Python Crash Course, 2nd Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:No Starch Press

作者:Eric Matthes

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2019-5-3

价格:USD 27.97

装帧:Paperback

isbn号码:9781593279288

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深入探索数据科学的基石：一本聚焦于现代数据处理与分析实践的指南 本书旨在为渴望掌握数据科学核心技能的读者提供一份全面、实用的路线图。它摒弃了繁复晦涩的理论堆砌，转而聚焦于在真实世界数据挑战中行之有效的技术和方法论。本书的叙事结构如同一次精心设计的探索之旅，从基础的数据准备工作开始，逐步深入到高级的建模与可视化技巧，确保读者在每一步都能建立起坚实的实践能力。 第一部分：数据生态的构建——基础与环境的奠定 在浩瀚的数据海洋中，有效的工具链是成功导航的前提。本部分将引导读者搭建起一个强大且灵活的数据处理环境。 1.1 现代数据处理环境的初始化 我们将详细介绍当前主流的开源数据科学生态系统，重点阐述如何配置一个高效、可复现的工作环境。这不仅仅是安装软件，更重要的是理解各个组件之间的协同工作方式。内容涵盖虚拟环境管理（如 Conda 或 Venv）的精妙之处，确保项目间的依赖隔离与可移植性。我们将深入探讨Jupyter Notebook/Lab作为交互式计算核心的角色，并展示如何优化其配置以适应大规模数据操作的需求。 1.2 结构化数据的核心语言：精通数据操作的基石 本书的核心工具之一是专门为数据分析而生的强大库。我们将以极其详尽的篇幅，剖析其数据结构——Series 和 DataFrame——的内在机制。读者将学会如何高效地导入（CSV, JSON, SQL, Parquet等多种格式）和清洗数据。重点环节包括： 缺失值管理策略的决策树： 不仅仅是简单的删除或填充，而是根据数据特性和分析目标，选择最优的插值（如线性、样条插值）或预测性填充方法。 数据重塑与透视的艺术： 掌握 `pivot`, `melt`, `stack`, `unstack` 等操作，理解如何将“宽表”转换为“长表”，以满足不同统计模型和可视化库的要求。 分组聚合的精髓： 深入研究 `groupby` 对象的生命周期，展示如何应用复杂的自定义函数（如 `apply` 的多维度应用）进行分层聚合，以揭示隐藏在数据组内的细微差别。 1.3 数组计算的效率革命 数据科学的性能瓶颈往往出现在数值运算上。本部分将深入讲解基于 C 语言底层优化的数组计算库。我们会彻底解析向量化操作的优势，解释为何应避免显式的 Python 循环。内容包括： 广播机制的透彻理解： 掌握不同维度数组间运算的规则，这是编写简洁、高效 NumPy 代码的关键。 线性代数基础的实战应用： 展示如何利用该库进行矩阵乘法、转置、特征值分解等基础运算，这些都是后续机器学习算法的理论基础。 第二部分：数据洞察的提炼——统计与可视化的力量 数据只有被有效地表达，其内在的价值才能被充分挖掘。本部分将聚焦于如何从清洗过的数据中提取有意义的统计信息，并通过视觉化手段进行清晰传达。 2.1 描述性统计学的深度应用 我们将超越简单的均值和标准差，探讨更具鲁棒性的统计指标。内容包括： 分布的刻画： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的实际意义，以及如何判断数据是否符合正态分布的检验方法。 关联性分析的进阶： 探索皮尔逊、斯皮尔曼和肯德尔等级相关系数的应用场景差异，并引入偏相关和多重共线性概念的初步介绍。 2.2 动态与静态可视化：讲述数据故事 本书倡导“用图说话”，并提供两种主流可视化库的深入指导： 静态美学： 详述基于语法的绘图库，着重于如何通过精细控制图层的叠加、比例尺的变换以及注释的添加，创作出符合出版标准的统计图形。我们将覆盖散点图、直方图、箱线图、小提琴图等经典图表的优化技巧。 交互式探索： 介绍如何利用现代交互式库，创建能够响应用户操作（如缩放、悬停显示信息）的图表，极大地增强了探索性数据分析（EDA）的效率。学习如何构建交互式时间序列图和地理空间热力图。 第三部分：预测建模的构建——从入门到精通 本部分是本书的核心，致力于为读者构建起一个扎实的、可操作的机器学习框架。我们侧重于模型选择、训练流程的管理以及结果的可靠性评估。 3.1 机器学习流程的标准化 成功的模型建立依赖于严谨的流程管理。我们将详细介绍： 特征工程的创意实践： 如何将原始数据转化为模型可理解的特征，包括独热编码（One-Hot Encoding）的替代方案（如目标编码）、特征交叉、以及时间序列特征的提取（如滞后特征、滚动统计量）。 数据分割与交叉验证的艺术： 深入探讨 K-折、分层抽样、时间序列的向前链式验证（Forward Chaining）等策略，理解它们在避免数据泄露中的关键作用。 3.2 经典监督学习算法的深度剖析 我们将不仅仅停留在调用库函数层面，而是深入到算法背后的数学思想和参数调优策略： 线性模型与正则化： 详述最小二乘法的局限性，并重点讲解 L1（Lasso）和 L2（Ridge）正则化如何通过惩罚系数来控制模型复杂度、预防过拟合，以及其在特征选择中的隐性作用。 树模型族群的精妙结构： 详细解析决策树的构建原理（如信息增益、基尼不纯度），并重点对比随机森林（Random Forest）的集成优势与梯度提升模型（Gradient Boosting Machines, GBM）的迭代优化机制。 3.3 模型评估与选择的量化标准 如何客观判断一个模型的好坏至关重要。内容包括： 分类任务的评估矩阵： 深入剖析混淆矩阵的各个象限，并基于此解释精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数以及 ROC 曲线和 AUC 值的实际含义和适用场景。 回归任务的性能指标： 比较均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE）对异常值的敏感性差异。 超参数调优的高效策略： 介绍网格搜索（Grid Search）的局限性，并重点讲解贝叶斯优化等更高效的超参数探索方法。 第四部分：进阶主题与未来展望 在掌握了核心技能后，本书将引导读者触及数据科学领域更广阔的前沿。 4.1 降维技术的实战运用 处理高维数据是现代分析的常态。我们将重点介绍： 主成分分析（PCA）： 深入理解其几何意义——在信息损失最小化的前提下找到最优投影方向，并演示其在数据可视化和去噪中的应用。 t-SNE/UMAP 的非线性探索： 介绍这些流形学习技术在理解复杂高维数据结构和聚类可视化方面的独特价值。 4.2 非监督学习的初步探索：聚类分析 我们将介绍如何发现数据中固有的结构： K-Means 算法的实现与挑战： 探讨肘部法则（Elbow Method）和轮廓系数（Silhouette Score）在确定最优簇数时的应用。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚法和分裂法，以及如何通过树状图（Dendrogram）直观理解数据间的层级关系。 本书的最终目标是培养读者独立解决实际数据问题的能力，使他们不仅能运行代码，更能理解代码背后的逻辑，从而在快速发展的数据科学领域保持持续的竞争力。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

