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出版者:清华大学出版社

作者:李维斯 (Lewis John )

出品人:

页数:664

译者:王锦全

出版时间:2004-1

价格:65.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302075073

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 程序设计
• 基础
• 入门
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• 教学

《Python数据科学实战指南》 本书简介 在当今数据驱动的时代，Python已成为数据科学领域无可替代的利器。本书《Python数据科学实战指南》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的Python数据科学知识体系和实战技能。它不仅仅是一本理论参考书，更是一本手把手的操作手册，侧重于将复杂的概念转化为可执行的代码和可落地的解决方案。 本书内容覆盖了从数据获取、清洗、处理，到探索性分析、可视化，再到机器学习模型构建与评估的全过程。我们精选了最前沿、最主流的Python库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn以及TensorFlow/PyTorch的入门应用，确保读者掌握当前工业界最需要的技术栈。 第一部分：数据科学基石——Python环境与核心库 本部分专注于为读者打下坚实的数据科学基础。我们首先介绍了Python环境的搭建与配置，包括Anaconda发行版的选择、虚拟环境的管理（Conda/venv）以及Jupyter Notebook/Lab的有效使用方法。 随后，深入剖析了Python在数值计算中的两大核心支柱： NumPy（Numerical Python）： 详细讲解了ndarray对象的创建、索引、切片、广播机制（Broadcasting）及其在向量化计算中的效率优势。通过大量矩阵运算的案例，展示了如何用NumPy高效处理大规模数值数据。 Pandas： 作为数据处理的瑞士军刀，本书花费了大量篇幅讲解Series和DataFrame这两个核心数据结构。内容涵盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL数据库），缺失值处理（填充、删除），数据对齐与合并（Merge, Join, Concat），分组聚合操作（GroupBy），以及时间序列数据的处理技巧，如重采样和时区转换。我们将强调如何利用Pandas的链式操作提高代码的可读性和执行效率。 第二部分：数据清洗与探索性数据分析（EDA） 原始数据往往是“脏”的，本部分重点解决数据准备阶段的关键挑战。 数据清洗： 讨论了数据异常值的识别与处理方法（如Z-score、IQR方法），数据类型转换的陷阱与最佳实践。特别关注文本数据的预处理，如正则表达式在数据提取和清洗中的应用。 探索性数据分析（EDA）： EDA是连接数据与洞察的桥梁。本书系统介绍了如何通过统计摘要（均值、中位数、方差、偏度、峰度）快速了解数据分布。重点在于数据可视化： Matplotlib与Seaborn的融合应用： 不仅介绍基础的折线图、柱状图、散点图，更深入讲解了如何利用Seaborn的高级接口快速生成统计关系图，如FacetGrid、PairGrid，以及如何通过自定义主题和样式，使图表更具专业性和可解释性。 交互式可视化： 引入Plotly和Bokeh等库，展示如何创建可缩放、可交互的图表，增强用户体验和分析深度。 第三部分：机器学习实战——Scikit-learn平台 机器学习是数据科学的核心应用领域。本书以Scikit-learn（sklearn）为核心框架，构建完整的模型构建流程。 特征工程： 深入讲解特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特征提取（PCA、LDA）以及特征编码（One-Hot, Target Encoding）。这是决定模型上限的关键步骤，本书提供了大量代码示例来指导读者进行有效的特征转换。 模型选择与训练： 覆盖了从基础到进阶的经典算法： 监督学习： 线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）。重点分析了不同算法的适用场景、参数选择和内在机制。 无监督学习： K-Means聚类、层次聚类、DBSCAN的应用，以及如何用降维技术简化数据结构。 模型评估与调优： 详述了交叉验证（Cross-Validation）的原理和实践，以及针对不同任务（分类/回归）的评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、MSE、R²）。最后，系统介绍了网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）在超参数优化中的应用，并初步探讨了更高效的贝叶斯优化方法。 第四部分：高级主题与深度学习入门 为了跟上技术发展的步伐，本书在最后部分引入了更前沿的工具和概念。 时间序列分析（TSA）： 针对具有时间依赖性的数据，我们介绍了如何处理季节性、趋势性，并应用ARIMA、SARIMA模型进行预测。 深度学习框架初探： 简要介绍TensorFlow/Keras或PyTorch的基本结构，侧重于构建第一个多层感知机（MLP）来解决一个实际的分类问题。重点在于理解神经元、激活函数、损失函数和反向传播的基本工作流，为读者后续深入学习神经网络打下基础。 模型部署与实践： 探讨了如何使用Joblib或Pickle保存训练好的模型，并初步接触如何利用Flask或Streamlit将模型封装成一个简单的Web服务，实现模型的初步应用落地。 本书的特色 1. 实践驱动： 全书代码均可在Jupyter环境中直接运行，并配备了详细的注释和逐步解析。 2. 真实数据集： 案例分析基于Kaggle等平台上的真实世界数据集，确保读者接触到复杂、多变的数据形态。 3. 效率导向： 强调Pythonic的编程风格和使用Pandas/NumPy进行向量化操作的技巧，力求让读者的代码既清晰又高效。 本书适合具有一定Python基础，希望系统化学习和掌握数据科学全流程的工程师、分析师、科研人员以及相关专业的学生。阅读完毕后，您将能够独立完成从原始数据到可解释性机器学习模型的全套数据科学项目。

