Python3智能数据分析快速入门 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:李明江

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2019-7-15

价格:119

装帧:平装

isbn号码:9787111628057

丛书系列:

图书标签:

数据分析
python
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具体描述

本书从逻辑上可分为两大部分。

第一部分是Python编程基础（第1~4章），介绍了Python环境搭建、Python基础语法、控制语句、函数、面向对象编程等。第1章旨在让读者从全局把握Python，了解利用Python进行智能数据分析的优势，并详细介绍了Python环境搭建与配置，同时还对两个常用集成开发环境做了详细介绍。第2章先对Python固定语法做了介绍，包括编码声明、注释、缩进等；而后介绍了Python常见的数据类型，包括str、list、tuple、dict、set等；还介绍了Python常用运算符，包括算术运算符、逻辑运算符、成员运算符、位运算符等。第3章主要对控制语句做了详细介绍，包括条件语句和循环语句，同时还介绍了和条件语句类似的异常处理try-except-else语句。第4章主要介绍了Python的内置函数、自定义函数、面向对象编程以及第三方库的安装与使用方法。

第二部分是数据分析编程（第5~9章），主要对数据分析中常用的第三方库做了详细介绍，强调在Python中对应函数的使用方法及其结果的解释说明。内容涵盖数值分析库NumPy，数据处理库pandas，绘图库Matplotlib、Seaborn、Bokeh，机器学习与数据分析建模库scikit-learn。这一部分涉及数据读取、数据预处理、模型构建、模型评价、结果可视化，几乎涵盖了整个数据分析过程，充分而又详细地说明了Python数据分析的常用操作，相信在本书的指导下，读者能够从零开始快速数据入门分析。