该书已经出第二版了，作者github上有第二版的源码，2018年新写的。中文版本16年出版，作者成书，从github源码来看，是14年-15年间写下的。 书里的内容距离现在已经好几年了，里面用的库基本都更新了，python也到3.8了都。 中文书挺薄的，才两百多页，这是促使我读这本书的重要...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

2016年出版的书，豆瓣评分高达8.6，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7 ，作者推荐的编辑器 Geany 我没用过，不好做评论，不过个人推荐使用 Pycharm 或者 Sublime。 书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念，最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节，学编程...  

评分☆☆☆☆☆

之前是在知乎上更新，然而知乎太坑爹，连删我三个贴... 我们来读取一些数据。首先读取每天的最高气温： 【发现这里仍然可以用列表推导式，1，2，3处一下变成一行： 这里用的是18年的新数据表，最高气温在列表第六列，所以line8索引变成row[5]了；注意line8的列表推导式不能在wi...  

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望提升代码效率和优化性能的开发者，《Python Crash Course, 2nd Edition》提供了一些非常实用的技巧和方法。虽然我熟悉Python的基本语法，但我一直在寻找能够帮助我写出更简洁、更高效代码的途径。这本书在讲解列表和字符串操作时，引入了“列表推导式”和“生成器表达式”的概念，这对我来说是一次重大的突破。作者通过实际的例子，详细地展示了如何使用列表推导式来替代传统的for循环，从而写出更精炼的代码。我记得在处理一个需要生成大量随机数并进行筛选的场景时，使用列表推导式，我的代码长度减少了一半，可读性也大大提高。此外，在处理大量数据时，作者还介绍了如何利用NumPy库进行向量化操作，这比使用Python内置的循环能够带来数量级的性能提升。我曾尝试用NumPy对一个大型数据集进行统计分析，计算平均值、标准差等，整个过程非常流畅，而且结果也比我之前的手动计算更加准确。这本书的优点在于，它不仅关注基础知识的传授，更注重培养开发者的“工程思维”，即如何写出更优化的代码。它让我意识到，在编程中，效率和可读性同样重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一个有几年编程经验的开发者，我一直寻找一本能够帮助我快速掌握Python并将其应用于实际项目中的书籍，而《Python Crash Course, 2nd Edition》无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。我之所以选择这本书，是因为我听说它在实战项目方面做得非常出色，能够快速将理论知识转化为实际技能。当我翻开这本书后，我发现它的确没有让我失望。书中精选的三个大型项目，涵盖了从Web开发到数据可视化再到游戏开发的广泛领域，这对于想要拓展技术栈的开发者来说，简直是福音。我尤其沉浸在第一个Web开发项目——“外星人入侵”游戏的开发过程中。从游戏的基本框架搭建，到玩家的移动、射击，再到敌人的出现和AI控制，作者都做了非常详细的讲解。我最欣赏的是，他没有直接给出最终代码，而是引导我一步一步地思考，如何解决遇到的问题，如何优化代码。这种“引导式”的学习方式，让我不仅仅是复制粘贴代码，而是真正理解了每一行代码的含义和作用。在处理游戏中的碰撞检测时，我学会了如何运用几何学原理来编写高效的算法。而在学习Pygame库时，我不仅掌握了基本的图形绘制和事件处理，还了解了如何组织游戏的代码结构，使其更具可维护性。这本书的优点在于，它能够让有一定编程基础的读者，在熟悉Python语法的过程中，快速地将所学知识应用到具有挑战性的项目中，并且在项目完成后，能够获得极大的满足感和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据科学领域充满好奇，但缺乏系统的编程基础，这让我感到非常沮丧。