Python数据分析基础教程（第2版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:伊德里斯 (Ivan Idris)

出品人:

页数:226

译者:张驭宇

出版时间:2014-1-1

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115339409

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
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数学
图灵社区
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数据分析
基础
教程
第2版
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学习
数据科学
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具体描述

NumPy是一个优秀的科学计算库，提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能，不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能，而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。但与这些商业产品不同，它是免费的开源软件。

本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。另外，通过书中丰富的示例，你还将学会Matplotlib绘图，并结合使用其他Python科学计算库（如SciPy和Scikits），让工作更有成效，让代码更加简洁而高效。

主要内容：

在不同平台安装NumPy；

用简洁高效的NumPy代码实现高性能计算；

使用功能强大的通用函数；

使用NumPy数组和矩阵；

用NumPy模块轻松执行复杂的数值计算；

Matplotlib绘图；

NumPy代码测试。

《Python数据分析进阶实战：从数据清洗到模型部署》在数据爆炸的时代，掌握高效的数据分析技能已成为个人与企业发展的核心竞争力。本书并非旨在教授基础知识，而是面向已具备一定Python编程基础及数据处理初步概念的读者，深入探讨Python在数据分析领域的进阶应用，旨在将理论知识转化为实际操作能力，应对复杂多变的数据挑战。本书将带领您系统性地探索数据分析流程中至关重要的环节，重点聚焦于那些常常被初学者忽视但却直接影响分析结果质量的关键技术。我们从精细化数据清洗与预处理着手，这往往是数据分析中最耗时也最关键的步骤。您将学习如何运用pandas库更为精妙地处理缺失值，不仅仅是简单的填充，而是根据数据特性采用诸如KNN插补、模型预测插补等高级策略，并深入理解不同插补方法背后的统计学原理。对于异常值检测，我们将超越简单的IQR法则，介绍基于统计模型（如Z-score、Modified Z-score）以及更具鲁棒性的LOF（Local Outlier Factor）、Isolation Forest等机器学习算法在异常值识别中的应用，并学习如何有效处理这些异常值，例如删除、截断或转换。数据标准化与归一化是后续建模的基础，本书将详细讲解Min-Max Scaling、Standardization、RobustScaler等多种方法的适用场景及实现技巧，并分析它们对不同模型性能的影响。此外，我们还将触及文本数据预处理中的词干提取（Stemming）、词形还原（Lemmatization）、停用词（Stop words）移除以及TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）特征提取等核心技术，为后续自然语言处理（NLP）分析打下坚实基础。在探索性数据分析（EDA）的深度挖掘部分，本书将引导您超越基础的描述性统计，进入更为复杂的关联性分析与模式识别。您将学习如何利用seaborn与matplotlib等可视化库创建交互式、多维度的图表，例如箱线图（Box Plot）结合小提琴图（Violin Plot）分析分布与异常，散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）与热力图（Heatmap）揭示变量间的复杂关系，以及使用t-SNE、PCA等降维技术可视化高维数据，发现隐藏的聚类与趋势。本书还将介绍更高级的EDA技巧，如使用shapley值或Permutation Importance来理解特征对模型预测的贡献度，以及如何通过时序分析中的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来识别时间序列数据的模式。本书的核心内容之一在于构建与评估高级统计模型及机器学习模型。在统计建模方面，我们将深入探讨线性回归的诊断，包括残差分析、多重共线性检验（VIF）、异方差性检测（Breusch-Pagan检验）及其处理方法，并介绍广义线性模型（GLM）在非正态分布数据上的应用。在机器学习领域，本书将聚焦于一系列强大且实用的算法，并强调其在实际应用中的调优与选择。您将学习如何精通决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）与梯度提升机（Gradient Boosting Machines, 如XGBoost, LightGBM）的原理、参数调优（如Grid Search, Randomized Search, Bayesian Optimization）以及模型解释（Feature Importance, SHAP values）。对于分类问题，我们将深入讲解逻辑回归（Logistic Regression）的细微之处，以及支持向量机（SVM）在不同核函数下的表现，并重点介绍集成学习（Ensemble Learning）的强大威力。对于回归问题，除了线性模型，还将覆盖岭回归（Ridge）、Lasso回归（Lasso）等正则化技术，以及用于处理非线性关系的非参数方法。本书还将详述模型评估的多个维度，包括精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）与AUC（Area Under the Curve）、混淆矩阵（Confusion Matrix）的深入解读，以及交叉验证（Cross-validation）策略的选择与实现，帮助读者在多模型、多指标的权衡中做出最优选择。随着数据分析能力的提升，将模型部署到实际生产环境成为必然需求。本书的另一大亮点在于模型部署与应用。您将学习如何将训练好的模型打包，并利用Flask或FastAPI等轻量级Web框架构建API接口，实现模型的实时预测。我们将探讨模型序列化（如使用pickle或joblib）与反序列化的方法，以及如何设计高效的API端点来接收数据、进行预测并返回结果。此外，本书还将介绍容器化技术（如Docker）在模型部署中的优势，以及如何构建可重复、可扩展的部署环境，确保模型在生产环境中的稳定运行。对于需要批处理的应用场景，我们将展示如何通过定时任务或集成到现有数据管道中实现模型的批量预测。最后，本书将引导读者关注数据分析的伦理与合规性。在实际应用中，数据隐私保护、算法公平性以及结果的透明度至关重要。您将了解GDPR等相关法规对数据处理的要求，学习如何匿名化敏感数据，以及如何识别和缓解算法中的潜在偏见。此外，我们还将探讨如何清晰地解释模型结果，确保分析的结论能够被业务方理解并信任。本书适合具备Python基础、熟悉Pandas、NumPy等库，并对数据分析流程有初步认识的开发者、数据分析师、机器学习工程师以及对提升数据处理与建模能力有迫切需求的专业人士。通过本书的学习，您将能够更自信、更有效地驾驭复杂的数据集，从数据中提炼有价值的洞察，并将这些洞察转化为可执行的业务决策与创新的技术解决方案。

