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出版者:人民邮电出版社

作者:【意】内利

出品人:

页数:290

译者:杜春晓

出版时间:2016-8-1

价格:CNY 59.00

装帧:平装

isbn号码:9787115432209

丛书系列:图灵程序设计丛书·Python系列

图书标签:

数据分析
Python
python
数据挖掘
机器学习
计算机
Pandas
大数据
Python
数据分析
实战
编程
机器学习
数据可视化
统计分析
算法
实战案例
数据处理

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具体描述

Python 简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。

深入 C++ 现代编程范式：性能、并发与类型系统精要一本面向资深开发者、追求极致系统性能与代码质量的实践指南本书旨在引领读者跨越 C++ 语言的表面特性，深入探究其在现代系统编程、高性能计算以及复杂软件架构中的核心机制和最佳实践。我们不会关注基础语法或初级应用，而是聚焦于 C++17/20/23 标准带来的深远变革，以及如何利用这些特性构建出既高效又易于维护的复杂软件系统。第一部分：驾驭现代 C++ 的底层脉络本部分将彻底解构 C++ 的内存模型、编译期优化及其对运行时性能的决定性影响。第一章：超越指针：现代 C++ 内存管理哲学本章深入探讨 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）模式在复杂资源管理中的应用，并着重分析 `std::unique_ptr` 和 `std::shared_ptr` 的性能权衡与陷阱。我们将详细剖析智能指针的内存开销、控制块的粒度、引用计数的原子性保证及其对多线程环境下的影响。内存布局与对齐：探讨结构体和类的内存对齐规则，并展示如何通过手动控制成员顺序或使用编译器特定扩展（如 `alignas`）来优化缓存行利用率（Cache Line Utilization）。值语义与移动语义的精妙结合：深入理解右值引用、完美转发（Perfect Forwarding）的实现机制，及其在构建高性能容器和工厂函数中的核心作用。我们将通过实例演示如何避免不必要的深拷贝，实现零开销抽象（Zero-Cost Abstraction）。非常规内存分配策略：讨论在特定场景下，如游戏引擎或实时系统，何时应放弃默认的 `new/delete`，转而采用内存池（Memory Pool）、线性分配器（Linear Allocator）或自定义对象分配器（Custom Object Allocator）的必要性与实现细节。第二章：编译期的魔力：元编程与模板的极限应用本章聚焦于 C++ 模板元编程（Template Metaprogramming, TMP）的高级技巧，以及 C++20 引入的编译期编程范式。模板元编程的现代演进：探讨 SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）的局限性，并全面转向使用 `std::enable_if`、概念（Concepts）和 `if constexpr` 来实现更清晰、更易调试的编译期多态。类型特征（Type Traits）的定制与应用：如何利用标准库提供的类型查询工具，并针对特定领域需求（如检查成员函数是否存在、判断类型是否为特定结构体等）创建自定义的类型特征。运行时反射的编译期模拟：深入研究如何通过 CRTP（Curiously Recurring Template Pattern）和非类型模板参数，在编译期构建出接近反射（Reflection）的功能，用于序列化、配置加载或静态断言检查。编译期代码生成：介绍 `constexpr` 函数和变量的最新扩展，展示如何将原本需要在运行时执行的复杂计算（如查找表生成、复杂数学运算）迁移至编译期，从而实现极致的启动速度和零运行时成本。