直到我翻开《Python Crash Course, 2nd Edition》，我才真正找到了通往这个领域的“钥匙”。这本书并没有将自己局限于基础语法，而是非常前瞻性地引入了许多在实际数据分析和机器学习中至关重要的库，比如NumPy、Matplotlib以及Plotly。我记得在学习Matplotlib的那一部分，我被书中那些生动的数据可视化图表深深吸引。作者通过实际的例子，演示了如何使用Python来创建各种类型的图表，从简单的折线图到复杂的散点图和柱状图，再到三维图形。更令人印象深刻的是，他还展示了如何通过调整参数来美化图表，使其更具可读性和专业性。这对我来说意义重大，因为在数据分析过程中，能够清晰有效地展示数据是最关键的一步。而且，书中关于NumPy的部分，也极大地简化了我对大型数据集的处理。我之前尝试过用Python内置的列表来处理数据，效率非常低下。而NumPy的数组和向量化操作，让我的代码运行速度有了质的飞跃。作者在讲解NumPy时，非常注重实际应用，他通过大量的代码示例，展示了如何进行数学运算、数据筛选、形状调整等等。这些技巧在我后续的学习中，为我节省了大量的时间和精力。这本书不仅让我掌握了Python的编程能力，更让我获得了处理和理解数据的强大工具。它就像一本“数据科学入门指南”，让我能够自信地探索这个令人兴奋的领域。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触编程不久的新手，我一直在寻找一本能够带领我真正入门Python的书籍，而《Python Crash Course, 2nd Edition》绝对是我遇到的最棒的“敲门砖”。我曾尝试过几本声称适合初学者的书，但它们要么过于理论化，让人望而却步；要么跳跃性太强，刚开始就让我感到迷失。然而，这本书真的不一样。它从最基础的语法开始，循序渐进，每一章的内容都紧密衔接，让你在不知不觉中建立起扎实的Python基础。作者 Eric Matthes 的写作风格非常清晰且富有条理，他没有使用那些晦涩难懂的专业术语，而是用一种非常接地气的方式来解释概念。我特别喜欢书中提到的“边学边做”的学习方法，他会在介绍完基本概念后，立刻提供实际的小项目来让你练习，比如制作一个简单的游戏，一个数据可视化图表等等。这些项目不仅有趣，而且能让你立刻感受到编程的成就感，这对我来说是巨大的动力。更重要的是，这本书不仅仅教你语法，它还教会你如何思考，如何将抽象的概念转化为具体的代码逻辑。我记得在学习列表的时候，作者不仅解释了列表是什么，还深入讲解了列表推导式，以及如何在实际项目中运用它们来提高代码效率。这种由浅入深、由点到面的讲解方式，让我对Python的理解更加透彻。即使遇到不懂的地方，书中的解释也总能让我恍然大悟。这本书真的帮我克服了初学者最常遇到的“卡壳”问题，让我能够持续保持学习的热情和动力。我强烈推荐给所有想要学习Python的朋友，特别是那些担心自己“跟不上”或者“学不好”的初学者，这本书绝对会颠覆你的认知。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对游戏开发怀有浓厚兴趣的学习者，我一直寻找一本能够带领我进入Pygame世界的书籍，而《Python Crash Course, 2nd Edition》是我最理想的选择。我被书中关于“外星人入侵”游戏开发的详细教程深深吸引。作者从零开始，一步步地构建了一个功能完善的2D游戏。我清晰地记得，在学习如何让玩家角色移动的部分，作者不仅讲解了如何处理键盘输入事件，还详细解释了如何根据输入更新角色的位置，以及如何处理边界碰撞，防止角色移出屏幕。这种循序渐进的教学方式，让我能够清晰地理解每一个实现过程。更让我惊喜的是，作者在讲解游戏中的“射击”功能时，不仅演示了如何创建子弹对象，还巧妙地运用了列表来管理多个子弹，并且在子弹击中敌人时，如何实现移除子弹和更新敌人状态。这让我学到了非常实用的游戏编程技巧，尤其是在处理动态对象和碰撞检测方面。这本书的另一个亮点是，它鼓励读者在学习过程中进行修改和扩展。我曾尝试着为游戏添加新的敌人类型，改变敌人的移动模式，甚至引入新的武器系统。