Python实战指南：统计与机器学习从入门到精通

"《统计与机器学习在Python中》是一本由Edouard Duchesnay、Tommy Löfstedt和Feki Younes合著的实战指南，专为Python初学者和数据分析、机器学习专业人士设计。该书于2021年10月4日发布，主要针对使用Python进行数据科学实践，涵盖了从安装Python环境、基础操作到高级主题，如numpy数组处理、pandas数据管理、matplotlib和seaborn数据可视化、统计分析（包括单变量、多元统计和时间序列分析）、线性混合模型，以及机器学习的基本概念，如线性降维等。 在第一部分，作者介绍了Python数据科学生态系统，强调了其在机器学习中的核心地位。章节2详细讲解了Python语言的基础，包括导入库、基本操作、数据类型、执行控制语句、列表推导、函数定义、正则表达式、系统编程、脚本编写和网络功能等。这部分内容对于熟悉编程语言结构至关重要。 接着，章节3深入探讨科学计算Python工具，如numpy用于数组和矩阵处理，pandas则专注于数据清洗、转换和分析。数据可视化是通过matplotlib和seaborn模块实现的，使读者能够理解和呈现数据趋势。 在统计部分，章节4涵盖了统计学的各个方面，从单变量统计（如均值、方差）到多元分析和时序数据处理。作者还提供了一个关于脑体积研究的实验室项目，让读者应用所学知识解决实际问题。 最后，章节5集中于机器学习，包括线性降维技术，这通常是许多算法的入门点，为后续的模型构建和预测奠定了基础。全书包含丰富的实例和练习，帮助读者扎实掌握Python在统计和机器学习领域的实践技能。 总体而言，《Statistics and Machine Learning in Python》是一本既适合新手入门，又适合有一定经验者提升Python数据分析和机器学习能力的实用教材，通过实践操作和理论讲解相结合的方式，帮助读者掌握Python工具链并应用到实际项目中。"