第二部分：并发、并行与同步的艺术本部分是构建现代高性能系统的基石，重点关注 C++ 标准库提供的并发工具，以及如何规避数据竞争和死锁。第三章：标准库中的并发模型解析本章深入 C++ 标准库对并发编程的支持，强调线程安全与性能之间的平衡。原子操作与内存模型（Memory Model）：详细解释 C++ 内存模型中的“顺序一致性”（Sequentially Consistent）、“释放-获取”（Release-Acquire）等语义的含义。通过实际的并发场景（如双重检查锁定 DCLP）来区分不同内存顺序对程序正确性的影响。同步原语的高效使用：不仅仅是 `std::mutex`。我们将探讨 `std::recursive_mutex` 的适用边界，以及 `std::timed_mutex` 和 `std::condition_variable` 在复杂事件驱动模型中的协作方式。重点分析自旋锁（Spinlock）的适用场景。协程（Coroutines）的初步探索（C++20）：介绍协程的底层机制——承诺（Promise）和返回值类型（Awaitable Types）。我们将构建一个简单的异步 I/O 框架原型，理解协程如何实现“零开销的上下文切换”，为构建高并发、低延迟的网络服务奠定基础。第四章：并行算法与数据流编程本章转向利用多核架构的并行计算，关注如何安全且有效地分配工作负载。并行STL算法的性能调优：分析 `std::for_each`、`std::transform` 等算法在不同执行策略（`std::execution::par`）下的性能表现。讨论数据依赖性如何限制并行化，以及如何通过数据重排（Data Layout Restructuring）来提高并行度。任务图与依赖管理：引入更高级别的并行抽象，如构建基于任务依赖的图结构。探讨如何使用第三方库（或在 C++23 中可能出现的标准任务系统）来管理异构计算资源和复杂的数据管道。避免数据竞争的结构化并发：强调“结构化并发”（Structured Concurrency）的思想，即确保所有子任务都在其父作用域内完成或被取消。这对于保证大型并行系统的健壮性至关重要。第三部分：设计模式与系统架构的 C++ 表达本部分将视角提升至软件架构层面，探讨如何利用 C++ 的强大表达力来构建可维护、可扩展的软件骨架。第五章：策略、接口与多态的现代选择本章对比传统虚函数继承与现代 C++ 接口实现方式的优劣。值、引用与接口的权衡：深入探讨何时使用 `std::variant` 和 `std::any` 来替代指针式多态，尤其是在需要编译期类型安全和值语义的场景。策略模式与标签分派（Tag Dispatching）：展示如何使用模板和标签分派技术，在编译期选择最优的算法实现，从而避免了运行时虚函数调用的开销。接口与契约的严格定义：强调使用 `final` 关键字、明确的 `noexcept` 规范以及清晰的复制/移动控制（Rule of Zero/Five），确保组件之间的交互是清晰且可预测的。第六章：错误处理的坚固堡垒本章专注于异常安全、错误码与返回值语义的综合应用。异常安全性的深度剖析：详细解释强异常安全、弱异常安全和基本异常安全的概念。重点演示如何通过“复制或交换（Copy-and-Swap）”技巧来保证复杂状态转换的原子性。 `std::optional` 与 `std::expected` 的实战运用（C++23）：阐述何时使用 `std::optional` 表示缺失值，以及使用 `std::expected` 来替代传统返回错误码的模式。分析其对函数签名清晰度和调用者负担的影响。资源管理与异常的交互：确保在异常抛出路径中，所有已分配的资源都能被 RAII 安全地释放，避免资源泄漏。本书的读者应具备扎实的 C/C++ 基础，并渴望掌握那些决定应用程序在真实世界中能否达到最佳性能和稳定性的高级技术细节。它不是一本入门手册，而是一部面向未来十年 C++ 架构师的案头工具书。

