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出版者:清华大学出版社

作者:张智星

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2002-4

价格:41.00元

装帧:

isbn号码:9787900641441

丛书系列:

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• 信号处理

《Python数据科学手册》 内容概要： 《Python数据科学手册》是一本旨在为读者提供全面、深入的Python数据科学知识体系的书籍。本书从基础概念出发，逐步引导读者掌握利用Python进行数据采集、清洗、处理、分析、可视化以及构建机器学习模型等核心技能。全书涵盖了NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等在数据科学领域至关重要的Python库，并通过大量的实际案例和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 目标读者： 对数据科学感兴趣的初学者，希望系统学习Python在数据处理和分析中的应用。 需要提升数据分析和建模能力的开发者、工程师、研究人员。 希望将Python作为主要数据科学工具的统计学、数学、计算机科学等专业学生。 已具备一定Python基础，但想深入了解数据科学相关库和技术的读者。 本书特色： 结构清晰，循序渐进： 本书的章节组织逻辑严谨，从Python语言基础（简要回顾）过渡到NumPy的数值计算，再到Pandas的数据处理，然后是Matplotlib的可视化，最后深入到Scikit-learn的机器学习。这种结构使得读者能够逐步建立起完整的数据科学技能栈。 实战导向，案例丰富： 本书强调理论与实践相结合，每一个概念的引入都伴随着精心设计的代码示例。这些示例取材于真实世界的数据问题，帮助读者理解如何在实际场景中应用所学知识。 核心库深度解析： 对于NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn这些数据科学的核心库，本书进行了详尽的讲解。读者将学习如何利用NumPy进行高效的多维数组运算，如何使用Pandas进行灵活的数据框操作，如何通过Matplotlib绘制各种精美的图表，以及如何利用Scikit-learn构建和评估机器学习模型。 覆盖数据科学全流程： 从数据的导入与存储，到缺失值处理、数据转换、特征工程，再到模型的选择、训练、评估和调优，本书几乎覆盖了数据科学项目的整个生命周期。 强调最佳实践： 本书不仅教授“如何做”，更注重“如何做得更好”。书中会适时地分享一些数据科学领域的最佳实践和技巧，帮助读者写出更高效、更可读、更易于维护的代码。 提供深入理解的视角： 对于一些底层原理，例如NumPy的广播机制、Pandas的索引原理等，本书会进行适当的深入探讨，帮助读者建立更扎实的理解基础。 面向广泛的应用领域： 通过学习本书，读者可以为金融分析、市场营销、生物信息学、社会科学研究、工程优化等众多领域的数据分析和建模工作打下坚实基础。 章节概述（部分）： 第一部分：基础工具 Python语言回顾： 简要回顾Python的基础语法、数据结构和控制流，确保读者拥有必要的编程基础。 NumPy：数值计算基础： 深入讲解NumPy数组的创建、索引、切片、数学函数、广播机制等，是进行高效数值计算的关键。 Pandas：数据分析工具： 详细介绍Pandas Series和DataFrame对象，学习数据的导入导出、数据清洗、数据转换、分组聚合、合并等操作，是数据处理的核心。 第二部分：数据可视化 Matplotlib：数据可视化基础： 学习使用Matplotlib绘制各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、直方图等，掌握图表的自定义和美化。 Seaborn：统计数据可视化： 介绍Seaborn库，它构建在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图形，方便进行复杂的数据探索。 第三部分：机器学习 Scikit-learn：机器学习基础： 介绍Scikit-learn库，包括数据集的划分、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估等通用流程。 监督学习算法： 讲解常见的监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻等，并演示其在Scikit-learn中的实现。 无监督学习算法： 介绍无监督学习算法，如K-Means聚类、主成分分析（PCA）等，用于发现数据中的模式和结构。 模型评估与调优： 学习如何使用交叉验证、网格搜索等技术来评估模型性能并进行参数调优，以获得更好的预测结果。 《Python数据科学手册》将带领读者踏上一段系统、充实的Python数据科学学习之旅，帮助读者成为一名能够独立完成数据分析和建模任务的专业人士。

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从一个非计算机专业背景的用户的角度来看，这本书最大的优点在于它对数学概念的解释非常直观，作者似乎非常擅长将抽象的数学思想转化为MATLAB可以执行的具体指令。比如，在讲解矩阵分解（如SVD、LU分解）时，它没有直接抛出那些晦涩的线性代数定义，而是通过实际的矩阵操作来引导读者理解其几何意义。这对于我这样数学功底不算扎实，但又需要在研究中使用这些工具的人来说，简直是救星。然而，这本书在用户界面和交互性方面的论述简直是灾难性的。如果我需要用MATLAB制作一个可以被非技术人员使用的工具箱或者GUI，这本书几乎帮不了我什么忙，它对App Designer的介绍几乎是空白，这在当前强调用户体验的时代背景下，是一个重大的缺失。我希望作者能投入更多精力去完善用户交互方面的章节，而不是仅仅停留在命令行操作的层面，那样的应用场景太受限制了。