作者简介

Ivan Idris

实验物理学硕士，曾在多家公司从事Java开发、数据仓库开发和软件测试的工作，主要关注商务智能、大数据和云计算。Ivan喜欢写简洁的可测试代码，并乐于撰写有趣的技术文章，另著有《NumPy攻略：Python科学计算与数据分析》和Instant Pygame for Python Game Development How-to。个人博客：ivanidris.net。

目录信息

第1章　NumPy快速入门　　1
1.1 　Python　　1
1.2 　动手实践：在不同的操作系统上安装Python　　1
1.3 　Windows　　2
1.4 　动手实践：在Windows上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython　　2
1.5 　Linux　　4
1.6 　动手实践：在Linux上安装NumPy、Matplotlib、SciPy和IPython　　5
1.7 　Mac OS X　　5
1.8 　动手实践：在Mac OS X上安装NumPy、Matplotlib和SciPy　　5
1.9 　动手实践：使用MacPorts或Fink安装NumPy、SciPy、Matplotlib和IPython　　7
1.10 　编译源代码　　8
1.11 　数组对象　　8
1.12 　动手实践：向量加法　　8
1.13 　IPython：一个交互式shell工具　　11
1.14 　在线资源和帮助　　14
1.15 　本章小结　　15
第2章　NumPy基础　　16
2.1 　NumPy数组对象　　16
2.2 　动手实践：创建多维数组　　17
2.2.1 　选取数组元素　　18
2.2.2 　NumPy数据类型　　19
2.2.3 　数据类型对象　　20
2.2.4 　字符编码　　20
2.2.5 　自定义数据类型　　21
2.2.6 　dtype类的属性　　22
2.3 　动手实践：创建自定义数据类型　　22
2.4 　一维数组的索引和切片　　23
2.5 　动手实践：多维数组的切片和索引　　23
2.6 　动手实践：改变数组的维度　　26
2.7 　数组的组合　　27
2.8 　动手实践：组合数组　　27
2.9 　数组的分割　　30
2.10 　动手实践：分割数组　　30
2.11 　数组的属性　　32
2.12 　动手实践：数组的转换　　34
2.13 　本章小结　　35
第3章　常用函数　　36
3.1 　文件读写　　36
3.2 　动手实践：读写文件　　36
3.3 　CSV文件　　37
3.4 　动手实践：读入CSV文件　　37
3.5 　成交量加权平均价格（VWAP）　　38
3.6 　动手实践：计算成交量加权平均价格　　38
3.6.1 　算术平均值函数　　38
3.6.2 　时间加权平均价格　　39
3.7 　取值范围　　39
3.8 　动手实践：找到最大值和最小值　　40
3.9 　统计分析　　41
3.10 　动手实践：简单统计分析　　41
3.11 　股票收益率　　43
3.12 　动手实践：分析股票收益率　　43
3.13 　日期分析　　45
3.14 　动手实践：分析日期数据　　45
3.15 　周汇总　　48
3.16 　动手实践：汇总数据　　48
3.17 　真实波动幅度均值（ATR）　　52
3.18 　动手实践：计算真实波动幅度均值　　52
3.19 　简单移动平均线　　54
3.20 　动手实践：计算简单移动平均线　　54
3.21 　指数移动平均线　　56
3.22 　动手实践：计算指数移动平均线　　56
3.23 　布林带　　58
3.24 　动手实践：绘制布林带　　58
3.25 　线性模型　　61
3.26 　动手实践：用线性模型预测价格　　61
3.27 　趋势线　　63
3.28 　动手实践：绘制趋势线　　63
3.29 　ndarray对象的方法　　66
3.30 　动手实践：数组的修剪和压缩　　67
3.31 　阶乘　　67
3.32 　动手实践：计算阶乘　　67
3.33 　本章小结　　68
第4章　便捷函数　　70
4.1 　相关性　　70
4.2 　动手实践：股票相关性分析　　71
4.3 　多项式　　74
4.4 　动手实践：多项式拟合　　74
4.5 　净额成交量　　77
4.6 　动手实践：计算OBV　　78
4.7 　交易过程模拟　　79
4.8 　动手实践：避免使用循环　　80
4.9 　数据平滑　　82
4.10 　动手实践：使用hanning函数平滑数据　　82
4.11 　本章小结　　85
第5章　矩阵和通用函数　　86
5.1 　矩阵　　86
5.2 　动手实践：创建矩阵　　86
