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出版者:电子工业出版社

作者:陈杰

出品人:

页数:894

译者:

出版时间:2007-1

价格:89.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121033780

丛书系列:计算机“宝典”丛书

图书标签:

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《Python数据科学实践指南》 内容简介： 本书是一本面向Python初学者的综合性教程，旨在帮助读者快速掌握Python语言在数据科学领域的应用。全书共分为十二章，从Python基础知识讲起，逐步深入到数据处理、数据可视化、机器学习等核心概念，并通过大量的实际案例和代码示例，引导读者亲手实践。 第一章：Python入门与环境搭建 本章将带领读者搭建Python开发环境，包括安装Python解释器、常用的集成开发环境（IDE）如VS Code、PyCharm，以及介绍Python的基本语法、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、变量、运算符、流程控制语句（if-else, for, while）和函数定义。通过简单的“Hello, World!”程序，让读者熟悉Python的编写和运行方式。 第二章：Python数据结构详解 本章将深入讲解Python内置的强大数据结构，包括列表（list）、元组（tuple）、字典（dictionary）和集合（set）。读者将学习如何创建、访问、修改和删除这些数据结构中的元素，掌握切片、推导式等高级用法，并了解它们在不同场景下的适用性。 第三章：NumPy库：高性能数值计算 NumPy是Python数据科学的基石。本章将详细介绍NumPy库的核心对象——ndarray（多维数组），以及其在数组创建、索引、切片、数学运算、线性代数等方面的强大功能。读者将学会如何利用NumPy高效地处理大量数值数据，为后续的数据分析打下坚实基础。 第四章：Pandas库：数据分析的利器 Pandas提供了Series和DataFrame两种核心数据结构，极大地简化了数据清洗、转换、处理和分析的过程。本章将详细讲解DataFrame的创建、数据读取（CSV、Excel等格式）、数据选择与过滤、缺失值处理、数据合并与连接、分组与聚合等常用操作。通过实际数据集的分析，让读者熟练运用Pandas解决实际数据问题。 第五章：Matplotlib与Seaborn：数据可视化之道 数据可视化是理解和传达数据洞察的关键。本章将重点介绍Matplotlib库，学习如何绘制各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。同时，还将介绍更具美感和更易用的Seaborn库，它基于Matplotlib，能够轻松绘制出更复杂的统计图表，如热力图、箱线图、小提琴图等，帮助读者清晰地呈现数据规律。 第六章：数据清洗与预处理 真实世界的数据往往是杂乱无章的。本章将专注于数据清洗和预处理技术，包括处理重复值、异常值、不一致的数据格式、文本数据中的特殊字符等。读者将学习如何使用Pandas的强大功能，有效地提升数据集的质量，为后续的模型训练做好准备。 第七章：特征工程基础 特征工程是将原始数据转化为机器学习模型所需特征的过程。本章将介绍一些基础的特征工程技术，如特征选择（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特征提取（PCA主成分分析）、特征编码（One-Hot Encoding, Label Encoding）以及特征缩放（Standardization, Normalization）。 第八章：Scikit-learn库：机器学习入门 Scikit-learn是Python中最受欢迎的机器学习库之一。本章将带领读者进入机器学习的世界，介绍其主要模块，包括数据预处理、模型选择、模型评估和模型构建。读者将学习如何使用Scikit-learn实现常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）。 第九章：监督学习算法深入 本章将对常见的监督学习算法进行更深入的探讨，包括回归模型（如岭回归、Lasso回归）和分类模型（如随机森林、梯度提升树）。我们将详细讲解算法原理、参数调优以及模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线）。 第十章：无监督学习算法应用 无监督学习在数据探索和模式发现中发挥着重要作用。本章将介绍两种重要的无监督学习算法：聚类（K-Means）和降维（PCA）。读者将学习如何使用这些算法来发现数据中的隐藏结构和潜在模式。 第十一章：模型评估与调优 构建和选择最优模型是数据科学的关键环节。本章将深入讲解模型评估的方法，包括交叉验证（Cross-Validation）和各种评估指标。同时，还将介绍模型调优技术，如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），以帮助读者优化模型性能。 第十二章：实战案例：综合应用 为了巩固所学知识，本章将通过一个或多个综合性的实战案例，将前几章的技术串联起来。例如，我们可以选择一个公开的数据集，进行数据加载、清洗、探索性分析、特征工程、模型训练、评估和调优的全过程演练。通过这个案例，读者将能够更全面地理解数据科学的工作流程，并提升解决实际问题的能力。 本书内容结构清晰，语言通俗易懂，注重理论与实践相结合，旨在为读者提供一个扎实的数据科学学习路径，帮助他们成为熟练的Python数据科学家。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB宝典》适合初学者学习，也适合有一定的基础的人阅读，难易程度适合不同人群，当然最好有些数学知识基础的人来购买。非常适合自学，系统而又全面，不管研究什么方向，这本书都值得研究，自认为是学习Matlab的最好的辅助资料。  

评分☆☆☆☆☆

开始学习啦!书很好，粗略的看了一下内容，里面的程序什么的都很清楚 ，深浅都有。这本书整体来说非常实用，而且全面介绍详细，结构严谨、内容全面、图文并茂、实例丰富。真的是非常的厚，希望对我有用咯。  

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我个人的建议是，如果你想买的是这本书， 你可以： 1、先买一本小一些，比如32开的Matlab函数手册。 2、认真去读Matlab本身的Help。 以上的效果绝对好于去买这么一本所谓的"宝典"。 这本书当手册吧，太厚，查阅不方便。 想认真深入每个主题吧，又太浅，画虎不成反类犬，...  