作者简介

作者简介：

Fabio Nelli

IRBM科学园IT科学应用专家，曾为IBM、EDS等企业提供咨询。目前正在开发Java应用，对接科学仪器和Oracle数据库，生成数据和Web服务器应用，为研究人员提供实时分析结果。他还是Meccanismo Complesso社区（www.meccanismocomplesso.org）的项目协调人。

译者简介：

杜春晓

英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译著有《电子达人——我的第一本Raspberry Pi入门手册》和《Python数据挖掘入门与实践》。新浪微博：@宜_生。

目录信息

第1章　数据分析简介　　1
1.1　数据分析　　1
1.2　数据分析师的知识范畴　　2
1.2.1　计算机科学　　2
1.2.2　数学和统计学　　3
1.2.3　机器学习和人工智能　　3
1.2.4　数据来源领域　　3
1.3　理解数据的性质　　4
1.3.1　数据到信息的转变　　4
1.3.2　信息到知识的转变　　4
1.3.3　数据的类型　　4
1.4　数据分析过程　　4
1.4.1　问题定义　　5
1.4.2　数据抽取　　6
1.4.3　数据准备　　6
1.4.4　数据探索和可视化　　7
1.4.5　预测模型　　7
1.4.6　模型评估　　8
1.4.7　部署　　8
1.5　定量和定性数据分析　　9
1.6　开放数据　　9
1.7　Python和数据分析　　11
1.8　结论　　11
第2章　Python世界简介　　12
2.1　Python——编程语言　　12
2.2　Python——解释器　　13
2.2.1　Cython　　14
2.2.2　Jython　　14
2.2.3　PyPy　　14
2.3　Python 2和Python 3　　14
2.4　安装Python　　15
2.5　Python发行版　　15
2.5.1　Anaconda　　15
2.5.2　Enthought Canopy　　16
2.5.3　Python(x,y)　　17
2.6　使用Python　　17
2.6.1　Python shell　　17
2.6.2　运行完整的Python程序　　17
2.6.3　使用IDE编写代码　　18
2.6.4　跟Python交互　　18
2.7　编写Python代码　　18
2.7.1　数学运算　　18
2.7.2　导入新的库和函数　　19
2.7.3　函数式编程　　21
2.7.4　缩进　　22
2.8　IPython　　23
2.8.1　IPython shell　　23
2.8.2　IPython Qt-Console　　24
2.9　PyPI仓库——Python包索引　　25
2.10　多种Python IDE　　26
2.10.1　IDLE　　26
2.10.2　Spyder　　27
2.10.3　Eclipse（pyDev）　　27
2.10.4　Sublime　　28
2.10.5　Liclipse　　29
2.10.6　NinjaIDE　　29
2.10.7　Komodo IDE　　29
2.11　SciPy　　30
2.11.1　NumPy　　30
2.11.2　pandas　　30
2.11.3　matplotlib　　31
2.12　小结　　31
第3章　NumPy库　　32
3.1　NumPy简史　　32
3.2　NumPy安装　　32
3.3　ndarray：NumPy库的心脏　　33
3.3.1　创建数组　　34
3.3.2　数据类型　　34
3.3.3　dtype选项　　35
3.3.4　自带的数组创建方法　　36
3.4　基本操作　　37
3.4.1　算术运算符　　37
3.4.2　矩阵积　　38
3.4.3　自增和自减运算符　　39
3.4.4　通用函数　　40
3.4.5　聚合函数　　40
3.5　索引机制、切片和迭代方法　　41
3.5.1　索引机制　　41
3.5.2　切片操作　　42
3.5.3　数组迭代　　43
3.6　条件和布尔数组　　45
3.7　形状变换　　45
3.8　数组操作　　46
3.8.1　连接数组　　46
3.8.2　数组切分　　47
3.9　常用概念　　49
3.9.1　对象的副本或视图　　49
3.9.2　向量化　　50
3.9.3　广播机制　　50
3.10　结构化数组　　52
3.11　数组数据文件的读写　　53
3.11.1　二进制文件的读写　　54
3.11.2　读取文件中的列表形式数据　　54
3.12　小结　　55
第4章　pandas库简介　　56
4.1　pandas：Python数据分析库　　56
4.2　安装　　57
4.2.1　用Anaconda安装　　57
4.2.2　用PyPI安装　　58
4.2.3　在Linux系统的安装方法　　58
4.2.4　用源代码安装　　58
4.2.5　Windows模块仓库　　59
4.3　测试pandas是否安装成功　　59
4.4　开始pandas之旅　　59
4.5　pandas数据结构简介　　60
4.5.1　Series对象　　60
4.5.2　DataFrame对象　　66
4.5.3　Index对象　　72
4.6　索引对象的其他功能　　74
4.6.1　更换索引　　74
4.6.2　删除　　75
4.6.3　算术和数据对齐　　77
4.7　数据结构之间的运算　　78
4.7.1　灵活的算术运算方法　　78
4.7.2　DataFrame和Series对象之间的运算　　78
4.8　函数应用和映射　　79
4.8.1　操作元素的函数　　79
4.8.2　按行或列执行操作的函数　　80
4.8.3　统计函数　　81
4.9　排序和排位次　　81
4.10　相关性和协方差　　84
4.11　NaN数据　　85
4.11.1　为元素赋NaN值　　85
4.11.2　过滤NaN　　86
4.11.3　为NaN元素填充其他值　　86
4.12　等级索引和分级　　87
4.12.1　重新调整顺序和为层级排序　　89
