Python数据科学实践:第二版
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更新于2024-07-18
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"Python Data Science Second Edition"
本书"Python Data Science Essentials Second Edition"是针对希望深入理解和应用Python进行数据科学实践的专业人士的一份指南。作者Alberto Boschetti和Luca Massaron通过本书,旨在帮助读者成为高效的数据科学家,掌握Python的关键概念。
在数据科学领域,Python因其易学性、丰富的库支持和强大的计算能力而备受青睐。本书首先介绍了数据科学的基本概念,然后详细阐述了如何安装和配置Python环境。对于初学者来说,选择Python 2还是Python 3是一个常见问题,书中对此进行了讨论,并提供了逐步的安装指导。作者还提到了科学计算发行版,如Anaconda、Enthought Canopy、PythonXY和WinPython,这些都包含了一系列预装的科学计算包,便于快速开始数据科学工作。
书中强调了虚拟环境的重要性,特别是使用conda工具管理不同项目所需的独立环境。这样可以避免版本冲突,确保项目的可重复性。接下来,作者列出了数据科学中必不可少的Python库,包括:
1. NumPy:基础的数值计算库,提供了高效的多维数组操作。
2. SciPy:建立在NumPy之上,提供更高级的数学、科学和工程计算功能。
3. pandas:数据处理和分析的强大工具,特别适合于结构化和半结构化数据。
4. Scikit-learn:机器学习库,包含了多种分类、回归、聚类和降维算法。
5. Jupyter:交互式计算环境,支持多种编程语言,常用于数据探索和可视化。
6. Matplotlib:2D绘图库,用于创建静态、动态和交互式的图表。
7. Statsmodels:统计建模和经济计量学工具,用于统计测试和估计。
8. BeautifulSoup:网页解析库,用于提取结构化数据。
9. NetworkX:用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能的软件。
10. NLTK:自然语言处理库,提供了分词、词性标注、命名实体识别等功能。
11. Gensim:用于处理文本和主题建模的库。
12. PyPy:Python的替代实现,通常运行速度更快。
13. XGBoost:优化的分布式梯度增强库,用于实现机器学习算法。
14. Theano:深度学习框架,用于定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。
15. Keras:基于TensorFlow和Theano的深度学习库,简化了神经网络模型的构建。
通过阅读本书,读者将能够熟练运用这些库,进行数据清洗、预处理、分析、建模以及可视化等数据科学的核心任务。此外,书中还涵盖了实际案例,使理论知识与实践应用相结合,提升读者的数据科学实战能力。
2017-10-03 上传
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daylesslu
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