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出版者:人民邮电出版社

作者:张洪举

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2010-11

价格:49.00元

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isbn号码:9787115235022

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深入探索 Python 数据分析与科学计算实战 本书聚焦于如何利用 Python 强大的生态系统，结合 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等核心库，系统化地解决现实世界中的数据分析、数据挖掘和科学计算问题。 本指南旨在为初学者提供坚实的基础，同时为有经验的开发者和数据分析师提供深入的、面向实战的技巧与策略。我们不讨论数据库查询语言的细节，而是将焦点完全放在 数据处理流程的自动化、复杂数据的清洗与转换，以及如何通过高效的算法从数据中提取有价值的洞察。 --- 第一部分：Python 数据处理基石 本部分将夯实您在数据科学领域所需的 Python 基础，特别是针对数值计算和表格数据操作进行深度优化。 第 1 章：Python 环境搭建与科学计算生态概览 1.1 Anaconda/Miniconda 环境管理： 讲解如何创建和管理隔离的、版本可控的 Python 环境，确保项目依赖的稳定性和可复现性。 1.2 Jupyter Notebook/Lab 的高效使用： 探索交互式计算环境的高级特性，包括魔法命令（Magic Commands）、内核管理以及代码与文档的无缝集成。 1.3 核心库介绍： 快速概览 NumPy、Pandas、SciPy 的核心功能定位及其在数据管道中的作用。 第 2 章：NumPy：高性能数值计算的核心 2.1 ndarray 对象详解： 深入理解 NumPy 数组的底层结构、内存布局（行主序/列主序）以及维度（Shape）和数据类型（Dtype）对性能的影响。 2.2 向量化操作的艺术： 阐述如何完全避免 Python 原生循环，利用 NumPy 的 C 级优化函数进行大规模数组运算，这是性能优化的关键。 2.3 广播机制（Broadcasting）： 详细解析 NumPy 广播规则，如何在不同形状的数组间执行合法的算术运算，避免不必要的内存复制。 2.4 线性代数操作： 涵盖矩阵乘法、转置、逆矩阵、特征值分解（Eigen decomposition）等在科学计算中的应用实例。 第 3 章：Pandas：数据清洗与结构化分析的利器 3.1 Series 与 DataFrame 深入剖析： 不仅仅是表格，更关注索引（Index）的强大功能，包括 MultiIndex（多级索引）在处理复杂层次数据时的应用。 3.2 高效数据导入与导出： 掌握读取 CSV、JSON、Parquet、Excel 等多种格式的技巧，重点关注读取大型文件时的内存优化参数。 3.3 缺失值（NaN）的全面处理策略： 探究 `fillna()`、`dropna()` 的不同填充和删除策略，以及如何使用插值法（Interpolation）进行智能估计。 3.4 数据重塑与透视： 精通 `pivot_table()`、`stack()`、`unstack()` 的组合使用，实现数据从宽表到长表的转换和灵活的聚合分析。 3.5 时间序列处理进阶： 利用 Pandas 强大的日期时间对象（`DatetimeIndex`），进行频率转换（Resampling）、滑动窗口计算（Rolling/Expanding）等金融或科学数据分析的常见任务。 --- 第二部分：数据可视化与探索性分析 (EDA) 本部分侧重于如何将处理好的数据转化为直观的图形，以支持决策和发现潜在问题。 第 4 章：Matplotlib：绘图基础与精细控制 4.1 面向对象的绘图 API： 掌握 Figure、Axes、Axis 的层次结构，实现对图表每一个元素的精确定制。 4.2 常见图表类型实现： 散点图、折线图、柱状图、直方图的绘制与参数调优。 4.3 图表美化与定制： 字体、颜色映射（Colormaps）、图例、文本注解的高级设置，确保图表满足出版质量要求。 第 5 章：Seaborn：统计图形的快速构建 5.1 统计关系可视化： 利用 Seaborn 简化复杂统计图表的绘制，如关系图（`relplot`）、分布图（`displot`）和分类图（`catplot`）。 5.2 回归模型可视化： 演示如何一步到位地在散点图上叠加线性拟合线，直观评估变量关系。 5.3 多变量数据可视化： 运用 `hue`、`style`、`col` 等参数，在单个图表中有效地展示三个及以上变量的信息。 --- 第三部分：面向应用的机器学习流程 本部分转向应用层面，指导读者如何使用 Scikit-learn 框架搭建端到端的预测模型。 第 6 章：数据预处理与特征工程 6.1 特征缩放与归一化： 比较 `StandardScaler`、`MinMaxScaler`、`RobustScaler` 的适用场景及对模型性能的影响。 6.2 分类特征编码： 深入讨论 One-Hot Encoding、Label Encoding、目标编码（Target Encoding）的区别和陷阱。 6.3 特征选择技术： 介绍过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods，如 RFE）和嵌入法（Embedded Methods，基于模型本身）来优化特征集。 6.4 特征构造： 结合业务知识，利用现有特征通过数学变换、组合或交互作用创建更具预测力的特征。 第 7 章：Scikit-learn 基础建模与评估 7.1 模型管道（Pipelines）的构建： 学习如何使用 `Pipeline` 将预处理步骤和模型训练步骤串联起来，确保流程的原子性和可重现性。 7.2 交叉验证（Cross-Validation）： 掌握 K-Fold、Stratified K-Fold 等交叉验证策略，用于更可靠地评估模型泛化能力。 7.3 评估指标的深度解读： 针对分类问题（准确率、精确率、召回率、F1 分数、AUC-ROC），以及回归问题（MSE, RMSE, MAE, $R^2$）进行详细讲解和取舍分析。 第 8 章：经典机器学习算法实践 8.1 回归模型： 线性回归、岭回归（Ridge）、Lasso 回归及其正则化对模型复杂度的控制。 8.2 分类模型： 逻辑回归的概率解释、支持向量机（SVM）的核函数选择，以及朴素贝叶斯在文本分类中的应用。 8.3 树模型基础： 决策树的工作原理、过拟合的控制（剪枝），以及如何利用它们进行特征重要性分析。 第 9 章：集成学习与模型调优 9.1 集成方法： 深入理解 Bagging（随机森林）和 Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting）的原理差异和性能优势。 9.2 XGBoost/LightGBM 聚焦： 针对现代梯度提升框架的参数进行深入调优（学习率、树的深度、子采样等）。 9.3 超参数优化： 实践网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search），并介绍更高效的贝叶斯优化方法。 --- 第四部分：高级主题与性能优化 本部分面向希望提升代码效率和处理大规模数据集的读者。 第 10 章：SciPy 生态系统与优化 10.1 优化工具： 使用 `scipy.optimize` 模块解决复杂的非线性最小化问题。 10.2 信号处理与统计： 简要介绍 SciPy 在信号滤波、傅里叶变换以及高级统计检验中的应用。 第 11 章：性能瓶颈与加速策略 11.1 Profiling 分析： 使用 Python 内置的 `cProfile` 工具定位代码中的性能热点。 11.2 Numba 即时编译： 利用 Numba 的 `@jit` 装饰器，将关键的、纯 Python/NumPy 代码段即时编译成机器码，实现数量级的加速。 11.3 并行计算入门： 探讨使用 `multiprocessing` 库进行 CPU 密集型任务的并行处理。 本书的全部篇幅均致力于构建一个完整的、从原始数据到可部署模型的工作流，强调的是数据结构的操控、算法的实现与结果的有效解读，而非特定数据存储系统的查询技术。

