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出版者:清华大学出版社

作者:郎波

出品人:

页数:397

译者:

出版时间:2010-9

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302225874

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本名为《Python数据科学实战手册》的图书简介： --- Python数据科学实战手册 深入探索、高效实践：释放数据潜能的终极指南 作者： 钱文杰、李明宇 出版社： 蓝图科技出版社 出版日期： 2024年10月 定价： 128.00元 --- 内容概要 在当今这个由数据驱动的时代，无论您是初入数据科学领域的探索者，还是寻求提升实战技能的资深分析师，掌握一套行之有效、兼顾理论深度与工程实践的工具集都至关重要。《Python数据科学实战手册》正是为此目标而精心打造。本书摒弃了冗长晦涩的理论铺陈，专注于提供清晰、可操作的解决方案和行业前沿的最佳实践。 本书深度聚焦于使用Python生态系统中最核心的库——NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch——构建从数据采集、清洗、探索、建模到部署的完整数据科学工作流。我们不仅教授“如何使用”这些工具，更深入剖析其背后的设计哲学和性能优化技巧，确保读者能够构建出既准确又高效的解决方案。 全书内容结构严谨，逻辑递进自然，共分为五大部分、二十章，循序渐进地引导读者掌握数据科学的全貌。 --- 第一部分：数据科学基石与环境搭建（第1章 - 第4章） 本部分旨在为读者打下坚实的基础。我们首先明确数据科学的定义、角色与生命周期，并指导读者快速搭建起稳定、高效的Python开发环境（包括Anaconda/Miniconda、Jupyter Lab/Notebook的最佳配置）。 核心内容包括： 1. Python基础回顾与科学计算加速： 快速回顾Python面向对象特性，重点讲解如何利用`Numba`进行即时编译以提升计算速度。 2. NumPy：高效数值计算的内核： 深入探讨数组操作的底层机制，如广播（Broadcasting）原理、内存视图与拷贝的区别，以及向量化操作在性能优化中的决定性作用。 3. Pandas数据处理的艺术： 不仅仅是DataFrame的操作，本书详细讲解了多级索引（MultiIndex）的高级应用、时间序列数据的重采样与窗口函数（Rolling/Expanding），以及利用`Dask`进行大规模数据集的并行处理。 4. 数据采集与预处理实践： 涵盖Web爬虫（Requests/BeautifulSoup/Scrapy基础）、API接口调用，以及处理真实世界数据中常见的缺失值插补策略（基于模型和统计方法）与异常值检测技术。 --- 第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化（第5章 - 第8章） 数据是洞察力的源泉，而EDA是发掘洞察力的关键步骤。本部分将数据可视化提升到战略层面，教会读者如何通过视觉语言讲述数据背后的故事。 核心内容包括： 1. 统计学基础与描述性分析： 回顾核心统计概念，侧重于数据分布的理解、假设检验的实际应用场景，以及如何利用`SciPy`进行严谨的统计推断。 2. Matplotlib：精细控制的基石： 讲解面向对象的绘图接口，如何自定义图表元素的每一个细节，包括自定义颜色映射、注释和高质量图形的导出标准。 3. Seaborn：统计可视化的强大工具： 专注于复杂关系的可视化，如使用FacetGrid和PairGrid进行多变量分析，以及如何利用`Plotly`或`Bokeh`创建交互式仪表盘的初步概念。 4. 特征工程的视觉化检验： 如何通过箱线图、小提琴图来评估特征转换（如对数转换、标准化）的效果，以及使用热力图（Correlation Heatmaps）直观展示特征间的相关性。 --- 第三部分：经典机器学习算法与模型构建（第9章 - 第14章） 本部分是本书的核心，系统性地覆盖了从传统统计模型到现代集成学习的各项技术。我们将重点放在模型选择的依据、参数调优的策略以及模型评估的陷阱。 核心内容包括： 1. Scikit-learn工作流：Pipeline的威力： 强调使用`Pipeline`和`ColumnTransformer`来标准化和自动化整个建模过程，避免数据泄露。 2. 监督学习：回归与分类： 深入讲解线性模型（Lasso/Ridge）的正则化原理，以及支持向量机（SVM）的核技巧。分类部分侧重于逻辑回归的概率解释和决策树的工作机制。 3. 集成学习的深度应用： 详细对比Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines）的差异。特别介绍`XGBoost`, `LightGBM`, `CatBoost`的性能优势、并行化策略及其在Kaggle竞赛中的实战技巧。 4. 无监督学习与降维： K-Means聚类的优化（K-Means++），DBSCAN的参数选择，以及主成分分析（PCA）和t-SNE在数据可视化和特征压缩中的应用。 5. 模型评估与选择的艺术： 不仅仅是准确率，重点解析混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线的解读，以及交叉验证（K-Fold, Stratified K-Fold）的正确实施，理解偏差-方差权衡。 6. 模型可解释性（XAI）入门： 介绍LIME和SHAP值如何帮助我们理解复杂模型的预测依据，增强结果的透明度和可信度。 --- 第四部分：深度学习框架与应用（第15章 - 第18章） 随着复杂任务（如图像识别、自然语言处理）的需求增加，深度学习成为必备技能。本部分聚焦于TensorFlow 2.x/Keras和PyTorch两大主流框架的实践。 核心内容包括： 1. 深度学习基础与框架对比： 讲解神经网络的基本构建块（激活函数、损失函数、优化器），并对比Eager Execution（PyTorch/TF 2.x）与Graph Execution的优劣。 2. 使用Keras/TensorFlow构建高效网络： 专注于使用Functional API构建复杂的网络结构，实现迁移学习（如使用预训练的VGG/ResNet模型）。 3. PyTorch的动态计算图实践： 掌握`torch.nn`, `torch.optim`的用法，重点讲解数据加载器（DataLoader）的自定义与多线程加速。 4. 基础应用案例： 分别使用两个框架实现一个图像分类任务（CIFAR-10）和一个简单的文本分类任务（使用Embedding层）。 --- 第五部分：项目部署与工程化（第19章 - 第20章） 数据科学的价值最终体现在落地应用上。本部分将模型从Jupyter Notebook带入生产环境。 核心内容包括： 1. 模型持久化与版本控制： 讲解如何使用`joblib`和`pickle`保存模型，以及利用`MLflow`或`DVC`进行实验跟踪和模型版本管理。 2. 模型服务化（Serving）： 介绍如何使用`Flask`或`FastAPI`快速构建RESTful API来部署训练好的模型，实现实时预测服务，并探讨使用`Docker`进行环境容器化的必要性。 --- 本书的特色与优势 实战驱动，案例详尽： 全书穿插了十余个真实世界数据集的案例分析，从金融风控、医疗诊断到市场营销预测，确保学以致用。 代码质量优先： 所有代码片段均经过严格测试，遵循PEP 8规范，并提供详细的性能分析和优化注释。 面向现代生态： 重点讲解了最新的库版本特性和行业推荐的工作流，而非过时的API。 深入底层原理： 在教授技术的同时，适时剖析算法和库的底层数据结构与计算逻辑，帮助读者从“使用者”晋升为“设计者”。 适合读者： 计算机科学、统计学、数学及相关专业的学生。 希望通过Python转型数据分析师或数据科学家的职场人士。 需要系统性提升数据建模和工程化能力的软件工程师。 对数据科学有浓厚兴趣，渴望建立完整技术栈的自学者。 准备知识： 具备Python基础编程能力（变量、循环、函数、基础面向对象概念）。 --- 《Python数据科学实战手册》—— 不只是代码的堆砌，更是思维方式的重塑。