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我这次借阅的这本书，说实话，给我的整体感受是“偏向应用实践，但深度略显不足”。我特别期待它能在金融建模或者信号处理这些热门应用领域能有更深入的探讨。书中的案例大多集中在传统的数值分析和基础的工程计算上，虽然这些内容是基础，但对于我这种希望利用MATLAB解决现代复杂系统优化问题的读者来说，感觉有些“落后于时代”了。举个例子，书中对于面向对象编程在MATLAB中的应用几乎没有涉及，这在当前的软件开发趋势下是一个明显的短板。我希望看到更多关于如何构建大型、可维护的MATLAB项目架构的讨论，而不是仅仅停留在函数和脚本的层面。另外，书中的图表质量参差不齐，有些插图的分辨率很低，打印出来后细节模糊不清，这严重影响了阅读体验，尤其是涉及到复杂的图形界面设计（GUIDE）的部分，看不清控件的布局细节，让人很抓狂。我对这本书的评价是中规中矩，它完成了传授基础语法的任务，但未能激发出我对这门工具更深层次的探索欲望。

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这本书的封面设计得非常大气，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，让人一看就知道这是一本严谨的理工科教材。我当初买这本书，主要是冲着它在业界的名声去的。我希望能通过它系统地学习MATLAB的基础知识，毕竟在这个领域，打好基础是至关重要的。然而，当我真正深入阅读后，发现它更像是一本偏重理论和数学推导的参考手册，而不是那种手把手教你如何快速上手的“实战指南”。比如，对于初学者最关心的那些编程技巧，比如如何高效地调试代码，如何利用MATLAB进行复杂的数据可视化，书里只是点到为止，没有展开深入的讲解。我花了很多时间去网上寻找相关的教程来补充这部分内容。总体来说，如果你已经有了一定的编程基础，并且希望深入理解MATLAB背后的数学原理，这本书无疑是一个宝库。但如果你是完全的零基础小白，可能会觉得前半部分有些枯燥，需要极大的毅力才能坚持下去。它对算法的介绍非常详尽，每一个公式的推导都清晰可见，这对于研究人员来说是极好的，但对于只想利用MATLAB解决工程实际问题的工程师来说，可能略显拖沓了。

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这本书的排版设计实在不敢恭维，简直像是直接把作者的Word文档原封不动地扫描进去了，字体选择和行间距的处理都显得非常随意和松散。我更倾向于那种有清晰逻辑分层、使用不同颜色或粗体来突出重点概念的书籍，这样在快速查阅资料时能事半功倍。这本书的章节划分倒是比较合理，从基本的数据类型讲到M文件的编写，结构清晰。但是，在每一个知识点结束后，配套的习题量太少了，而且很多习题的难度设置很不均匀，有些简单到像是给程序的注释，而有些则跳跃性太大，需要查阅大量外部资料才能解答。特别是关于M文件的版本兼容性问题，书中似乎没有明确指出哪些代码是针对旧版本MATLAB的，哪些适用于新版本，导致我在尝试运行一些书中的示例代码时，不得不花费额外时间去适应我的MATLAB环境，这极大地挫伤了学习的热情。我个人认为，一本优秀的教材应该最大程度地减少读者的环境配置和版本兼容性问题排查的时间。

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这本书的作者显然是一位在某一特定领域深耕多年的专家，因为书中对该领域特有的函数和工具箱的介绍达到了教科书级别的深度和广度，比如在偏微分方程求解器（PDE Toolbox）的应用上，书中提供的细节足以让一个初级研究人员快速上手进行初步建模。但这同时也是它的局限所在——这种深入的专业性使得它在作为一本“通用”的MATLAB入门教材时显得有些用力过猛，或者说，目标读者群体过于窄化了。对于只想学习基础绘图和简单数据处理的入门者来说，书中关于稀疏矩阵优化算法的冗长讨论，完全是超纲且无关紧要的内容，只会增加阅读的负担。此外，全书似乎没有一个贯穿始终的、能够体现MATLAB强大整合能力的综合性项目案例，例如构建一个端到端的物联网数据采集与分析流程，这种缺失让整本书显得零散，缺乏一个令人信服的“为什么我要学好MATLAB”的强力论证。

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好书，只是版本太旧了。

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