深度学习与前沿计算实践：从理论基石到工业应用本书内容导览本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探索当前计算科学领域中最具活力和影响力的两个分支：深度学习（Deep Learning）的理论与实践，以及高性能计算（High-Performance Computing, HPC）在解决复杂科学问题中的应用。我们将避开基础的数据分析和Python语言入门内容，直接聚焦于构建现代智能系统和处理海量数据的核心技术栈。第一部分：深度学习的理论前沿与模型架构的精微解析本部分将深入剖析驱动当前人工智能浪潮的核心数学原理和神经网络结构。我们不会停留在简单的线性回归或基础感知机层面，而是直接切入现代深度学习的复杂性。第一章：超越反向传播：现代优化算法的深度挖掘本章将详细探讨经典随机梯度下降（SGD）的局限性，并着重介绍适应性学习率优化器（Adaptive Learning Rate Optimizers）的内在机制。内容包括：动量（Momentum）与Nesterov加速梯度（NAG）：深入理解这些技术如何加速收敛并跳出局部极小值。自适应优化器的精细化比较：对Adam、RMSprop、Adagrad及其变体（如AdamW，用于权重衰减的解耦）进行严格的理论推导和性能对比。我们将分析它们在不同模型（如循环网络、Transformer）中的收敛特性和泛化能力差异。二阶方法与近似：探讨牛顿法、拟牛顿法（BFGS, L-BFGS）在深度网络中的应用瓶颈与解决方案，以及K-FAC等高效近似二阶方法的实现细节。第二章：卷积与注意力机制的演化史诗本章聚焦于深度学习中最核心的特征提取和上下文建模机制。深度卷积网络（CNN）的结构创新：详述Inception模块、残差网络（ResNet）的跳跃连接如何解决梯度消失问题，并解析空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野中的作用。深入探讨分组卷积、深度可分离卷积在模型压缩和效率提升中的重要性。 Transformer架构的革命性解析：详细拆解Multi-Head Self-Attention（多头自注意力机制）的计算流程，阐明其如何取代RNN/LSTM成为序列建模的黄金标准。我们将分析位置编码（Positional Encoding）的各种实现方式及其对序列建模的影响。视觉中的新范式：介绍Vision Transformer (ViT) 及其后续发展，讨论如何将基于注意力机制的模型应用于图像识别任务，并分析其与传统CNN的融合策略。第三章：生成模型与无监督学习的边界拓展本章将重点介绍用于数据生成和特征学习的高级模型。生成对抗网络（GANs）的稳定性研究：不仅仅停留在DCGAN的结构，我们将深入探讨WGAN、LSGAN以及条件GAN（CGAN）的改进，分析模式崩溃（Mode Collapse）的理论根源，并介绍谱归一化（Spectral Normalization）等稳定化技术。变分自编码器（VAEs）的潜空间几何：探讨标准VAE的潜在空间过度平滑问题，介绍β-VAE和Factor VAE如何通过正则化鼓励解耦表示（Disentangled Representations）。扩散模型（Diffusion Models）的崛起：详细介绍前向（加噪）和反向（去噪）过程的马尔可夫链构建，解析DDPM、Latent Diffusion Model (LDM) 等前沿模型的数学框架和采样效率优化技术。第二部分：高性能计算与系统级优化本部分将视角从模型算法转移至如何高效地在硬件上运行这些复杂的计算任务，特别关注大规模并行计算和系统架构。第四章：并行计算范式与CUDA核心编程本章是实现深度学习模型加速的关键。我们将侧重于底层并行编程模型的掌握。 GPU架构深入理解：详细介绍NVIDIA GPU的SM（流式多处理器）、Warp、Thread Block的组织结构，以及内存层次结构（寄存器、L1/L2缓存、全局内存）。 CUDA编程模型实践：教授如何使用C++/CUDA编写高效的Kernel函数，重点关注线程束协作、内存合并访问（Coalesced Access）和共享内存（Shared Memory）的使用技巧，以最大限度地榨干GPU的计算潜力。异构计算与任务调度：探讨如何使用OpenACC或OpenMP等工具链，在CPU和GPU之间高效地分配计算任务，并管理数据传输的开销。第五章：分布式训练与大规模模型部署训练万亿参数模型需要超越单机能力的分布式策略。数据并行与模型并行策略：详述同步随机梯度下降（Synchronous SGD）中的AllReduce操作的通信开销分析，以及异步训练的挑战。深入讲解模型并行（如层间/层内拆分）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的实现细节。混合精度训练与内存优化：探讨FP16/BF16在现代GPU上的加速优势，并详细讲解损失缩放（Loss Scaling）在保持梯度精度的关键作用。介绍ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）等技术如何通过分片优化器状态、梯度和模型参数来突破单卡内存限制。高性能推理与模型服务化：介绍TensorRT等高性能推理引擎的优化手段，如内核融合（Kernel Fusion）、层融合和精度校准，以实现低延迟、高吞吐的生产环境部署。第六章：领域专用加速器与新型计算架构本章展望了超越传统GPU的计算未来。 TPU与数据流架构：分析Google TPU（Tensor Processing Unit）的设计哲学，重点讲解脉动阵列（Systolic Array）如何高效执行矩阵乘法，及其在特定工作负载下的优势。领域特定语言（DSL）与编译器优化：探讨TVM（Tensor Virtual Machine）等框架如何通过中间表示（IR）和自动调优（Auto-tuning）技术，将高级模型描述转化为针对特定硬件（CPU, GPU, FPGA, ASIC）的最佳机器码。量子计算与机器学习的初步交集：简要介绍量子比特、量子门操作，以及量子电路在解决某些优化问题（如二次无约束二值优化 Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO）中与传统机器学习方法的潜在结合点。本书为有志于从事前沿AI研究、大规模系统开发或高性能科学计算的读者设计，要求读者具备扎实的线性代数、概率论基础以及一定的C++/Python编程经验。内容旨在提供深度而非广度，确保读者能够掌握构建和优化下一代智能系统的核心技术。

作者简介

李明江　资深大数据专家，贵州省计算机学会常务理事，黔南州大数据专家委员会委员，黔南州计算机学会会长，黔南州教育信息化建设专家库专家，黔南民族师范学院计算机与信息学院院长，全国高校大数据教育联盟理事。主持过多项省厅级科研项目，并在《计算机应用研究》《科技通报》上发表过多篇大数据分析与数据挖掘相关技术的研究论文，著有《数据挖掘的应用与实践：案例与探析》《计算机网络技术与应用》等。

张良均　资深大数据挖掘与分析专家、模式识别专家、AI技术专家。有10余年大数据挖掘与分析经验，擅长Python、R、Hadoop、Matlab等技术实现的数据挖掘与分析，对机器学习等AI技术驱动的数据分析也有深入研究。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。华南师范大学、中南财经政法大学、广东工业大学、西安理工大学、广西科技大学、重庆交通大学、桂林电子科技大学等校外硕导。撰写了《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》《数据挖掘：实用案例分析》《Hadoop大数据分析与挖掘实战》等多部畅销书，累计销量近20万册。