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《MATLAB宝典》适合初学者学习，也适合有一定的基础的人阅读，难易程度适合不同人群，当然最好有些数学知识基础的人来购买。非常适合自学，系统而又全面，不管研究什么方向，这本书都值得研究，自认为是学习Matlab的最好的辅助资料。  

评分☆☆☆☆☆

寝室室友买的第三版，专业的大博士推荐作为工具书。出家旅行、入门必备。我就拿下第四版。感觉很专业，包括基本的软件介绍，矩阵函数等介绍，仿真模块的调用等等，是本不错的学习以及工具书。适合初中级学习者使用。这个内容很有潜力哈。经典的书，绝对值得认真研读。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触MATLAB的学生，我常常感到无从下手。幸好我找到了《MATLAB宝典》这本书。这本书简直就是为像我这样的新手量身定做的。它从最基础的概念开始，一步步引导我熟悉MATLAB的界面和基本操作。 我最喜欢的部分是关于“数据可视化”的讲解。MATLAB强大的绘图功能一直吸引着我，而这本书则将各种绘图类型，从简单的二维折线图到复杂的三维曲面图，都进行了详细的介绍和示例。它教会我如何调整图形的各种属性，如何添加图例、坐标轴标签，以及如何将图形导出为各种格式。这些内容让我能够更直观地展示我的计算结果，也为我撰写学术报告提供了极大的便利。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对MATLAB的认知仅限于“能做一些数值计算”。但读完《MATLAB宝典》后，我才真正打开了新世界的大门。这本书展现了MATLAB在信号处理、图像分析、模糊逻辑、神经网络等众多领域的强大应用能力，让我看到了它作为一款综合性科学计算软件的无限潜力。 书中的章节设置非常有条理，每一个主题都分配了恰当的篇幅，既不会显得过于笼统，也不会过于细碎。我特别喜欢关于“GUI设计”的那一部分，它详细介绍了如何利用MATLAB的App Designer来构建交互式应用程序，这对于我将来开发一些小工具或者进行项目演示非常有帮助。而且，作者在讲解GUI设计时，不仅仅是教我如何拖拽控件，更是深入剖析了事件驱动的编程模型，让我能够真正理解GUI的运作机制。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的大学生，我接触过不少技术类的书籍，但《MATLAB宝典》无疑是我近期读过最令人印象深刻的一本。它不仅仅是教我如何使用MATLAB，更是教会我如何去思考问题，如何用编程的思维去解决工程中的实际挑战。这本书的编排逻辑非常清晰，从入门到进阶，层层递进，让我感觉每一步的学习都是扎实的。 我尤其欣赏书中对于算法的讲解。很多时候，算法的描述往往是枯燥乏味的数学公式，但《MATLAB宝典》却通过生动的例子和图解，将这些抽象的算法具象化。它会先介绍算法的原理，然后给出相应的MATLAB实现代码，并且一步步地分析代码的运行过程，让你明白为什么这样写。这种“理论与实践相结合”的教学方式，让我在掌握算法的同时，也能熟练运用MATLAB来实现它们。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对MATLAB的理解非常片面，只觉得它是一个“计算器”。但《MATLAB宝典》彻底颠覆了我的认知。它展示了MATLAB在信号处理、图像处理、控制系统设计等多个工程领域的广泛应用，让我看到了它作为一款强大的工程计算与仿真平台的巨大价值。 书中关于“ Simulink ”的介绍尤其让我着迷。Simulink作为MATLAB的图形化仿真工具，其直观的建模方式让我能够快速搭建复杂的系统模型，进行仿真和分析。这本书详细介绍了Simulink的基本模块、仿真设置，以及如何将其与MATLAB代码进行集成。这对于我学习和理解一些复杂的工程系统非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是编程学习者的一座金矿！我当初买它的时候，还带着点忐忑，毕竟MATLAB这东西感觉离我的专业知识有些遥远。然而，当我翻开第一页，那种被严谨的逻辑和清晰的结构吸引的感觉就再也无法摆脱了。作者的讲解方式非常循序渐进，从最基础的语法概念，到后面复杂的算法应用，每一步都衔接得天衣无缝。我尤其喜欢书中大量的实例，那些代码片段不仅仅是枯燥的指令堆砌，而是真正解决了实际问题，让我这个初学者也能够快速理解MATLAB在工程计算、数据分析、图像处理等领域的强大威力。 而且，这本书的可读性也做得非常出色。我不是计算机专业出身，之前接触过的编程教材，要么是术语晦涩难懂，要么是代码逻辑绕来绕去，让人头晕脑胀。但《MATLAB宝典》却不一样，它用非常易于理解的语言，将复杂的概念拆解开来，并且用丰富的图示和表格辅助说明，让那些抽象的数学原理和编程逻辑变得直观易懂。我常常在阅读过程中，自己也跟着动手敲代码，每一次成功运行，都给我带来了极大的成就感。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的良师益友，陪伴我走过了MATLAB学习的最初阶段。