4.12.2　按层级统计数据　　89
4.13　小结　　90
第5章　pandas：数据读写　　91
5.1　I/O API 工具　　91
5.2　CSV和文本文件　　92
5.3　读取CSV或文本文件中的数据　　92
5.3.1　用RegExp解析TXT文件　　94
5.3.2　从TXT文件读取部分数据　　96
5.3.3　往CSV文件写入数据　　97
5.4　读写HTML文件　　98
5.4.1　写入数据到HTML文件　　99
5.4.2　从HTML文件读取数据　　100
5.5　从XML读取数据　　101
5.6　读写Microsoft Excel文件　　103
5.7　JSON数据　　105
5.8　HDF5格式　　107
5.9　pickle——Python对象序列化　　108
5.9.1　用cPickle实现Python对象序列化　　109
5.9.2　用pandas实现对象序列化　　109
5.10　对接数据库　　110
5.10.1　SQLite3数据读写　　111
5.10.2　PostgreSQL数据读写　　112
5.11　NoSQL数据库MongoDB数据读写　　114
5.12　小结　　116
第6章　深入pandas：数据处理　　117
6.1　数据准备　　117
6.2　拼接　　122
6.2.1　组合　　124
6.2.2　轴向旋转　　125
6.2.3　删除　　127
6.3　数据转换　　128
6.3.1　删除重复元素　　128
6.3.2　映射　　129
6.4　离散化和面元划分　　132
6.5　排序　　136
6.6　字符串处理　　137
6.6.1　内置的字符串处理方法　　137
6.6.2　正则表达式　　139
6.7　数据聚合　　140
6.7.1　GroupBy　　141
6.7.2　实例　　141
6.7.3　等级分组　　142
6.8　组迭代　　143
6.8.1　链式转换　　144
6.8.2　分组函数　　145
6.9　高级数据聚合　　145
6.10　小结　　148
第7章　用matplotlib实现数据可视化　　149
7.1　matplotlib库　　149
7.2　安装　　150
7.3　IPython和IPython QtConsole　　150
7.4　matplotlib架构　　151
7.4.1　Backend层　　152
7.4.2　Artist层　　152
7.4.3　Scripting层（pyplot）　　153
7.4.4　pylab和pyplot　　153
7.5　pyplot　　154
7.5.1　生成一幅简单的交互式图表　　154
7.5.2　设置图形的属性　　156
7.5.3　matplotlib和NumPy　　158
7.6　使用kwargs　　160
7.7　为图表添加更多元素　　162
7.7.1　添加文本　　162
7.7.2　添加网格　　165
7.7.3　添加图例　　166
7.8　保存图表　　168
7.8.1　保存代码　　169
7.8.2　将会话转换为HTML文件　　170
7.8.3　将图表直接保存为图片　　171
7.9　处理日期值　　171
7.10　图表类型　　173
7.11　线性图　　173
7.12　直方图　　180
7.13　条状图　　181
7.13.1　水平条状图　　183
7.13.2　多序列条状图　　184
7.13.3　为pandas DataFrame生成多序列条状图　　185
7.13.4　多序列堆积条状图　　186
7.13.5　为pandas DataFrame绘制堆积条状图　　189
7.13.6　其他条状图　　190
7.14　饼图　　190
7.15　高级图表　　193
7.15.1　等值线图　　193
7.15.2　极区图　　195
7.16　mplot3d　　197
7.16.1　3D曲面　　197
7.16.2　3D散点图　　198
7.16.3　3D条状图　　199
7.17　多面板图形　　200
7.17.1　在其他子图中显示子图　　200
7.17.2　子图网格　　202
7.18　小结　　204
第8章　用scikit-learn库实现机器学习　　205
8.1　scikit-learn库　　205
8.2　机器学习　　205
8.2.1　有监督和无监督学习　　205
8.2.2　训练集和测试集　　206
8.3　用scikit-learn实现有监督学习　　206
8.4　Iris数据集　　206
8.5　K-近邻分类器　　211
8.6　Diabetes数据集　　214
8.7　线性回归：最小平方回归　　215
8.8　支持向量机　　219
8.8.1　支持向量分类　　219
8.8.2　非线性SVC　　223
8.8.3　绘制SVM分类器对Iris数据集的分类效果图　　225
8.8.4　支持向量回归　　227
8.9　小结　　229
第9章　数据分析实例——气象数据　　230
9.1　待检验的假设：靠海对气候的影响　　230
9.2　数据源　　233
9.3　用IPython Notebook做数据分析　　234
9.4　风向频率玫瑰图　　246
9.5　小结　　251
第10章　IPython Notebook内嵌JavaScript库D3　　252
10.1　开放的人口数据源　　252
10.2　JavaScript库D3　　255
10.3　绘制簇状条状图　　259
10.4　地区分布图　　262
10.5　2014年美国人口地区分布图　　266
10.6　小结　　270
第11章　识别手写体数字　　271
11.1　手写体识别　　271
11.2　用scikit-learn识别手写体数字　　271
11.3　Digits数据集　　272
11.4　学习和预测　　274
11.5　小结　　276
附录A　用LaTeX编写数学表达式　　277
附录B　开放数据源　　287
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