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我接触过不少编程入门书籍，它们大多在“为什么学”和“怎么学”之间摇摆不定。而《Java程序设计基础》在开篇就旗帜鲜明地阐述了Java在当前软件生态中的核心地位，并且非常务实地将理论学习与实际开发工具链的搭建紧密结合起来。它没有回避配置开发环境（如JDK和IDE）的繁琐，而是用非常详尽的截图和步骤，确保即便是完全没有接触过命令行的新手也能顺利搭建好自己的第一个“工作台”。 这种工具导向的教学方法，极大地增强了我的学习动力。因为每学完一个基础概念，我都能立刻在自己配置好的环境中运行对应的代码，看到实际的输出结果。书中后期对常用类库（如`String`类的高级用法、`Date/Time`类的现代API）的讲解，也是围绕着“解决实际问题”展开的。它没有把这些库当成独立的模块，而是将它们嵌入到模拟的项目情境中，比如如何格式化一个倒计时牌，或者如何解析一个日志文件的时间戳。这种将理论知识快速转化为实用技能的过程，让我感觉自己不是在纸上谈兵，而是真正在进行一项有价值的工程实践。

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说实话，我之前对技术书籍的印象往往是枯燥乏味，读起来像啃石头。然而，《Java程序设计基础》彻底颠覆了我的认知。这本书的行文风格极其流畅，简直像是在阅读一本优秀的散文集，只不过内容是关于编程的。作者的语言充满了激情和洞察力，他似乎深知初学者在学习过程中会遇到的所有“卡点”和“迷思”，并在恰当的时机用一种非常人性化的方式进行点拨和释疑。 我印象最深的是关于异常处理那一章。很多教材都会把`try-catch-finally`讲得非常公式化，但这本书却花了大量的篇幅去探讨“防御性编程”的理念，强调代码的健壮性不仅仅是功能的实现，更是一种对未来可能错误的预判和尊重。这种深层次的思考让我意识到，编程不仅仅是让程序跑起来，更是关于如何让它“优雅地”处理失败。书中对API的讲解也十分到位，它不仅仅是罗列方法的作用，还会穿插介绍这些设计背后的历史背景和取舍，让知识点立体了起来，而不是孤立的片段。读完这一部分，我对如何编写“健壮且有温度”的代码有了全新的理解。

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这本书的排版和装帧质量实在令人称赞。厚实的纸张，即便是长时间在台灯下阅读，眼睛也不会感到强烈的反光和疲劳。更重要的是，图示的质量极高。在讲解数据结构，尤其是树和图的概念时，如果图示做得不好，读者很可能在脑海中构建出错误的模型。 这本书的绘图风格非常清晰且具有层次感。例如，当它解释二叉树的遍历顺序时，不仅提供了代码，还用不同颜色的箭头清晰地标识出递归调用的路径，甚至在讲解内存模型时，它用三维的透视图展示了栈、堆以及方法区之间的关系，这种视觉化的辅助效果是纯文本描述无法比拟的。我发现自己仅仅通过观察这些图表，就能在脑海中模拟出程序的运行状态，这极大地降低了对复杂概念的理解门槛。这不仅仅是一本“读”的书，更是一本“看”的书，设计者显然投入了巨大的精力来优化读者的视觉体验和认知负荷。

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我是在一个非常紧张的自学周期内接触到这本书的，时间紧、任务重，对教材的效率要求极高。这本书的结构设计完全是为“效率”服务的。它没有过多纠缠于Java语言的历史沿革或者不常用的小众特性，而是精准地聚焦在现代Java开发中最核心、最常用、最实用的那50%内容上。 这种取舍的艺术在目录设计中体现得淋漓尽致。当你学习完数组和集合框架后，它立刻过渡到输入/输出流，这让你能够迅速地构建起一个能够处理文件读写的实用程序。对于集合部分，它没有陷入`ArrayList`和`LinkedList`的底层实现细节的无休止比较中，而是侧重于讲解它们的应用场景，比如什么时候该用`HashMap`来加速查找，什么时候用`HashSet`来确保唯一性。这种“重应用、轻细节”的策略，使得我能够在最短的时间内，搭建起一个能够支撑我完成课程作业的知识体系。它就像是高效率的军事训练，直击要害，确保你具备立刻投入实战的能力，而不是被过多的理论细节所拖累。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体排版，立刻给人一种专业且沉稳的感觉。我是一个刚接触编程不久的新手，一开始面对那些复杂的概念总是感到无从下手，但这本书的结构安排非常巧妙。它不是那种上来就堆砌难懂术语的教材，而是像一位耐心的导师，一步步引导你走进Java的世界。 比如，在讲解面向对象编程（OOP）的基础时，作者没有直接抛出抽象的类和对象的定义，而是通过非常贴近生活的例子，比如模拟一个“动物园”或者“图书馆”的管理系统，让我迅速领会了封装、继承和多态的精髓。每一个章节的知识点都设计了大量的代码示例，而且这些示例的代码风格非常规范、注释清晰，这对我后续的学习产生了潜移默化的影响，让我从一开始就养成了良好的编程习惯。我尤其喜欢它在每个知识模块后设置的“实践挑战”，那些小小的任务总是能激发我的好奇心，让我忍不住想亲自敲一遍代码去验证所学，而不是仅仅停留在理论层面。这种“做中学”的模式，对于我这种动手能力强于纯理论吸收的学习者来说，简直是太友好了。

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