特性去解决实际问题，真正实现了从“知道”到“做到”的跨越。

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这本书的语言风格非常独特，既有严谨的学术气息，又不失一种温和的引导感。作者的叙述方式非常注重逻辑的连贯性和条理性，没有太多花哨的辞藻，而是用最精准、最经济的文字来描述复杂的概念。特别是对于那些经常引起混淆的概念，比如函数调用栈的建立与销毁，作者会采用一种类比的手法，将抽象的系统调用过程比拟成一个有明确规则的“会议流程”，这极大地降低了理解难度。此外，书中还穿插了一些历史性的注解，讲述了C语言某些特性产生的原因和背景，这使得学习过程变得更加立体和有趣，让人明白这些设计选择并非武断，而是历史和工程实践权衡的结果。这种亦师亦友的写作口吻，让读者感觉自己不是在被动接受知识灌输，而是在与一位经验丰富的前辈进行深入的交流和探讨。

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坦率地说，我接触过不少关于系统编程的入门书籍，但这本书在“系统级思维”的培养上做得尤为出色。它很早就引入了对标准库之外的系统调用接口（如POSIX标准中的部分函数）的介绍，并且明确区分了C语言标准部分与特定平台扩展之间的界限。例如，在讲解标准输入输出（stdio.h）和低级文件描述符操作（unistd.h）的对比时，作者清晰地阐述了它们在缓冲机制、错误处理和跨平台兼容性上的本质区别。这种处理方式非常关键，因为它提前为读者搭建了一个关于“抽象层次”的概念框架——什么时候使用高级封装，什么时候需要直接与操作系统内核对话。这种对编程工具箱的全面认知，远超了一本基础教程的范畴，它真正开始培养具备构建复杂、健壮软件能力的工程师思维，让读者对“C语言为何如此强大”有了更深层次的体会。

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这本书的排版和装帧实在让人眼前一亮。拿到手里就能感受到一种沉甸甸的质感，纸张的选择也相当考究，摸上去光滑而富有韧性，即便是长时间翻阅，也不会感到疲惫。更值得称赞的是，作者在章节布局上花费了大量心思。每一章的开头都有一个清晰的导读，简要概括了本章的核心概念和学习目标，这对于初学者来说简直是福音，能够迅速把握住学习的重点和方向。而且，书中的插图和图表制作得极其精美且专业，那些复杂的逻辑结构和数据流向，通过清晰的视觉化呈现，变得一目了然。例如，在讲解内存管理的那一节，作者绘制的内存模型示意图，比我之前看过的任何资料都要生动形象，即便是面对指针这种令人头疼的概念，也能通过图示轻松理解其底层原理。这种对细节的极致追求，让阅读体验大幅提升，感觉这不仅仅是一本技术教材，更像是一件精心打磨的艺术品，让人爱不释手，从翻开第一页起就沉浸在了高效的学习氛围之中。

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