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出版者:

作者:谷尻 かおり

出品人:

页数:0

译者:游子贤

出版时间:2020-4-23

价格:0

装帧:

isbn号码:9789865024734

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• Python
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《数据科学的基石：Python高效编程与实践指南》 内容简介： 本书旨在为那些渴望掌握Python这门通用且强大编程语言，将其应用于数据处理、科学计算和自动化任务中的读者提供一份全面而深入的实践指南。我们深知，理论知识只有通过实际操作才能转化为真正的能力。因此，本书的叙事结构围绕“理解原理—掌握工具—解决问题—优化效率”这一逻辑链条精心设计，确保读者不仅能写出“能跑起来”的代码，更能写出“高效、可维护、符合行业标准”的程序。 第一部分：Python基础构建——从零到熟练 本部分专注于夯实Python编程的语言基础，但区别于其他教材的侧重于语法罗列，我们采用“问题驱动”的学习模式。 1. 环境搭建与效率起点： 我们将详述如何配置最佳的Python开发环境，不仅仅是安装Anaconda或Miniconda，更重要的是，深入讲解虚拟环境（`venv`和`conda`）的隔离与管理哲学，解释为什么在项目中使用独立环境是专业开发的基石。接着，我们将介绍Jupyter Notebook/Lab的进阶使用技巧，包括魔术命令（Magic Commands）的应用，以及如何利用其交互性进行快速数据探索。 2. 数据结构的高级运用： 除了列表（`list`）、字典（`dict`）和元组（`tuple`）的基本操作，本章将重点剖析它们的底层实现逻辑和性能考量。例如，深入探讨哈希表在字典中的运作机制，以及何时应使用集合（`set`）来优化查找效率。我们将引入Python的内置数据类型在特定场景下的性能瓶颈分析，并给出优化建议。此外，我们将介绍`collections`模块中的高级容器，如`deque`（双端队列，用于高效地实现FIFO或LIFO结构）和`namedtuple`（命名元组，提高代码可读性）。 3. 控制流的艺术与迭代器/生成器的奥秘： 代码的执行流程控制是程序逻辑的体现。除了`if/else`和`for/while`，我们将深入探讨列表推导式（List Comprehensions）和字典推导式，展示如何用更简洁、更Pythonic的方式表达循环逻辑，并对比其与传统`for`循环的性能差异。更关键的是，本章将揭示Python中迭代器（Iterator）和生成器（Generator）的强大之处。通过`yield`关键字的运用，读者将学会如何处理大型数据集，实现“惰性求值”，从而显著降低内存占用，这是处理大数据集的关键技能。 4. 函数式编程的初体验： Python虽然是多范式语言，但其对函数式特性的支持非常友好。我们将讲解高阶函数（Higher-Order Functions），如`map`、`filter`和`reduce`，并重点介绍`lambda`表达式的合理使用场景。更深入地，我们将探讨装饰器（Decorators）的底层原理，并展示如何利用装饰器来为函数动态添加功能，如日志记录、性能计时或权限检查，这是编写可重用代码库的必备技术。 第二部分：数据科学的核心工具箱——Pandas与NumPy精通 本部分将完全聚焦于数据处理的“瑞士军刀”——NumPy和Pandas。我们不满足于基础的索引和切片，而是侧重于高性能的向量化操作和复杂的数据重塑。 1. NumPy：向量化计算的引擎： 本章将详细阐述NumPy数组（`ndarray`）与标准Python列表的根本区别，特别是其在内存布局和CPU缓存利用上的优势。