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这本书的实战性是我最欣赏的一点，它绝非一本躺在书架上“镇宅”的理论大全。作者非常巧妙地穿插了大量企业级应用中常见的实际问题和解决方案。比如，在讲解JDBC事务管理时，它不仅展示了`setAutoCommit(false)`的基本用法，还详细对比了声明式事务和编程式事务在不同业务场景下的适用性，并提供了相应的代码模板。当讲到网络编程部分时，作者没有仅仅满足于TCP/UDP套接字的建立，而是花了一整章的篇幅去解析HTTP协议的握手过程和关键头部信息，甚至还贴心地附上了如何使用Netty构建一个简易服务器的框架性指导。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的编写手法，极大地提升了我的学习效率。每次我遇到一个实际开发中的难题，翻开这本书，总能找到相关的章节，用一种非常系统、规范的方式来解决问题，而不是东拼西凑网上的零散博客。对于那些希望从“会写代码”迈向“能构建系统”的开发者来说，这本书提供了从微观代码到宏观架构的完整视野。

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这本书最让我感到惊喜的是它对Java生态系统的前瞻性介绍。虽然核心内容是语言本身，但作者显然拥有广阔的视野，并未将Java局限在孤立的语法层面。书中专门用了一部分篇幅来介绍Maven和Gradle这两个构建工具的核心概念，特别是依赖管理和生命周期执行顺序的差异，这对于我们构建大型项目至关重要。更难得的是，它非常负责任地对Java 8之后引入的Lambda表达式和Stream API进行了详尽的讲解，并将其与传统的迭代循环进行了性能和可读性的对比分析。这些内容紧跟行业主流，确保了读者学到的知识不是过时的。即便是涉及到JVM调优的皮毛介绍，也指向了Flight Recorder等现代工具的使用，而不是老旧的命令行参数。这本书的整体感觉是权威且与时俱进的，它提供了一个扎实的语言基础，同时又为读者指明了深入学习企业级开发框架的清晰路径，可以说是连接理论学习与现代软件工程实践的一座坚实桥梁，非常值得投入时间去精读。