5.3 　从已有矩阵创建新矩阵　　88
5.4 　动手实践：从已有矩阵创建新矩阵　　88
5.5 　通用函数　　89
5.6 　动手实践：创建通用函数　　89
5.7 　通用函数的方法　　90
5.8 　动手实践：在add上调用通用函数的方法　　91
5.9 　算术运算　　93
5.10 　动手实践：数组的除法运算　　93
5.11 　模运算　　95
5.12 　动手实践：模运算　　95
5.13 　斐波那契数列　　96
5.14 　动手实践：计算斐波那契数列　　96
5.15 　利萨茹曲线　　97
5.16 　动手实践：绘制利萨茹曲线　　97
5.17 　方波　　99
5.18 　动手实践：绘制方波　　99
5.19 　锯齿波和三角波　　100
5.20 　动手实践：绘制锯齿波和三角波　　101
5.21 　位操作函数和比较函数　　102
5.22 　动手实践：玩转二进制位　　102
5.23 　本章小结　　104
第6章　深入学习NumPy模块　　105
6.1 　线性代数　　105
6.2 　动手实践：计算逆矩阵　　105
6.3 　求解线性方程组　　107
6.4 　动手实践：求解线性方程组　　107
6.5 　特征值和特征向量　　108
6.6 　动手实践：求解特征值和特征向量　　108
6.7 　奇异值分解　　110
6.8 　动手实践：分解矩阵　　110
6.9 　广义逆矩阵　　112
6.10 　动手实践：计算广义逆矩阵　　112
6.11 　行列式　　113
6.12 　动手实践：计算矩阵的行列式　　113
6.13 　快速傅里叶变换　　114
6.14 　动手实践：计算傅里叶变换　　114
6.15 　移频　　115
6.16 　动手实践：移频　　116
6.17 　随机数　　117
6.18 　动手实践：硬币赌博游戏　　117
6.19 　超几何分布　　119
6.20 　动手实践：模拟游戏秀节目　　119
6.21 　连续分布　　121
6.22 　动手实践：绘制正态分布　　121
6.23 　对数正态分布　　122
6.24 　动手实践：绘制对数正态分布　　122
6.25 　本章小结　　123
第7章　专用函数　　124
7.1 　排序　　124
7.2 　动手实践：按字典序排序　　124
7.3 　复数　　126
7.4 　动手实践：对复数进行排序　　126
7.5 　搜索　　127
7.6 　动手实践：使用searchsorted函数　　127
7.7 　数组元素抽取　　128
7.8 　动手实践：从数组中抽取元素　　128
7.9 　金融函数　　129
7.10 　动手实践：计算终值　　130
7.11 　现值　　131
7.12 　动手实践：计算现值　　131
7.13 　净现值　　131
7.14 　动手实践：计算净现值　　132
7.15 　内部收益率　　132
7.16 　动手实践：计算内部收益率　　132
7.17 　分期付款　　133
7.18 　动手实践：计算分期付款　　133
7.19 　付款期数　　133
7.20 　动手实践：计算付款期数　　134
7.21 　利率　　134
7.22 　动手实践：计算利率　　134
7.23 　窗函数　　134
7.24 　动手实践：绘制巴特利特窗　　135
7.25 　布莱克曼窗　　135
7.26 　动手实践：使用布莱克曼窗平滑股价数据　　136
7.27 　汉明窗　　137
7.28 　动手实践：绘制汉明窗　　137
7.29 　凯泽窗　　138
7.30 　动手实践：绘制凯泽窗　　138
7.31 　专用数学函数　　139
7.32 　动手实践：绘制修正的贝塞尔函数　　139
7.33 　sinc函数　　140
7.34 　动手实践：绘制sinc函数　　140
7.35 　本章小结　　142
第8章　质量控制　　143
8.1 　断言函数　　143
8.2 　动手实践：使用assert_almost_equal断言近似相等　　144
8.3 　近似相等　　145
8.4 　动手实践：使用assert_approx_equal断言近似相等　　145
8.5 　数组近似相等　　146
8.6 　动手实践：断言数组近似相等　　146
8.7 　数组相等　　147
8.8 　动手实践：比较数组　　147
8.9 　数组排序　　148
8.10 　动手实践：核对数组排序　　148
8.11 　对象比较　　149
8.12 　动手实践：比较对象　　149
8.13 　字符串比较　　149
8.14 　动手实践：比较字符串　　150
8.15 　浮点数比较　　150
8.16 　动手实践：使用assert_array_ almost_equal_nulp比较浮点数　　151
