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出版者:

作者:张志涌

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2003-12-1

价格:34.00元

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787810770118

丛书系列:

图书标签:

• matlab
• 计算机
• 统计学
• MATLAB
• 数值计算
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• 仿真

《Python数据科学实战指南》图书简介 面向对象： 渴望掌握现代数据分析与科学计算的工程师、研究人员、数据分析师，以及希望将Python应用于复杂工程问题的学生。 图书定位： 本书并非MATLAB的替代品或对照手册，而是作为一本专注于Python生态系统内前沿数据科学工具和方法论的实战教程。它旨在帮助读者系统地构建和部署基于Python的数据驱动解决方案，强调代码效率、算法实现和数据可视化叙事能力。 --- 第一部分：Python基础与环境构建的精进 (The Core Foundation) 第1章：告别脚本思维——Python在科学计算中的哲学转型 本章深入探讨Python作为一种通用编程语言，如何在科学计算领域超越传统工具的局限性。我们将聚焦于Python的面向对象特性（OOP）在构建可复用、可扩展的分析框架中的核心作用。内容包括：深入理解Python的内存管理机制，以及如何利用命名空间和装饰器（Decorators）来优化代码结构和可读性。重点讲解列表推导式（List Comprehensions）和生成器（Generators）在处理大规模数据集时的内存效率优势。 第2章：NumPy的深度潜水：向量化计算的艺术与极限 本书将NumPy的数组操作视为所有科学计算的基石，超越基础的数组创建与索引。我们将详细剖析`ufuncs`（通用函数）的工作原理、广播（Broadcasting）机制的复杂规则，以及如何通过视图（Views）和副本（Copies）的区分来避免不必要的内存开销。高阶内容包括使用`np.einsum`进行复杂张量缩并运算，以及如何在GPU加速库（如CuPy）中无缝迁移NumPy代码。 第3章：Pandas的结构化数据统治：从DataFrame到数据湖 Pandas是数据处理的核心引擎。本章侧重于效率和复杂数据操作。我们将超越基础的读写CSV，专注于多级索引（MultiIndex）的处理、时间序列数据的重采样与窗口函数（Rolling/Expanding）的高级应用。特别引入了性能优化技巧，如使用`apply`、`transform`和`agg`的场景区分，以及如何利用Categorical数据类型来显著降低内存占用并加速分组操作。对于缺失值处理，我们将探讨基于机器学习的插值方法，而非简单的均值填充。 --- 第二部分：算法实现与数值分析 (Algorithmic Implementation) 第4章：SciPy的数值计算广度：优化、积分与稀疏矩阵 本章聚焦于SciPy库中超越基础线性代数的复杂功能。我们会深入探讨优化模块（`scipy.optimize`）中的各种求解器，例如如何选择合适的约束条件和边界条件来解决非线性最小二乘问题。在积分方面，我们将对比经典龙贝格积分法与现代自适应方法。对于稀疏矩阵（Sparse Matrices），我们将演示如何利用它们来高效地解决大规模图论问题或有限元分析（FEM）的后端计算，重点在于选择正确的存储格式（CSR, CSC, COO）。 第5章：科学计算的边界：并行化与高性能计算 为了处理现代数据集的规模，并行化是必不可少的。本章将详细介绍Python中实现并发与并行的多种策略，包括使用`multiprocessing`进行CPU密集型任务的进程池管理，以及使用`concurrent.futures`进行更高级的任务调度。我们还将介绍Dask库，它如何扩展Pandas和NumPy的功能，使其能够在多核机器乃至分布式集群上处理大于内存的数据集，实现“延迟计算”和任务图优化。 第6章：信号处理与傅里叶分析的现代视角 (scipy.signal) 本章将信号处理理论与Python实践相结合。内容涵盖数字滤波器的设计（FIR与IIR）、卷积与互相关运算的实际应用，以及傅里叶变换（FFT）在频域分析中的精细操作。我们将通过实例展示如何利用窗函数（Windowing Functions）来抑制频谱泄漏，并应用于音频分析或振动数据去噪。 --- 第三部分：数据可视化与洞察叙事 (Visualization & Narrative) 第7章：Matplotlib的深度控制：从静态到交互式图表的构建 本书将Matplotlib视为构建精确、定制化科学图形的底层工具。我们将完全跳过简化的接口，直接深入到面向对象的API层面：理解`Figure`, `Axes`和`Axis`对象之间的层次关系。重点讲解如何自定义图例、次坐标轴的映射、以及如何使用不同的后端引擎来优化图形渲染速度。 第8章：Seaborn与Plotly：统计关系的可视化与交互式探索 本章旨在教授如何利用高级库来高效传达统计信息。Seaborn的重点将放在分布图（如Violin Plots, Joint Plots）的统计意义解释上。随后，我们将引入Plotly和Bokeh，教授如何创建可以在Web环境中部署的、可缩放、支持悬停信息和钻取（Drill-down）功能的交互式图表，这对于数据报告至关重要。 第9章：地理空间数据处理与可视化 (GeoPandas) 现代数据科学往往涉及地理信息。本章将介绍GeoPandas库，它是Pandas与地理空间处理库Shapely和Fiona的集成。内容包括地理数据的读取与写入（如Shapefile, GeoJSON），几何运算（缓冲区分析、相交判断），以及如何利用GeoPandas与可视化库结合，生成高质量的专题地图。 --- 第四部分：面向工程的集成与部署 (Engineering Integration) 第10章：Scikit-learn实战：模型的选择、评估与超参数调优 本书将Scikit-learn视为一个统一的建模框架，而不是一个简单的算法集合。我们将重点讨论Pipelines的构建，如何使用ColumnTransformer对不同类型的数据进行预处理，以及如何使用GridSearchCV和RandomizedSearchCV结合交叉验证策略（如StratifiedKFold）进行鲁棒的超参数搜索。模型评估部分将深入讲解ROC/AUC曲线下的面积与实际决策边界的关系，以及如何处理不平衡数据集。 第11章：构建可重现的分析环境：Conda、虚拟环境与Jupyter的最佳实践 为了确保分析结果的可重现性，环境管理至关重要。本章详细指导读者如何使用Conda或venv创建隔离的、依赖明确的虚拟环境。对于Jupyter Notebook/Lab，我们将介绍如何利用nbconvert进行文档的自动化导出，并使用`ipywidgets`增强交互性，同时探讨如何管理和版本化Notebook文件本身。 第12章：从原型到服务：将Python分析代码封装为API 本章将数据科学工作流推向生产环境。我们将使用FastAPI框架，学习如何快速地将一个训练好的模型（如Scikit-learn或PyTorch模型）封装成RESTful API服务。内容包括请求体（Request Body）的验证、异步处理的引入，以及基础的容器化（Docker）概念，以便于未来的部署扩展。 --- 总结： 《Python数据科学实战指南》致力于提供一个全面、深入且面向工程实践的Python数据科学工具栈。它假设读者已经具备基础的编程概念，旨在将他们从基础语法学习阶段提升到能够独立解决复杂、大规模、需要高性能和可重现性要求的实际数据挑战的水平。本书的所有示例代码和数据集均在GitHub上提供，确保学习过程与行业标准保持同步。

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