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我是一个有着多年开发经验的程序员，在日常工作中，虽然经常会用到SQL，但我总感觉自己对它的理解停留在“够用就好”的层面，很少去深入研究其背后的原理和性能优化的技巧。直到我偶然看到了《锋利的SQL》这本书，我才意识到自己过去对SQL的认识是多么肤浅。《锋利的SQL》这本书，它的“锋利”之处在于，它不仅仅停留在语法层面的讲解，而是深入到了SQL的“灵魂”——查询优化器的工作原理。作者用一种非常严谨且富有洞察力的方式，剖析了数据库是如何解析、优化和执行SQL查询的。我特别喜欢书中关于“成本模型”和“统计信息”的讲解，这让我对SQL的执行过程有了全新的认识。原来，我们写的SQL语句，并非是直接被数据库执行，而是会经过一个复杂的“智囊团”——查询优化器的评估和调整。了解了这些原理，我才能更好地编写出能够被优化器“青睐”的SQL语句，从而大幅提升查询性能。这本书彻底改变了我过去编写SQL的习惯，让我开始更加注重SQL语句的可读性和可优化性。

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我是一名在金融行业工作的分析师，每天都需要处理大量的金融数据，进行复杂的统计分析和风险评估。传统的Excel工具已经完全无法满足我的需求，而SQL则是我工作中不可或缺的利器。《锋利的SQL》这本书，可以说是为我量身打造的一本实用指南。它不仅仅罗列了各种SQL函数和语法，更重要的是，它教会了我如何将SQL应用于实际的金融数据分析场景。书中关于“时间序列分析”和“窗口函数”的应用讲解，对我来说尤为重要。我能够轻松地利用这些高级特性，完成诸如计算移动平均、同期对比、排名分析等复杂的金融数据处理任务。作者还分享了很多实用的技巧，比如如何有效地处理缺失值、如何进行数据聚合和分组，以及如何使用CTE（公用表表达式）来简化复杂的查询逻辑。这些内容让我在面对复杂的金融数据时，能够游刃有余，极大地提升了我的工作效率和分析的深度。这本书让我深刻体会到了SQL在金融数据分析领域的强大威力。