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作为一名对科学研究充满热情的学生，我一直在寻找能够辅助我进行数据分析和建模的工具。《MATLAB宝典》这本书的出现，可以说是我的“及时雨”。它不仅为我提供了MATLAB的基础知识，更重要的是，它展示了MATLAB在科学研究中的各种应用场景。 书中关于“数值方法”和“优化算法”的章节，对我来说尤其宝贵。我经常需要在研究中涉及到求解复杂的方程、进行参数优化等问题，而这本书详细讲解了各种数值方法的原理和MATLAB的实现方式，并且提供了丰富的示例。这让我能够更自信地运用MATLAB来解决我的科研难题，也为我进一步深入学习相关领域打下了坚实的基础。

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我一直觉得，学习一门新的编程语言，最怕的就是入门门槛太高，让人望而却步。幸运的是，《MATLAB宝典》在这方面做得极其到位。它并没有一开始就抛出一堆难懂的专业术语，而是从最基本、最核心的概念讲起，比如变量的声明、基本的数据类型、运算符等等，这些都是学习任何编程语言的基础。而且，作者在解释这些基础知识的时候，并没有敷衍了事，而是深入浅出地分析了其背后的原理，让我不仅知其然，更知其所以然。 更让我惊喜的是，这本书在讲解过程中，穿插了大量的“技巧提示”和“注意事项”。这些小小的细节，却往往是我们在实际编程中容易忽略，但又至关重要的部分。它们就像是作者为我们铺设的“避坑指南”，避免了我走很多不必要的弯路。我记得有一次，我遇到了一个关于矩阵运算的小问题，花了很长时间都查不出原因，后来翻到书中的一个“技巧提示”，才恍然大悟，原来是某个函数的使用方式有细微差别。这种细致入微的指导，真的让我受益匪浅。

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我之前也尝试过阅读一些MATLAB相关的技术文档，但总是觉得晦涩难懂，抓不住重点。《MATLAB宝典》则完全不同。这本书的语言风格非常亲切，就像一位经验丰富的前辈在向你传授知识。 我尤其喜欢书中关于“M语言编程技巧”的讲解。它不仅仅是罗列语法规则，而是深入探讨了如何写出更高效、更易于维护的M文件。例如，关于如何避免循环、如何使用向量化操作、如何进行代码重构等，这些都是我在实际编程中经常遇到的问题。这本书提供的解决方案，让我受益匪浅，也显著提升了我编写M文件的能力。

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我是一名对数据分析充满兴趣的业余爱好者，一直想找一本能够系统学习MATLAB数据处理和分析的书籍。《MATLAB宝典》正好满足了我的需求。这本书从基础的数据导入、清洗、处理，到进阶的统计分析、机器学习算法，都进行了详尽的阐述。 令我印象深刻的是，书中对于统计学概念的讲解非常到位。它不仅仅是给出MATLAB的函数调用，而是会先简要介绍相关的统计学原理，例如假设检验、回归分析等，然后再讲解如何用MATLAB来实现。这种方式让我不仅学会了如何操作，更理解了背后的统计学意义，这对于我进行更深入的数据探索和建模非常有帮助。

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我是一名长期在工作中使用MATLAB的工程师，购买《MATLAB宝典》的初衷，是希望能对MATLAB的一些高级功能有更深入的了解，并且提升我的编程效率。这本书的出现，可以说是完全超出了我的预期。它不仅仅是停留在基础语法的讲解，而是深入到了很多我之前并不熟悉，但却非常实用的领域。 我特别喜欢书中关于“并行计算”和“代码优化”的章节。在处理大规模数据和复杂模型时，计算效率是至关重要的。这本书用清晰的语言和具体的例子，教会我如何利用MATLAB的并行计算工具箱来加速我的程序运行，以及如何通过一些代码优化技巧来提高程序的性能。这些内容对我日常的工作效率提升起到了立竿见影的效果。

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很多人都奉为经典，我看至多是 字典。

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很多人都奉为经典，我看至多是 字典。

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难学的不是matlab编程，而是数值计算的领域知识。 本书适合做辞典而不适合做教程，退一步，做辞典看matlab帮助就行了，所以一句话，本书没啥特别出色的量点

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这种书读的意义不大，不如使用help

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xx宝典的都不是什么好书