重点内容包括：多维数组的创建、广播（Broadcasting）机制的深入解析（理解广播是实现高效运算的关键），以及线性代数运算的实际应用。读者将学会如何使用NumPy的内置函数进行快速的统计计算和矩阵操作，避免低效的Python层面的循环。 2. Pandas数据结构精炼： 我们将彻底区分`Series`和`DataFrame`的使用场景。在数据清洗阶段，本章将提供一套系统的清洗流程：缺失值（`NaN`）的高级处理策略（不仅仅是删除或填充均值，还包括基于模型的插值方法），异常值检测与处理技术（如Z-Score或IQR方法在Pandas中的实现）。 3. 数据转换与重塑的艺术： 这是Pandas最强大的功能之一。我们将详述数据透视表（`pivot_table`）的构建逻辑，以及如何使用`groupby()`进行分组聚合操作，并展示如何链式调用这些方法以构建复杂的数据分析管道。此外，`merge`、`join`和`concat`这三个关键函数在处理关系型数据时的细微差别和最佳实践将被深入探讨。 4. 时间序列数据的专业处理： 针对金融、物联网等领域，时间序列数据处理至关重要。本章将讲解Pandas对时间索引（`DatetimeIndex`）的强大支持，包括日期和时间的解析、重采样（Resampling，如将日数据聚合为月度数据）、时间窗口计算（Rolling Windows）以及滞后/超前操作（Lag/Lead）。 第三部分：数据可视化与报告——清晰的沟通 强大的分析需要清晰的展示。本部分侧重于如何使用行业标准库来生成既美观又信息丰富的图表。 1. Matplotlib深度定制： 我们将超越基础的`plt.plot()`。重点在于理解Matplotlib的面向对象接口，如何精确控制图表的各个元素（Figure, Axes, Artist），以及如何使用子图（Subplots）布局复杂的图形。高级技巧包括自定义颜色映射（Colormaps）、添加注释和使用不同的坐标轴类型。 2. Seaborn的统计可视化： 针对统计数据，Seaborn提供了更高级的抽象。本章将展示如何使用Seaborn的一行代码快速生成分布图（如`histplot`, `kdeplot`）、关系图（如`scatterplot`与`lmplot`）和分类图（如`boxplot`, `violinplot`），并重点介绍FacetGrid和PairGrid在探索多个变量关系时的强大能力。 3. 交互式可视化入门： 认识到静态图表的局限性，我们将简要介绍Plotly或Bokeh等库的初步应用，指导读者如何创建可缩放、可悬停查看信息的交互式图表，提升报告的动态效果。 第四部分：高效编程与软件工程实践 专业的数据处理不仅依赖工具，更依赖于健壮的代码结构。本部分将提升读者的代码质量和自动化能力。 1. 模块化与包管理： 学习如何将代码拆分成多个独立的模块（`.py`文件），并理解`__init__.py`的作用，从而构建可导入和复用的代码包。我们将讨论如何使用`pip`管理项目依赖，以及版本锁定的重要性。 2. 错误处理与调试艺术： 程序必然会出错，关键在于如何优雅地处理它们。我们将深入讲解`try/except/finally`的用法，如何自定义异常（Custom Exceptions），并指导读者使用Python内置的`pdb`（Python Debugger）进行断点调试，而不是仅仅依赖`print`语句。 3. 性能剖析与优化基础： 了解代码慢在哪里是优化的第一步。我们将介绍使用`timeit`模块进行微观性能测试，并介绍`cProfile`进行函数级别的性能剖析，帮助读者识别代码中的热点（Hotspots），从而更有针对性地进行优化，如向量化替代循环、选择更优的数据结构等。 通过本书的学习，读者将掌握一套完整的数据分析和自动化编程工作流，能够自信地处理真实世界中复杂的数据集，并构建出高性能、易于维护的Python应用程序。