我最近在研读一本**大规模分布式事务处理与一致性协议**的专著，这本书对于任何处理高并发、高可用业务的后端架构师来说都是一份厚礼。它没有停留在理论层面，而是将精力集中在了**Google Spanner、CockroachDB**这类世界级系统的实现细节上。书中对**TrueTime API**的解析细致入微，解释了如何利用原子钟和GPS同步实现外部一致性，这对我理解时间在分布式系统中的核心作用至关重要。此外，关于**两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）以及Paxos/Raft算法**的对比分析，作者不仅阐述了它们各自的优缺点，还根据不同的业务延迟容忍度给出了明确的选型建议。特别是那几页关于**分布式死锁检测与恢复机制**的描述，简直是教科书级别的范例，它展示了如何在不牺牲太多性能的前提下，保障系统的健壮性。读完之后，我对如何设计一个既能保证强一致性，又能支持全球化部署的金融级系统，有了清晰的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书，嗯，让我着实体验了一把**云计算架构设计与成本优化**的复杂魅力。我原本以为云计算就是搭几个虚拟机那么简单，但这本书彻底颠覆了我的认知。它详细地梳理了AWS、Azure和Google Cloud Platform在Serverless、容器化（Kubernetes）以及数据库服务（NoSQL vs. SQL）上的核心差异和适用场景。最让我印象深刻的是关于**跨区域容灾和数据一致性**的讨论，作者提供了一个基于Paxos协议实现的分布式锁方案的伪代码，并分析了在极端网络分区情况下的理论极限，这深度已经超出了我预期的范围。而且，书中不仅关注技术实现，还非常务实地探讨了**FinOps（财务运营）**的实践，比如如何利用预留实例、竞价实例进行成本预测和控制，甚至给出了一个成熟的企业级资源标签策略模板。这本书的广度和深度兼备，更重要的是，它提供的不仅仅是“怎么做”，更多的是“为什么这么做”的哲学思考，对于架构师来说，是提升战略眼光的绝佳读物。