8.17 　多ULP的浮点数比较　　151
8.18 　动手实践：设置maxulp并比较浮点数　　151
8.19 　单元测试　　152
8.20 　动手实践：编写单元测试　　152
8.21 　nose和测试装饰器　　154
8.22 　动手实践：使用测试装饰器　　155
8.23 　文档字符串　　157
8.24 　动手实践：执行文档字符串测试　　157
8.25 　本章小结　　158
第9章　使用Matplotlib绘图　　159
9.1 　简单绘图　　159
9.2 　动手实践：绘制多项式函数　　159
9.3 　格式字符串　　161
9.4 　动手实践：绘制多项式函数及其导函数　　161
9.5 　子图　　163
9.6 　动手实践：绘制多项式函数及其导函数　　163
9.7 　财经　　165
9.8 　动手实践：绘制全年股票价格　　165
9.9 　直方图　　167
9.10 　动手实践：绘制股价分布直方图　　167
9.11 　对数坐标图　　169
9.12 　动手实践：绘制股票成交量　　169
9.13 　散点图　　171
9.14 　动手实践：绘制股票收益率和成交量变化的散点图　　171
9.15 　着色　　173
9.16 　动手实践：根据条件进行着色　　173
9.17 　图例和注释　　175
9.18 　动手实践：使用图例和注释　　175
9.19 　三维绘图　　177
9.20 　动手实践：在三维空间中绘图　　178
9.21 　等高线图　　179
9.22 　动手实践：绘制色彩填充的等高线图　　179
9.23 　动画　　180
9.24 　动手实践：制作动画　　180
9.25 　本章小结　　182
第10章　NumPy的扩展：SciPy　　183
10.1 　MATLAB和Octave　　183
10.2 　动手实践：保存和加载.mat文件　　183
10.3 　统计　　184
10.4 　动手实践：分析随机数　　185
10.5 　样本比对和SciKits　　187
10.6 　动手实践：比较股票对数收益率　　187
10.7 　信号处理　　190
10.8 　动手实践：检测QQQ股价的线性趋势　　190
10.9 　傅里叶分析　　192
10.10 　动手实践：对去除趋势后的信号进行滤波处理　　192
10.11 　数学优化　　194
10.12 　动手实践：拟合正弦波　　195
10.13 　数值积分　　197
10.14 　动手实践：计算高斯积分　　198
10.15 　插值　　198
10.16 　动手实践：一维插值　　198
10.17 　图像处理　　200
10.18 　动手实践：处理Lena图像　　200
10.19 　音频处理　　202
10.20 　动手实践：重复音频片段　　202
10.21 　本章小结　　204
第11章　玩转Pygame　　205
11.1 　Pygame　　205
11.2 　动手实践：安装Pygame　　205
11.3 　Hello World　　206
11.4 　动手实践：制作简单游戏　　206
11.5 　动画　　208
11.6 　动手实践：使用NumPy和Pygame制作动画对象　　208
11.7 　Matplotlib　　211
11.8 　动手实践：在Pygame中使用Matplotlib　　211
11.9 　屏幕像素　　214
11.10 　动手实践：访问屏幕像素　　214
11.11 　人工智能　　216
11.12 　动手实践：数据点聚类　　216
11.13 　OpenGL和Pygame　　218
11.14 　动手实践：绘制谢尔宾斯基地毯　　218
11.15 　模拟游戏　　221
11.16 　动手实践：模拟生命　　221
11.17 　本章小结　　224
突击测验答案　　225
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于我这样对数据可视化有迫切需求的人来说，《Python数据分析基础教程（第2版）》在可视化这部分内容上也做得相当出色。在掌握了基础的数据处理能力之后，如何将分析结果有效地呈现出来，就成为了下一个关键点。这本书并没有仅仅停留在介绍Matplotlib或Seaborn的基本用法，而是深入探讨了如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最合适的可视化图表。从简单的折线图、柱状图，到更复杂的散点图、箱线图，再到地图可视化等，书中都提供了详尽的示例和解读。我尤其欣赏书中关于如何优化图表、提升可视化效果的建议，例如如何调整颜色、标签、标题，以及如何避免一些常见的误导性可视化。这些细节的处理，让我的数据报告更加专业和具说服力。