目录信息

前言
第1章　Python概述 1
1.1　Python语言介绍 1
1.1.1　Python的发展史 1
1.1.2　Python特性 2
1.1.3　Python应用领域 3
1.1.4　Python机器学习优势 6
1.2　Python环境配置 8
1.2.1　Python 2还是Python 3 8
1.2.2　Anaconda简介 8
1.2.3　安装Anaconda 3 9
1.3　Python的解释器与IDE 12
1.3.1　Python的解释器 13
1.3.2　Python各IDE比较 13
1.3.3　PyCharm的安装与使用 16
1.3.4　Jupyter Notebook的使用 26
小结 32
课后习题 33
第2章　Python基础知识 34
2.1　固定语法 34
2.1.1　声明与注释 34
2.1.2　缩进与多行语句 36
2.1.3　保留字符与赋值 38
2.2　运算符 40
2.2.1　算术运算符 40
2.2.2　赋值运算符 41
2.2.3　比较运算符 43
2.2.4　逻辑运算符 44
2.2.5　按位运算符 44
2.2.6　身份运算符 45
2.2.7　成员运算符 46
2.2.8　运算符优先级 47
2.3　数据类型 48
2.3.1　基础数据类型 48
2.3.2　复合数据类型 55
2.4　Python I/O 63
2.4.1　input与print 64
2.4.2　文件I/O 67
小结 70
课后习题 70
第3章　控制语句 72
3.1　条件语句 72
3.1.1　if、elif与else 73
3.1.2　try、except与else 76
3.2　循环语句 80
3.2.1　for 81
3.2.2　while 83
3.2.3　break、continue与pass 85
3.2.4　列表推导式 89
小结 91
课后习题 91
第4章　函数与对象 94
4.1　函数 94
4.1.1　内置函数 94
4.1.2　自定义函数 101
4.1.3　匿名函数 107
4.2　对象 109
4.2.1　面向对象简介 109
4.2.2　属性与方法 110
4.2.3　装饰器 116
4.2.4　继承和多态 119
4.3　Python常用库安装 126
4.3.1　第三方库安装 126
4.3.2　第三方库导入 130
4.3.3　第三方库创建 131
小结 132
课后习题 133
第5章　NumPy数值计算 135
5.1　ndarray创建与索引 135
5.1.1　创建ndarray对象 135
5.1.2　ndarray的索引与切片 142
5.2　ndarray的基础操作 145
5.2.1　变换ndarray的形态 145
5.2.2　排序与搜索 151
5.2.3　字符串操作 156
5.3　ufunc 159
5.3.1　ufunc的广播机制 159
5.3.2　常用ufunc 160
5.4　matrix与线性代数 169
5.4.1　创建NumPy矩阵 169
5.4.2　矩阵的属性和基本运算 170
5.4.3　线性代数运算 172
5.5　NumPy文件读写 175
5.5.1　二进制文件读写 175
5.5.2　文件列表形式数据读写 178
小结 180
课后习题 180
第6章　pandas基础 182
6.1　pandas常用类 182
6.1.1　Series 182
6.1.2　DataFrame 187
6.1.3　Index 191
6.2　DataFrame基础操作 193
6.2.1　索引 193
6.2.2　排序 201
6.2.3　合并 204
6.3　其他数据类型操作 210
6.3.1　时间操作 210
6.3.2　文本操作 220
6.3.3　category操作 223
小结 227
课后习题 227
第7章　pandas进阶 229
7.1　数据读取与写入 229
7.1.1　CSV 229
7.1.2　Excel 231
7.1.3　数据库 233
7.2　DataFrame进阶 235
7.2.1　统计分析 235
7.2.2　分组运算 242
7.2.3　透视表和交叉表 248
7.3　数据准备 250
7.3.1　缺失值处理 251
7.3.2　重复数据处理 255
7.3.3　连续特征离散化处理 256
7.3.4　哑变量处理 259
小结 260
课后习题 260
第8章　绘图 263
8.1　Matplotlib绘图基础 263
8.1.1　编码风格 263
8.1.2　动态rc参数 267
8.1.3　散点图 273
8.1.4　折线图 276
8.1.5　饼图 278
8.1.6　直方图与条形图 280
8.1.7　箱线图 282
8.2　Seaborn进阶绘图 285
8.2.1　Seaborn基础 285
8.2.2　关系图 301
8.2.3　分类图 311
8.2.4　分布图 329
8.2.5　回归图 334
8.2.6　矩阵图 341
8.2.7　网格图 345
8.3　Bokeh交互式绘图 356
8.3.1　基本构成与语法 356
8.3.2　常见图形绘制 370
8.3.3　导出与嵌入 375
8.3.4　运行Bokeh应用程序 379
小结 381
习题 381
第9章　scikit-learn 383
9.1　数据准备 383
9.1.1　标准化 383
9.1.2　归一化 387
9.1.3　二值化 388
9.1.4　独热编码 389
9.2　降维 391
9.2.1　PCA 392
9.2.2　随机投影 396
9.2.3　字典学习 402
9.2.4　独立成分分析 408
9.2.5　非负矩阵分解 412
9.2.6　线性判别分析 416
9.3　聚类 420
9.3.1　K-Means 421
9.3.2　层次聚类 424
9.3.3　DBSCAN 427
9.3.4　高斯混合模型 430
9.4　分类 434
9.4.1　Logistic回归 435
9.4.2　支持向量机 439
9.4.3　决策树 443
9.4.4　最近邻 447
9.4.5　朴素贝叶斯 450
9.4.6　随机森林 452
9.4.7　多层感知机 456
9.5　回归 460
9.5.1　最小二乘回归 461
9.5.2　岭回归 464
9.5.3　Lasso回归 466
9.5.4　决策树回归 468
9.5.5　随机森林回归 471
9.5.6　多层感知机回归 473
9.6　模型选择 476
9.6.1　数据集划分 476
9.6.2　交叉验证 478
9.6.3　自动调参 479
9.6.4　模型评估 481
小结 486
课后习题 487
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