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作为一个对数据可视化和商业智能领域有着浓厚兴趣的职场人士，我对SQL的掌握程度直接关系到我能否从海量数据中挖掘出有价值的洞察。过去，我总是依赖一些可视化工具提供的拖拽式界面来生成报表，但当遇到一些非常规的需求，或者需要进行深度的数据挖掘时，这些工具就显得力不从心了。《锋利的SQL》这本书，恰恰填补了我在这方面的知识空白。它不仅仅是一本SQL语法手册，更是一本教会我如何用SQL解决实际问题的指南。我尤其赞赏书中对于“性能调优”的深入讲解，这部分内容对于提升我的工作效率至关重要。例如，关于索引的设计、执行计划的分析，以及各种优化技巧的罗列，都非常具体且具有操作性。作者通过大量的案例分析，生动地展示了如何识别SQL查询中的性能瓶颈，并给出了一系列行之有效的解决方案。让我印象深刻的是，书中有一个关于“关联查询的性能差异”的案例，通过对比不同关联方式的查询语句，直观地展示了优化前后的巨大性能提升，这让我深刻认识到，即使是看似简单的SQL语句，也存在着巨大的优化空间。这本书让我明白，掌握SQL的精髓，就像拥有了一把开启数据宝藏的钥匙。

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作为一个长年与数据打交道的研究人员，我对SQL的理解经历了从陌生到熟练，再到渴望精通的过程。过去，我总是在各种零散的资料和博客中学习SQL，缺乏系统性的指导，很多时候走了不少弯路。《锋利的SQL》这本书，为我提供了一个非常系统和完整的学习框架。它不仅覆盖了SQL的基础语法，更重要的是，它深入探讨了SQL在复杂数据场景下的应用技巧和性能优化方法。我特别欣赏书中关于“事务处理”和“并发控制”的章节，这对于理解数据库的稳定性和数据一致性至关重要。在我的研究工作中，经常需要对大量数据进行并发访问和修改，理解这些底层机制能够帮助我更好地避免数据冲突和保证研究的准确性。此外，书中关于“数据库设计原则”的讲解，也让我受益匪浅。它帮助我理解了如何从根源上构建一个高效、可扩展的数据库，从而为后续的数据分析打下坚实的基础。

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我是一名刚刚接触数据库技术的学生，对SQL充满了好奇，但又感到无从下手。市面上的SQL教程琳琅满目，但很多都显得过于枯燥乏味，或者内容不够系统。《锋利的SQL》这本书，以其清晰的逻辑和生动的讲解，彻底改变了我对SQL的看法。作者并没有一上来就抛出大量的专业术语，而是先用通俗易懂的语言解释了SQL是什么，以及它在现代信息技术中的重要地位。我特别喜欢书中关于“SQL与其他编程语言的结合”的章节，这让我看到了SQL的广阔应用前景，也让我对未来的学习方向有了更清晰的认识。书中通过大量的代码示例，一步步引导读者去实践，让我能够边学边练，加深对知识的理解。我甚至开始主动去思考如何用SQL解决一些我平时生活中遇到的问题，比如管理我的藏书，或者记录我的运动数据。这本书不仅教会了我SQL的语法，更激发了我对数据和编程的兴趣。

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这是一本让我爱不释手，并且反复阅读的技术书籍。初次拿到《锋利的SQL》时，我对其封面设计的“锋利”二字印象深刻，而当深入阅读后，我才真正体会到它的含义。这本书真正做到了“锋利”，它精准、高效，直击SQL的本质。我是一名有着多年IT行业经验的从业者，接触过多种数据库和查询语言，但我从未遇到过一本像《锋利的SQL》这样，能够将SQL的精髓讲解得如此透彻的书籍。作者在书中对SQL的讲解，并非简单地罗列语法，而是深入到SQL的底层原理，比如查询优化器的内部机制，索引是如何工作的，以及各种数据类型的特性对查询性能的影响。我特别喜欢书中关于“如何编写可读性高且易于维护的SQL代码”的章节，这对于团队协作和项目的长期发展至关重要。作者用大量的实践经验，总结出了一系列宝贵的编码规范和技巧，让我受益匪浅。这本书就像一把精密的尺子，让我能够更准确地衡量和优化我的SQL代码，让我的数据处理工作更加高效和精准。