在尝试这些新功能的过程中，我不仅巩固了已经学到的知识，还学会了如何灵活运用Python的各种特性来解决实际问题。这本书让我体验到了从零开始创造一个完整游戏的乐趣，也为我未来深入游戏开发打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我接触Python之前，我一直以为编程是一件非常枯燥乏味的事情，充斥着各种晦涩难懂的公式和复杂的算法。然而，《Python Crash Course, 2nd Edition》彻底改变了我的看法。这本书充满了趣味性和互动性，让学习过程变得轻松愉快。作者在讲解基础概念时，经常会穿插一些小故事或者有趣的类比，这让我能够更容易地理解那些抽象的编程原理。我记得在学习“字典”这个数据结构时，作者将其比作一个“带有标签的储物箱”，每个标签对应着一个物品。这个生动的比喻，让我立刻就明白了字典的键值对概念，以及如何通过键来快速查找对应的值。更重要的是，这本书设计的三个大型项目，都充满了创意和挑战。我尤其喜欢“外星人入侵”这个游戏项目。在实现游戏中的子弹和敌人时，我不仅学会了如何使用类来创建游戏对象，还学会了如何管理这些对象在屏幕上的位置和状态。这个过程充满了乐趣，我仿佛真的在创造一个属于自己的游戏世界。通过这些项目，我不仅学习了Python的语法和编程技巧，更重要的是，我体会到了编程的创造力和乐趣。这本书让我相信，只要有兴趣和正确的引导，任何人都可以成为一名优秀的程序员。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非计算机专业的学生，但因为学业的需要，我必须学习Python。起初，我对编程感到非常恐惧，害怕自己无法理解那些复杂的概念。然而，《Python Crash Course, 2nd Edition》彻底打消了我的顾虑。这本书的语言非常平实易懂，没有过多的专业术语，即便是完全没有编程背景的我，也能轻松理解。作者在讲解每一个概念时，都会提供生动形象的比喻和贴切的例子，让我能够快速地将抽象的概念与生活中的事物联系起来。我记得在学习循环的时候，作者用“一遍遍重复做同一件事情”来比喻，这让我立刻就明白了它的含义。更重要的是，这本书非常强调“动手实践”，它鼓励我不断地编写代码，尝试不同的可能性。每一次小小的成功，都极大地增强了我的信心。书中提供的练习题和项目，虽然简单，但都非常有针对性，能够巩固我所学的知识。我特别喜欢书中关于“字符串格式化”的那一部分，作者通过多种方式展示了如何将变量插入到字符串中，并解释了它们各自的优缺点。这让我能够更灵活地构建输出内容，使我的程序更加人性化。这本书不仅仅是一本编程教材，它更像是一个耐心的导师，一步一步地引领我走向编程的世界。它让我发现，原来编程并没有想象中的那么难，而且还充满了乐趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在寻求职业转型，希望进入Web开发领域的学习者，《Python Crash Course, 2nd Edition》为我提供了极其宝贵的指导。我一直对构建交互式Web应用充满热情，但缺乏具体的实践经验。这本书的第三个大型项目——一个简单的Web应用——完美地满足了我的需求。作者通过Django框架，循序渐进地讲解了如何构建一个完整的Web应用程序。我特别被书中关于“模型-视图-控制器”（MVC）架构的讲解所吸引，它清晰地解释了如何定义数据库模型、编写视图函数以及配置URL路由。这让我能够理解Web开发的整体流程，以及如何将各个组件有机地结合起来。在学习如何处理用户输入和表单提交时，作者详细地展示了如何使用Django的表单处理功能，以及如何对用户输入进行验证，确保数据的准确性和安全性。这对于构建健壮的Web应用至关重要。更让我印象深刻的是，书中还涵盖了如何部署Web应用程序，虽然只是简要的介绍，但为我打开了将项目上线的大门，让我看到了将所学知识变成实际产品的可能性。这本书不仅教授了Python的Web开发技能，更重要的是，它让我体验到了将想法转化为可运行的Web应用的全过程，极大地增强了我对Web开发领域的信心和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