[看过《python学习手册》才买的，确实是学习Python数据分析最好的参考书了。让我清楚了解了数据分析的整个流程及具体Python实现方式，还有各种实用的Python数据分析库，丰富的代码示例，帮助很大。特别是涵盖了新版的pandas，NumPy，IPython和Jupyter，通过实际案例展示如何高...

评分☆☆☆☆☆

[身边的朋友都在学习python，真有用吗？问了一个学习半年多的朋友，给我说了一堆听不懂的东东，感觉很厉害的样子。要他推荐一本入门级的书，他推荐了两本，一本是关于python语法的，另一本就是这本，他说学完语法就可以开始学数据分析，任何行业都有需求。可能因为这本书比较新...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于Python数据分析的书籍，拿到手时就感觉内容排版挺舒服的，不像有些技术书籍那样密密麻麻的文字。我本来对数据分析这块还比较生疏，尤其担心那些复杂的统计学概念会把我绕晕，但作者似乎很了解初学者的痛点，用非常直白的方式将那些抽象的理论掰开了揉碎了讲。特别是关于Pandas库的介绍部分，简直是我的救星。我之前尝试用其他教程学Pandas，总是卡在数据清洗和处理的环节，各种索引、合并操作让我头疼不已。然而，这本书里大量的实例和代码片段，都是贴近实际工作场景的，读起来特别有代入感。比如，作者会模拟一个电商网站的销售数据，一步步教你如何清洗缺失值、转换数据类型，以及如何利用DataFrame进行高效的数据聚合。我跟着书里的步骤操作了几次后，感觉自己终于抓住了数据处理的核心逻辑，那种豁然开朗的感觉非常棒。而且，书中的代码块都有详细的注释，即使我临时中断学习几天，回来也能很快跟上思路，这对于自学者来说简直是太友好了。总的来说，这本书在基础概念的讲解和实际操作的衔接上做得非常到位，为我后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一个偏向视觉学习的人，对于纯文本的学习材料容易感到疲劳。这本书在视觉引导方面做得非常出色，它不是那种只有代码和文字堆砌的界面。大量的图表、流程图和关键概念的突出显示，让整个阅读体验非常流畅。尤其是在讲解数据预处理的复杂流程时，作者会用一个清晰的流程图来概括步骤，然后再针对每一步进行代码层面的详解。这使得复杂的步骤不再是难以逾越的障碍，而是一个可以按部就班完成的任务。此外，书的结构设计也很有条理，从基础数据结构到探索性分析，再到模型应用，层层递进，逻辑性非常强，几乎没有跳跃感。它确保了读者在学习新知识之前，已经完全掌握了前置知识。对于一个需要快速进入工作状态的读者而言，这种高度组织化的内容结构，极大地减少了自我梳理知识体系的时间和精力，让我能把注意力集中在实际操作和理解数据本身的规律上，而不是被书本本身的结构所困扰。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始翻阅这本书时，我对它是否能真正覆盖到“智能”这个层面表示怀疑，毕竟“快速入门”往往意味着牺牲深度。但是，当我读到关于特征工程和基础模型构建的那几章时，我的看法完全改变了。这本书没有止步于描述性统计和数据探索，它大胆地引入了机器学习的初级概念，而且解释得相当到位，完全没有让人觉得是硬塞进来的知识点。作者巧妙地利用了那些小型、易于理解的数据集，展示了如何从原始数据中提取出有意义的特征，并将其输入到简单的回归或分类模型中。最让我印象深刻的是，作者在讲解模型评估指标时，不是简单地罗列准确率（Accuracy），而是结合具体的业务场景，解释了为什么在某些情况下，召回率（Recall）或精确率（Precision）更为重要，以及如何通过调整阈值来实现权衡。这种深度的结合，使得即便是入门级的用户，也能对“智能分析”的内涵有一个初步而正确的认知，而不是仅仅停留在“画图”和“算平均数”的层面。这让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和用词风格，带有一种非常鲜明的“实干家”气息，非常对我的胃口。它很少使用那些华丽但空洞的形容词，而是用清晰、简洁的指令性语言来引导读者。我感觉作者像是一个经验丰富的项目经理，直接递给我工具箱，告诉我“用这个工具解决这个问题”。在处理大型数据集的性能优化方面，这本书也提供了一些非常实用的技巧。例如，关于使用Numpy的向量化操作来替代低效的Python循环，以及如何正确利用Pandas的`apply()`方法的替代方案，这些都是我在实际工作中经常遇到的性能瓶颈。很多教程只会告诉你“要快，就用Numpy”，但这本书会具体展示为什么以及如何操作，甚至会给出前后性能对比的例子，这极大地增强了我的信服力。我尝试着将书中的优化技巧应用到我自己的一个项目中，处理时间从原来的几分钟缩短到了十几秒，那种效率的飞跃是显而易见的。这种强调“效率优先”的教学理念，让这本书不仅仅停留在理论学习层面，更是一本实战手册。