评分☆☆☆☆☆

天呐，我最近沉迷于一本关于**深度学习框架应用与实践**的书籍，简直是打开了新世界的大门！这本书的作者似乎对TensorFlow和PyTorch的底层原理有着极其深刻的理解，不仅仅是停留在API调用的层面，而是深入剖析了计算图的构建、梯度下降的优化策略，以及如何在GPU上实现高效的并行计算。我尤其欣赏其中关于**Transformer模型优化**的那一章，作者通过一个非常直观的例子，将复杂的注意力机制分解得清清楚楚，让我这个之前感觉晦涩难懂的概念豁然开朗。书中还花了大量篇幅讲解了如何使用**混合精度训练**来加速模型收敛，并且提供了大量可直接运行的代码示例，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。书中的排版也做得非常专业，公式和代码块的区分度很高，阅读体验极佳。我强烈推荐给所有希望从“模型使用者”进阶到“模型设计者”的工程师和研究人员，这本书绝对是案头必备的宝典，它教会了我如何真正驾驭这些强大的工具，而不是仅仅被它们牵着鼻子走。

评分☆☆☆☆☆

我最近在啃一本关于**高级嵌入式系统开发与实时操作系统（RTOS）**的教材，这本书的难度和实用性简直是成正比的。它并没有像许多入门书籍那样只介绍FreeRTOS的基础任务管理，而是直接切入了**中断服务程序（ISR）的设计规范、上下文切换的汇编级细节**，以及如何编写无锁（Lock-Free）的数据结构来提高多核环境下的并发性能。我花了整整一个周末才吃透了关于**时间触发调度（Time-Triggered Scheduling）**的理论，作者用一个实际的汽车电子控制单元（ECU）案例，将理论完美地落地。书中还引入了**硬件安全模块（HSM）的接口编程**，讲解了如何利用TrustZone等技术隔离关键代码和数据，这在物联网安全日益重要的今天，显得尤为关键。对于那些想深入到微控制器层级，进行性能调优和保证系统确定性的工程师来说，这本书的价值无可估量，读完后感觉自己对底层运行的掌控力提升了好几个档次。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对**现代密码学原理与安全协议**这种听起来就很枯燥的理论书籍敬而远之，但这本书的叙事方式实在太吸引人了。它没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过讲述**历史上的著名密码破解事件**（比如Enigma的破译过程），来引导读者理解对称加密和非对称加密的必要性。随后，它非常清晰地解释了**椭圆曲线密码学（ECC）**相比RSA在效率和安全性上的优势，并且用非常形象的比喻阐述了离散对数问题是如何保证其难解性的。最让我惊喜的是，书中专门开辟了一章来详细剖析**零知识证明（ZKP）**的几种主流实现，并讨论了它在去中心化身份认证中的前瞻性应用。这本书的作者绝对是位大师，他让复杂的数学概念变得触手可及，同时又保持了学术的严谨性，让读者在享受阅读快感的同时，真正掌握了现代信息安全的基石。

评分☆☆☆☆☆

果然是实战。大部分在讲np pd sklearn这些…虽然能系统性查漏补缺还是与想看的内容有些出入差不多一天就看完了

评分☆☆☆☆☆

算是工具手册和说明吧，就像一本小词典，把基本的功能和方法介绍下。简单、简洁翻了翻目录，基本上内容都知道是干嘛的，算是读过了吧，以后可以当工具书。

评分☆☆☆☆☆

看得时候不住地惊叹，pandas实在太好用了，matplotlib画图真好看，果然还是Latex写公式最优雅……一看我就是初级选手，我竟然又刷完了一本python,自己弱弱的！

评分☆☆☆☆☆

基本上就是《利用Python 进行数据分析》这本书的简版。缺少了时间序列章节。用的 Python3，所以比较方便。