NumPy Cookbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Packt Publishing

作者:Ivan Idris

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2012-10-25

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849518925

丛书系列:

图书标签:

• NumPy
• 数据分析
• python
• 计算机科学
• 数据挖掘
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• 数据处理
• 数值计算

好的，这是一本名为《Python数据科学实践指南》的图书简介，内容详尽，不涉及《NumPy Cookbook》中的任何主题。 --- 图书名称：《Python数据科学实践指南：从基础到高级应用的全面解析》 图书简介 在数据爆炸的时代，掌握有效处理、分析和可视化数据的能力已成为科学研究、商业决策乃至日常技术工作中的核心竞争力。《Python数据科学实践指南》旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的知识体系，带领读者从Python语言的基础构建开始，逐步迈向复杂的数据建模和高性能计算领域。本书的重点不在于对特定库（如NumPy）的食谱式技巧集合，而在于构建一个坚实的数据科学工作流，强调理论与实践的紧密结合，以及解决现实世界问题的系统性方法。 第一部分：Python语言基石与高效编程范式 本书的第一部分专注于夯实Python编程基础，为后续的数据科学应用打下坚实的地基。我们首先深入探讨Python 3.x 的核心特性，包括内存管理机制、对象模型以及高级数据结构（如集合与字典的高效使用）。不同于侧重数值计算的工具书，本书强调的是“工程实践”中的Python编程技巧。 我们将详细解析装饰器（Decorators）在代码重构、性能监控中的实际应用，以及生成器（Generators）和迭代器（Iterators）如何实现大规模数据流的高效处理，尤其是在内存受限的环境下。此外，我们还会引入上下文管理器（Context Managers）的最佳实践，确保资源（文件句柄、数据库连接）的可靠获取与释放。面向对象的编程（OOP）在数据科学框架设计中的应用也将被详细阐述，包括如何设计可扩展、易于维护的类结构来封装复杂的数据处理逻辑。 第二部分：数据清洗、转换与结构化存储 数据质量直接决定了分析结果的可靠性。本部分聚焦于数据生命周期中耗时最长、却至关重要的“数据准备”阶段。我们将超越简单的数据框操作，深入探讨数据清洗的系统方法论。 数据清洗的系统工程： 这部分详细介绍了处理缺失值、异常值和不一致性数据的策略。我们会探讨基于统计学原理（如Z-Score、IQR）的异常值检测方法，并引入时间序列数据中特有的数据对齐、重采样与插值技术。对于文本数据，我们将讲解正则表达式的高级用法，以及如何构建高效的字符串处理管道。 结构化数据的高效交互： 我们将详细介绍如何使用Python与主流的关系型数据库（如PostgreSQL, MySQL）进行交互。重点在于编写高效的SQL查询，并利用Python的SQLAlchemy等ORM工具进行模型映射与安全数据操作。同时，对于非结构化数据源，如JSON API的解析与验证，以及XML文档的处理，也将提供详尽的指导和代码示例。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 探索性数据分析是理解数据本质的关键步骤。本书提倡一种“可视化驱动”的分析流程，而非仅仅是生成图表。 统计学基础与推断： 在可视化之前，本书会回顾必要的描述性统计知识，并讲解如何运用Python库进行假设检验（Hypothesis Testing），例如T检验、卡方检验，以量化观察到的数据特征的显著性。 高级可视化技术： 我们不仅会教授如何使用`matplotlib`和`seaborn`绘制标准图表，更深入讲解定制化主题、创建复杂的多变量视图。对于需要交互性的Web应用，我们将介绍Plotly或Altair等库，用于构建动态的、可下钻的数据探索界面。本书会特别关注信息图表设计原则，确保生成的视觉输出能够清晰、无歧义地传达分析结论。 第四部分：机器学习模型构建与评估 本部分是本书的核心，旨在教授如何使用Python生态系统中的主要机器学习框架，构建稳健的预测模型。本书的重点在于模型选择的理论依据与评估指标的深度解析。 模型训练流程： 我们将详尽讲解特征工程的艺术，包括特征缩放、独热编码、特征交叉以及特征选择（如递归特征消除RFE、基于树模型的特征重要性）。 主流算法实践： 我们会覆盖线性模型（带正则化）、决策树模型（及集成方法如随机森林和梯度提升）的原理与调优。对于深度学习，我们将介绍Keras/TensorFlow的基本构建块，侧重于结构化数据分类与回归任务的实现，而非复杂的卷积网络架构。 模型验证与泛化能力： 评估环节将被提升到关键地位。本书将深入探讨交叉验证策略、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），以及对过拟合与欠拟合的系统性诊断。ROC曲线、AUC、精确率-召回率曲线的详细解读，以及如何根据业务目标选择最合适的评估指标，将是本章节的重点。 第五部分：高性能计算与大规模数据处理框架 处理 TB 级数据需要超越单机内存限制的方法。本部分将引导读者了解如何利用Python生态中的分布式和并行计算工具。 并行计算基础： 我们会介绍Python的`multiprocessing`模块，用于实现CPU密集型任务的并行化，并讨论全局解释器锁（GIL）对并发的影响。 分布式数据处理导论： 本部分将系统介绍Dask框架，该框架旨在提供一个与NumPy/Pandas相似的API，但能在集群上或多核机器上并行执行计算。读者将学习如何使用Dask DataFrames和Dask Arrays处理超出内存容量的数据集，实现高效的聚合、合并与模型训练。我们将关注任务调度、数据分区策略及其对整体性能的影响。 附录：性能剖析与代码优化 最后，本书提供了一章关于性能剖析的指南，使用`cProfile`和`line_profiler`等工具，帮助读者定位代码中的性能瓶颈，并展示如何利用JIT编译技术（如Numba）对关键的数值循环进行加速，从而确保整个数据科学流程的效率和可扩展性。 《Python数据科学实践指南》的目标是培养出不仅能运行代码，更能理解底层机制、设计健壮数据解决方案的工程师和分析师。它是一本面向实战的工具箱，而非单纯的API参考手册。

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中文版的读过了

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前几章不错，讲解时举的例子都很有意思。后面内容过于零散

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其实是讲哪些软件和包用到numpy的。。。

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其实是讲哪些软件和包用到numpy的。。。