当我决定重拾大学时期的编程梦想，并选择Python作为新的起点时，我曾一度感到迷茫。市面上的Python书籍琳琅满目，我不知道该如何选择。最终，我被《Python Crash Course, 2nd Edition》的“Crash Course”这个名字吸引，我希望能够以最快、最有效的方式掌握Python。事实证明，我的选择是正确的。这本书的结构安排非常合理，从最基础的变量、数据类型、控制流，到更高级的函数、类、文件处理，每一个知识点都讲解得非常透彻。我特别喜欢作者在讲解函数的部分，他不仅解释了函数的作用，还深入讲解了参数的传递方式、作用域以及如何编写文档字符串。这对于我这样习惯了面向对象编程的开发者来说，能够快速理解Python的函数式编程思想非常有帮助。在学习类和对象的部分，作者通过构建一个简单的“宠物”类，生动地展示了如何定义属性和方法，如何创建对象，以及如何实现继承。这让我能够很快地理解Python的面向对象特性，并将其应用到我的项目中。这本书还有一个很大的优点是，它非常注重代码的风格和最佳实践。作者在书中反复强调了编写清晰、可读性强的代码的重要性，并给出了一些实用的建议，比如使用有意义的变量名，编写简洁的函数，以及添加注释。这对于我这样有一定开发经验的人来说，能够让我更快地养成良好的编程习惯，写出更专业的代码。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析和可视化领域非常感兴趣，但苦于没有系统性的编程基础。《Python Crash Course, 2nd Edition》这本书为我打开了一扇新世界的大门。作者在书中非常详细地介绍了如何使用Python进行数据处理和分析，特别是对NumPy和Matplotlib这两个强大的库进行了深入的讲解。我尤其喜欢关于Matplotlib的部分，它不仅仅是介绍了基本的图表绘制，还深入地探讨了如何通过各种参数来美化图表，让数据更加直观和易于理解。例如，书中详细讲解了如何设置图表的标题、坐标轴标签、图例，以及如何调整线条的颜色、样式和粗细。这让我能够根据不同的数据特点，创建出最适合的视觉呈现方式。在学习NumPy时，我被它的数组操作的强大和高效所震撼。作者通过大量的示例，展示了如何使用NumPy进行各种数学运算，如向量加减、矩阵乘法、数组切片等。这使得我能够更有效地处理大规模数据集，并且极大地提高了我的代码运行效率。我记得在处理一个包含数万行数据的CSV文件时，使用NumPy比使用Python内置的列表快了不止一个数量级。这本书不仅仅是教会我如何使用这些库，更重要的是，它培养了我用数据说话的能力，让我能够从数据中挖掘出有价值的信息，并以清晰易懂的方式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

这本书后半部分的3个动 手项目非常棒。一个游戏，一个数据可视化，一个网站。

评分☆☆☆☆☆

复习python用的，瞄了一下前半部分就直接看project了。1挺好的，涉及到很多oop，不过初学者应该看不明白，太跳跃了。前半部分应该很适合初学者。

评分☆☆☆☆☆

看了这本还有《Think Python》等python入门书，感觉这本最适合无编程经验的小白。最大的优点是作者对代码的讲解非常详细，几乎每行代码都会有对应的文字解释。

评分☆☆☆☆☆

迅速学习了一下Python语法

评分☆☆☆☆☆

看看速成要多久哼 实际看了不到两天就完了lol虽然只看了前面的部分，不包括project 很好的小白教材，今年刚出的第二版，还有code资源可以下载。适合现在的Python版本，毕竟Python2已死。这本书对于有编程基础的人来说就显得比较简单了，因此很快看完了hhh