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坦白讲，我本来以为这种面向“文科生”的编程书，很可能会为了降低门槛而牺牲掉一些技术深度，变成一本华而不实的“入门样板房”。然而，这本书的平衡掌握得非常巧妙。它确实在起始部分做得非常友好和接地气，确保了基础的稳固性。但随着章节的深入，你会发现它并未在核心概念上打折扣。那些稍微复杂一点的主题，比如文件I/O操作的异常处理，或者基础的数据结构操作，作者都会用一种非常结构化的方式去呈现，保证了知识的严谨性。它没有为了迎合“非技术背景”的读者而变得过于浅薄，而是通过优秀的讲解技巧，把那些原本需要深厚数学或逻辑背景才能理解的概念，用清晰的逻辑链条呈现了出来。这让我在享受轻松阅读体验的同时，也感觉自己学到了扎实、可靠的知识体系。

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我个人特别欣赏作者在选择“实战案例”时的考量。很多入门书籍的例子要么是过于抽象的数学题，要么是枯燥的命令行操作，学完之后感觉自己仍然和真实世界脱节。这本书的例子则明显更贴近普通人的生活和兴趣点。我记得有一个章节是关于如何用Python处理一些文本数据，作者选用的例子竟然是如何分析一份小说大纲的词频分布，或者如何对几个网站的公开信息进行简单的抓取和整理。这些案例不仅趣味性强，而且让人能立刻感受到编程的实用价值——“哦，原来我生活中遇到的这些琐事，都可以通过写几行代码来自动化解决！”这种即时的成就感和关联性，是持续学习的最大动力，它让Python不再是一个陌生的工具，而成为了解决我日常问题的得力助手。

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这本书的排版和装帧设计真是没得说，拿到手里就有一种很舒服的感觉。封面设计简洁又不失现代感，字体选择也很有品味，看着就让人忍不住想翻开来看看里面的内容。内页的纸张质量也相当不错，不像有些技术书籍那样油腻或者反光，阅读体验很舒适，长时间看也不会觉得眼睛累。尤其是那些代码示例的排版，作者显然在细节上花了不少心思，缩进、高亮、注释的位置都处理得恰到好处，即使是初次接触编程的人，也能清晰地分辨出代码结构，不会被密密麻麻的字符吓到。这种对阅读体验的重视，在很多纯粹的技术手册中是很难得一见的，它让学习过程本身变成了一种享受，而不是煎熬。这种注重细节的工匠精神，让我对接下来要学习的内容充满了期待，感觉作者不仅仅是在教你编程，更是在引导你建立一种对良好代码和阅读习惯的审美认知。

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我得说，这本书在“化繁为简”这一点上做得实在太出色了。我之前尝试过几本号称是给“零基础”准备的Python教材，结果进去几页就开始各种函数、面向对象、数据结构扑面而来，完全跟不上节奏，看得我头都大了。但这本书的叙事方式完全不一样，它更像是一位经验丰富的老师，耐心地牵着你的手，从最基础的概念开始讲起，每一步都解释得非常透彻，而且总能找到一个和我们日常生活经验紧密相关的类比来辅助理解。比如讲到变量的时候，它没有直接抛出复杂的定义，而是用了一个很生动的比喻，让我一下子就明白了数据在内存中是如何被“存放”和“调取”的。这种循序渐进，并且时刻关注读者“能不能跟上”的教学策略，极大地增强了我的学习信心，让我真切地体会到，原来编程并非高不可攀的“理工科专属技能”。

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这本书最让我惊喜的一点是，它似乎完全摒弃了那种干巴巴的、只讲“是什么”不讲“为什么”的教科书腔调。它不是那种堆砌名词的工具书，而更像是一本讲述“编程思维”的入门指南。作者很擅长在讲解具体语法的同时，穿插讲述背后的设计哲学和实际应用的场景。比如，当讲到一个特定的循环结构时，它不会只停留在讲解循环的执行流程，而是会深入探讨为什么在某些情况下使用这个循环比其他方式更优雅、更高效。这种带着“思考”去学习的方式，让我不仅仅是学会了如何写出能运行的代码，更重要的是，开始懂得如何去思考一个问题，并用Python这种语言的特点去解决它。这种思维层面的提升，对于一个初学者来说，价值远超掌握几个API函数。

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