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出版者:

作者:曾海 编

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2009-10

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787115207395

丛书系列:

图书标签:

• javascrip
• 1
• JavaScript
• 前端开发
• 编程入门
• Web开发
• 基础教程
• 程序设计
• 脚本语言
• 浏览器
• DOM
• ES6

好的，这是一本关于Python数据分析与可视化的图书简介，字数大约1500字。 --- 图书简介：Python数据分析与可视化实战指南 拥抱数据驱动的未来：从原始数据到洞察洞察 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和竞争力的核心资产。然而，原始数据本身并不能直接产生价值，我们需要强大的工具和方法将其转化为有意义的洞察。《Python数据分析与可视化实战指南》 正是为此而生，它是一本面向初学者和有一定基础的开发者、分析师、研究人员的全面指南，旨在教授如何利用Python生态系统中最为流行和强大的库，高效地完成数据采集、清洗、分析、建模与可视化全流程。 本书不仅仅是一本API参考手册，更是一套系统化的实战教程。我们着重于“如何解决实际问题”，而非仅仅“如何使用某个函数”。通过大量真实的案例和逐步深入的实践项目，读者将能够构建坚实的理论基础和无可替代的实战技能。 第一部分：数据科学的基石——环境搭建与核心工具 本书伊始，我们将带你快速步入Python数据科学的生态系统。我们将详细介绍Anaconda环境的配置，确保你的开发环境稳定可靠。随后，重点将放在Python数据科学的“三驾马车”上： 1. NumPy：高性能科学计算的基础 NumPy是Python进行数值计算的基石。我们将深入探讨其核心——`ndarray`（多维数组）对象的创建、索引、切片和操作。你将学习如何利用NumPy的向量化操作，显著提升计算速度，理解其背后的内存布局优势。重点案例包括：随机数据生成、矩阵运算、线性代数基础操作，以及如何使用广播机制（Broadcasting）优雅地处理不同形状数组间的运算。 2. Pandas：数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据分析人员最不可或缺的工具。本书将用大量的篇幅讲解`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构。 数据导入与初步探索： 如何从CSV、Excel、JSON甚至SQL数据库中高效读取数据，并使用`.head()`, `.info()`, `.describe()`进行快速的“数据体检”。 数据清洗与预处理： 这是数据分析中最耗时的部分，本书提供了详尽的解决方案。内容涵盖：缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除）、数据类型转换、重复数据识别与移除。 数据重塑与聚合： 掌握强大的`groupby()`操作，实现复杂分组聚合计算。学习`pivot_table`（数据透视表）的用法，以及如何使用`merge`, `join`, `concat`进行多表连接。 3. 掌握时间和空间：时间序列与地理数据处理 针对日益常见的时间序列数据（如金融、物联网数据），我们将专门讲解Pandas中强大的日期时间处理能力，包括频率转换、时间窗口计算和时间序列重采样技术。同时，也会简要介绍处理地理空间数据的基本思路。 第二部分：数据洞察的艺术——探索性数据分析（EDA） 数据分析的价值在于从数据中发现模式、识别异常并验证假设。本部分将是本书的重点之一，侧重于如何通过可视化和统计方法进行探索性数据分析（EDA）。 1. 统计学基础与假设检验（应用层面） 我们将回顾数据分布（正态性、偏态、峰度）的统计学概念，并聚焦于如何使用SciPy库进行描述性统计分析。更重要的是，本书会展示如何在Pandas和SciPy的框架下，应用t检验、卡方检验等基本假设检验，以量化你的发现。 2. Matplotlib与Seaborn：绘制专业级图表 可视化是沟通分析结果的桥梁。 Matplotlib： 作为基础绘图库，我们将讲解其面向对象的绘图结构（Figure, Axes），实现从基础的线图、柱状图到复杂的子图布局和自定义注释。 Seaborn： 建立在Matplotlib之上，Seaborn能让你用更少的代码生成更具统计意义和美观度的图形。我们将详细讲解用于展示变量间关系（散点图、回归图）、分布（直方图、KDE图）以及多变量关系的复杂图表（如热力图、小提琴图）。 3. 交互式可视化探索 对于需要深度探索数据的场景，静态图表往往不够。本书将引入Plotly和Bokeh等库，教你如何创建可缩放、可过滤的交互式仪表板元素，使用户能够亲手探索数据集的细节。 第三部分：迈向预测——数据建模的初步探索 虽然本书并非专注于深度学习，但它提供了进入机器学习世界的必要数据准备和模型评估流程。 1. Scikit-learn的数据准备流水线 在应用任何模型之前，数据必须准备就绪。我们将详细讲解： 特征工程基础： 如何处理分类变量（One-Hot Encoding, Label Encoding）。 特征缩放： 标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler）的应用场景与区别。 模型评估指标： 理解准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线的含义。 2. 经典回归与分类模型实践 我们将以实战项目的方式，引入线性回归、逻辑回归等基础模型。重点在于如何使用Scikit-learn的API，将数据分割、模型训练、预测输出和性能评估整合到一个流畅的工作流中。 适用读者对象 初级分析师或转行人士： 希望系统学习Python数据分析全栈技能的职场新人。 在校学生/研究人员： 需要利用Python处理实验数据、问卷调查数据或学术文献数据的学生。 需要提升效率的开发人员： 希望将数据处理能力集成到现有应用中的软件工程师。 本书的特点在于其极强的实践导向性，确保每学完一个概念，都能立刻通过代码练习加以巩固。通过本书的学习，你将掌握从“如何获取数据”到“如何清晰地呈现洞察”的完整数据科学能力闭环。

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