评分☆☆☆☆☆

我手里有很多市面上号称“快速入门”的数据分析书籍，很多都名不副实，要么是浅尝辄止，讲了一些皮毛但缺乏深入的实战指导，要么就是堆砌了过多的理论，让人望而生畏。这本书的编排思路明显不同，它似乎更侧重于“快”和“实用”之间的平衡。我最欣赏的一点是，它并没有把大量篇幅浪费在Python语言基础的赘述上，而是直接切入数据分析的主战场——如何高效地导入、清洗和可视化数据。对于我们这些已经了解一些编程基础，但急需掌握数据处理技能的人来说，这种聚焦型的书籍效率极高。比如，书中关于数据可视化的章节，它没有停留在简单的`plt.plot()`命令上，而是深入讲解了如何运用更强大的库来创建具有叙事性的图表，比如如何通过调整颜色映射和坐标轴刻度来突出关键信息，这对于后续的报告撰写非常有帮助。我发现自己以前做数据报告时，图表总是显得很“朴素”，而这本书提供的方法论，让我能做出更专业、更具说服力的视觉呈现。这种注重结果导向的教学方式，确实让我的学习进程大大加快了。

评分☆☆☆☆☆

看了TED关于智能数据方面的演讲，想想以后的智能椅，更加的舒适，无形中改掉你的坏习惯，美好的事物等待我们打造，想想编程就来劲，等书来准备入坑一波

评分☆☆☆☆☆

字面清晰，纸张质量杠杠滴，很值得入手书中涵盖Python环境搭建、Python基础语法、控制语句、函数、面向对象编程、数值计算、数据处理、绘图、模型构建等内容，还配套提供了程序代码及数据。此外，每章的最后均提供课后习题，帮助读者快速掌握Python的使用方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书不错，一直在学习python数据分析，自己是做数据分析的。自我感觉大数据时代即将来临，未雨绸缪，做好准备迎接big data time。2019年开发工具排名中，python已进入前三，所以选择python全栈开发。这本书适合零基础学习，作者写的很详细，支持！

评分☆☆☆☆☆

随着大数据的兴起，数据分析，机器学习开始火爆起来，从而带动python也开始火起来了，python功能十分强大，可以用来写爬虫，做数据分析，做机器学习，本书能够快速高效的入门python数据分析，适用于零基础开始学习的同学们，该书图形并茂，各个知识点讲解得很细致，照着书本慢慢学习，入门很esay，而且提供的源码和数据，很赞。5G时代的到来，各种数据暴增，数据分析越发重要了，学习去了，哈哈哈！