评分☆☆☆☆☆

从学习的广度上看，《Python数据分析基础教程（第2版）》也给我的惊喜。除了核心的数据处理和可视化，书中还触及了一些更深入的领域，为读者打开了新的视野。例如，书中对数据建模的初步介绍，虽然不是专注于复杂的机器学习算法，但它清晰地解释了模型在数据分析中的作用，以及如何运用基础的统计方法来构建模型。这让我对后续深入学习机器学习有了更清晰的认识。此外，书中还对数据爬虫和数据仓库等概念进行了简要的介绍，虽然篇幅不长，但足以让读者了解数据获取和管理的不同途径，对于构建完整的数据分析体系非常有启发。这种“广度与深度并存”的设计，使得这本书不仅仅是一本基础教程，更像是一张指引读者探索更广阔数据科学世界的地图。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的爱好者，我最近有幸拜读了《Python数据分析基础教程（第2版）》。坦白说，在翻开这本书之前，我对市面上琳琅满目的Python数据分析书籍已经有些审美疲劳。然而，《Python数据分析基础教程（第2版）》却给我带来了一抹亮色，它的内容编排和讲解方式，都让我眼前一亮。这本书最大的亮点在于其对基础概念的深入浅出。作者并没有急于抛出复杂的算法或炫酷的可视化技巧，而是从最根本的Python基础知识入手，循序渐进地引导读者理解数据分析的整个流程。这一点对于初学者来说至关重要，很多时候，我们被海量的信息淹没，反而忽视了最基础的知识点。《Python数据分析基础教程（第2版）》恰恰填补了这一空白，它用清晰的语言，生动形象的比喻，将抽象的编程概念变得易于理解。我特别喜欢书中关于数据类型、数据结构以及基础数据操作的讲解，这部分内容为后续更高级的学习打下了坚实的基础。而且，书中提供的代码示例都经过精心设计，能够直接运行，并且附带了详细的解释，让我在学习过程中少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据处理和清洗方面的内容，简直是“神器”一般的存在。在实际的数据分析工作中，数据清洗往往占据了我们大部分的时间和精力。而《Python数据分析基础教程（第2版）》在这方面提供了非常系统和全面的指导。从缺失值的处理、异常值的识别与剔除，到数据格式的统一、字符串的正则表达式匹配，再到数据合并、分组聚合等等，书中几乎涵盖了我们在日常工作中遇到的所有常见的数据处理难题。作者对Pandas库的运用可谓炉火纯青，书中提供的各种技巧和方法，都非常实用且高效。我印象深刻的是关于数据透视表和交叉表的使用，这部分内容让我能够轻松地从海量数据中提取有价值的信息。而且，书中还特别强调了数据清洗过程中一些常见的“坑”，并给出了相应的规避方法，这对于避免我们在实际操作中犯错非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，《Python数据分析基础教程（第2版）》是一本值得反复阅读和实践的优秀教材。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。作者在讲解过程中，始终强调“为什么”和“如何做”，而不是简单地罗列“是什么”。这种注重理解和应用的教学理念，让我受益匪浅。书中的案例丰富多样，覆盖了金融、电商、医疗等多个领域，让我能够将所学知识与实际工作相结合。更重要的是，这本书并没有止步于提供解决方案，而是鼓励读者独立思考，去探索更多的数据分析可能性。在学习过程中，我感觉自己不仅仅是在学习一项技能，更是在培养一种解决问题的能力。这本书的出版，对于想要系统学习Python数据分析的从业者和学生来说，无疑是一个极佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

糕糕送我的书终于看完啦

评分☆☆☆☆☆

。。。除了打三个点我说不出什么来

评分☆☆☆☆☆

确实是，比较基础。因为很多方法的介绍之类我都没在书中找到。但是作为一本工具书来参考还是比较有用的。

评分☆☆☆☆☆

糕糕送我的书终于看完啦

评分☆☆☆☆☆

简单的入门书，看了翻译比去看帮助文档快一些