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坦白说，我最初被这本书的标题所吸引，是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐。当时我正苦于处理公司日益增长的数据量，日常的报表生成和数据分析工作耗费了我大量的时间和精力，而且效果总是不尽如人意。我尝试过一些其他的SQL教程，但很多都只是机械地罗列语法，缺乏系统性的指导和实际应用的深度。然而，《锋利的SQL》从一开始就展现出了它独特的价值。作者在书中并没有一开始就陷入各种复杂的子查询或窗口函数，而是先用通俗易懂的语言解释了SQL的逻辑思维方式，以及如何“像数据库一样思考”。这对于我这种已经有一定SQL基础但总感觉无法更进一步的人来说，简直是醍醐灌顶。我开始意识到，很多时候我写出的SQL查询效率不高，并不是因为我不会写，而是因为我没有从数据库的角度去理解和设计查询。书中关于“查询优化器的工作原理”的阐述，更是让我眼前一亮，原来我们写下的SQL语句，背后还有如此精密的“大脑”在为我们服务，而我们只需要学会如何“投喂”给它更美味的“数据食粮”，它就能回报给我们更快的执行速度。这种“道”与“术”的结合，让我对SQL的学习不再感到枯燥，而是充满了成就感。

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在我看来，一本好的技术书籍，不仅仅是知识的传递，更是一种思想的启迪。《锋利的SQL》这本书，恰恰做到了这一点。它不仅仅是在讲解SQL的语法和特性，更是在传授一种“数据思维”。作者在书中反复强调，学习SQL的最终目的，是为了更好地理解和驾驭数据。我尤其赞赏书中关于“理解数据背后的业务逻辑”的论述。很多时候，我们写出的SQL查询之所以效率不高，或者无法达到预期效果，根源在于我们对业务场景的理解不够深入。这本书引导我从更宏观的角度去审视SQL查询的编写，不仅仅是机械地组合语法，而是要站在业务的角度，去思考如何最有效地获取和处理数据。书中关于“SQL与ETL流程”的结合讲解，也让我受益匪浅。它让我明白，SQL不仅仅是用于数据查询，更是数据仓库构建和数据治理的关键环节。

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我是一名初入数据分析行业的新人，对SQL的了解仅限于一些基础的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句。在工作中，常常会遇到需要从复杂的数据库中提取和处理数据的情况，这时候我就显得力不从心，只能依赖有经验的同事或者求助于一些低效的Excel表格操作。我一直在寻找一本能够系统性地、由浅入深地讲解SQL的书籍。《锋利的SQL》这本书，对我来说，简直是一场及时雨。它的语言风格非常清晰易懂，即使是对于我这样SQL基础薄弱的读者，也能轻松理解。书中从最基础的概念讲起，循序渐进地引入更高级的特性。我特别喜欢书中关于“数据建模”和“范式理论”的章节，虽然一开始觉得有些理论化，但随着内容的深入，我才明白这些基础知识对于编写高质量、可维护的SQL代码是多么重要。作者用了很多生动形象的比喻来解释抽象的概念，比如将数据库表比作“房间”，将字段比作“抽屉”，让我在理解数据库结构时更加直观。这本书不仅教会了我如何写SQL，更教会了我如何“思考”SQL，如何去设计一个更优化的数据查询方案。

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这本书的封面设计就相当吸引眼球，简约而不失力量感，“锋利的SQL”这几个字仿佛自带一种穿透力，让人立刻联想到SQL语言在数据处理和分析中的那种精准、高效的特质。我原本对SQL的理解还停留在基础查询和简单的表连接层面，总觉得它是一种工具，虽然实用，但总归有些枯燥。然而，在翻阅这本书的开篇章节时，我被它对SQL精髓的剖析深深吸引。作者没有一开始就堆砌大量的语法细节，而是先从SQL的哲学层面入手，阐述了为什么SQL被誉为“数据世界的通用语言”，它如何能够跨越不同的数据库系统，又如何在复杂的数据场景下展现出无与伦比的灵活性。我特别喜欢书中关于“声明式编程”的讲解，它让我明白了SQL与过程式编程的根本区别，也让我开始重新审视之前写SQL查询时那些不经意间犯下的“冗余”和“低效”的毛病。读到这里，我感觉自己仿佛打开了一扇新世界的大门，对SQL语言的态度也从“工具”变成了“艺术”，充满了探索的欲望。这本书不愧是“锋利”二字，它精准地切入了SQL的核心，让我这个原本可能只是浅尝辄止的读者，开始渴望深入了解它的每一个细节。

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很好的Transact-SQL的书

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工具书

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很好的Transact-SQL的书

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适合初学者。SQL这种东西看太多书真没用，只是使用的话，本身就是比较浅的一门技术，多写写，几个月就熟悉了

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工具书