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说实话，刚拿到这本厚砖头时，我内心是抗拒的，总觉得现在的技术更新如此之快，如此大篇幅的理论讲解会不会很快就过时了？然而，这本书的价值恰恰在于它对“不变”之物的深刻阐述。它深入探讨了Java虚拟机的工作原理，像解剖青蛙一样细致地分析了内存模型、垃圾回收机制（GC）的几种主流算法的优劣比较。这部分内容绝对不是那种囫囵吞枣的介绍，而是涉及到内存屏障、并发编程中的happens-before原则的深度剖析。我过去读过一些关于并发的书籍，总是停留在API调用的层面，但这本书却把底层硬件对指令重排序的影响也考虑进去了，这使得我对多线程编程中那些诡异的Bug有了一个全新的认识。更让我惊喜的是，它在讲解泛型时，不仅涉及了类型擦除，还用图表清晰地展示了原始类型与泛型类型在字节码层面的转换过程。读完这些章节，我感觉自己对Java这门语言的“骨架”有了更深的敬畏，它让我意识到，真正的技术深度，永远藏在那些看似枯燥的底层原理之中。这本书的论述风格是典型的学院派严谨，数据详实，逻辑链条无懈可击，非常适合那些追求极致理解的进阶学习者。

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这本编程教材简直是为我这样的初学者量身定做的！从最基础的变量、数据类型讲起，每一步都走得异常扎实。作者没有急于展示那些炫酷的框架或高级特性，而是花了大量篇幅解释“为什么”要这么写，背后的逻辑是什么。比如，在讲到面向对象概念时，不仅仅是罗列了封装、继承、多态的定义，而是通过一个又一个贴近生活的例子，比如“汽车”类与“卡车”类的关系，让我深刻理解了抽象和实例化的区别。代码示例的复杂度是循序渐进的，一开始的“Hello World”简单到令人发指，但到了后面讲解异常处理和文件I/O时，结构清晰的案例足以让我独立完成一个小型的项目框架。我尤其欣赏它在讲解集合框架时那种庖丁解牛般的细致，HashMap的底层结构解析，即便是资深程序员也觉得获益匪浅，更别提我这种正在摸索中的人了。这本书的排版也做得极好，关键术语加粗、重点语句用不同颜色区分，即便面对厚厚的一本书，也不会产生阅读疲劳。对于希望打下坚实Java基础，不想被市面上那些只谈“速成”的浮夸书籍误导的人来说，这本书绝对是值得信赖的引路灯，它教会我的不仅仅是语法，更是一种严谨的编程思维。

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我必须承认，这本书的阅读体验是具有一定挑战性的，它要求读者有足够的耐心去消化那些复杂的数学和算法背景知识。特别是在涉及到设计模式的应用章节，作者采取了一种非常深入的剖析角度。例如，在讲解策略模式时，它不满足于展示基础的接口和实现类，而是引入了UML状态图来描绘对象在不同策略切换时的行为变化，甚至还讨论了在函数式编程范式下，如何用Lambda表达式更简洁地实现相同的功能，并分析了各自的性能权衡。在涉及到设计原则（SOLID）时，作者引用了多个“坏味道”的代码片段，然后一步步展示如何通过重构将其优化到符合原则的优雅状态，这种“先破后立”的讲解方式令人印象深刻。它的语句密度非常高，没有一句废话，每一个句子都在传递信息，这使得在阅读速度较慢时，需要经常回溯。然而，正是这种高密度和深度，保证了它不会成为一本快餐读物。它更像是一部需要反复研读的工具书和参考手册，每读一遍都会有新的感悟，尤其适合那些在技术瓶颈期寻求突破的资深工程师。

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北航计院用的教材。有C++的基础，读这本教材很顺畅。我从这本教材中主要收获了内部类、接口、多线程编程、Java IO、 Swing UI、JDBC等知识点。

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国内算是不错的java入门书籍.

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北航计院用的教材。有C++的基础，读这本教材很顺畅。我从这本教材中主要收获了内部类、接口、多线程编程、Java IO、 Swing UI、JDBC等知识点。

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北航计院用的教材。有C++的基础，读这本教材很顺畅。我从这本教材中主要收获了内部类、接口、多线程编程、Java IO、 Swing UI、JDBC等知识点。

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北航计院用的教材。有C++的基础，读这本教材很顺畅。我从这本教材中主要收获了内部类、接口、多线程编程、Java IO、 Swing UI、JDBC等知识点。