前 言

如今，我們生活在一個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的世界，每天都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，不可能依靠人力去分析產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)并做出決策。人類(lèi)的決策越來(lái)越多地被計(jì)算機(jī)輔助決策所取代，這也得益于數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展。數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)深入到我們互聯(lián)世界中的每個(gè)角落，市場(chǎng)對(duì)那些十分了解數(shù)據(jù)科學(xué)算法并且有能力用這些算法進(jìn)行編程的人才需求是不斷增長(zhǎng)的。數(shù)據(jù)科學(xué)是多領(lǐng)域交叉的，簡(jiǎn)單列舉幾個(gè)：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。這對(duì)那些渴望成為數(shù)據(jù)科學(xué)家以及已經(jīng)從事這一領(lǐng)域的人們?cè)诟鞣矫娑急陡袎毫Α０阉惴ó?dāng)成黑盒子應(yīng)用到?jīng)Q策系統(tǒng)里，可能會(huì)適得其反。面對(duì)著無(wú)數(shù)的算法和數(shù)不清的問(wèn)題，我們需要充分掌握潛在的算法理論，這樣才能給每個(gè)指定的問(wèn)題選擇最好的算法。

作為一門(mén)編程語(yǔ)言，Python演變至今，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的首選之一。在快速原型構(gòu)建方面，它能充分發(fā)揮了腳本語(yǔ)言的能力，對(duì)于成熟軟件的開(kāi)發(fā)，它精巧的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)也十分適合，再加上它在數(shù)值計(jì)算方面神奇的庫(kù)，這些都使得它被眾多數(shù)據(jù)科學(xué)家和一般的科學(xué)編程群體所推崇。不僅如此，由于Django和Flaskweb等Web框架的出現(xiàn)，Python 在Web開(kāi)發(fā)人員中也很受歡迎。

本書(shū)通過(guò)精心編寫(xiě)的內(nèi)容和精選的主題來(lái)滿足讀者的需求，無(wú)論是新手還是經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家都將從中獲益。本書(shū)的內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)科學(xué)的不同方面，包括數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)分析與挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)等。每一章都經(jīng)過(guò)精心編寫(xiě)，帶領(lǐng)讀者探索相關(guān)領(lǐng)域。本書(shū)為讀者提供了足夠的數(shù)學(xué)知識(shí)來(lái)理解不同深度的算法功能。只要你有需求，我們都能為好學(xué)的讀者提供充分的指導(dǎo)，各個(gè)主題都十分便于讀者學(xué)習(xí)和理解。

本書(shū)給讀者帶來(lái)了數(shù)據(jù)科學(xué)的藝術(shù)力和Python編程的力量，并幫助他們掌握數(shù)據(jù)科學(xué)的概念。了解Python語(yǔ)言并不是死板地跟隨本書(shū)學(xué)習(xí)，非Python程序員可以從第1章開(kāi)始閱讀，里面涵蓋了Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及函數(shù)編程等概念。

前幾章涵蓋了數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)，后面的章節(jié)則致力于高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)算法。目前最先進(jìn)的算法已經(jīng)引領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家在不同的行業(yè)實(shí)踐中進(jìn)行探索，這些算法包括集成方法、隨機(jī)森林、正則化回歸等，書(shū)中將會(huì)詳細(xì)介紹。一些在學(xué)術(shù)界流行而仍未廣泛引入到主流應(yīng)用中的算法，例如旋轉(zhuǎn)森林等在文中也有詳細(xì)介紹。

目前市場(chǎng)上有許多個(gè)人撰寫(xiě)的數(shù)據(jù)科學(xué)方面的書(shū)籍，但我認(rèn)為它們?cè)趯㈦[藏在數(shù)據(jù)科學(xué)算法背后的數(shù)學(xué)原理和一些實(shí)施中的細(xì)節(jié)相結(jié)合方面仍存在很大空缺，本書(shū)志在填補(bǔ)這一空白。每一個(gè)主題，恰如其分的數(shù)學(xué)知識(shí)講解能引導(dǎo)讀者理解算法工作原理。我相信讀者可以在他們的應(yīng)用中充分感受這些方法帶來(lái)的效益。

這里有一個(gè)忠告，雖然我們盡可能用客觀的語(yǔ)言給讀者解釋這些主題，但它們并沒(méi)有作為成品在極端的條件下進(jìn)行過(guò)嚴(yán)格測(cè)試。成品的數(shù)據(jù)科學(xué)代碼必須符合嚴(yán)格的工程規(guī)范。

本書(shū)可以作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)方法的指南和快速參考書(shū)。這是一本獨(dú)立的、介紹數(shù)據(jù)科學(xué)給新手和一些有一點(diǎn)算法基礎(chǔ)的人的書(shū)，幫助他們成為這個(gè)行業(yè)的專(zhuān)家。

[ 第1章 Python在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用

1.1　簡(jiǎn)介](https://yq.aliyun.com/articles/90942/)

1.2　使用字典對(duì)象

1.2.1　準(zhǔn)備工作

1.2.2　操作方法

1.2.3　工作原理

1.2.4　更多內(nèi)容

1.2.5　參考資料

1.3　使用字典的字典

1.3.1　準(zhǔn)備工作

1.3.2　操作方法

1.3.3　工作原理

1.3.4　參考資料

1.4　使用元組

1.4.1　準(zhǔn)備工作

1.4.2　操作方法

1.4.3　工作原理

1.4.4　更多內(nèi)容

1.4.5　參考資料

1.5　使用集合

1.5.1　準(zhǔn)備工作

1.5.2　操作方法

1.5.3　工作原理

1.5.4　更多內(nèi)容

1.6　寫(xiě)一個(gè)列表

1.6.1　準(zhǔn)備工作

1.6.2　操作方法

1.6.3　工作原理

1.6.4　更多內(nèi)容

1.7　從另一個(gè)列表創(chuàng)建列表——列表推導(dǎo)

1.7.1　準(zhǔn)備工作

1.7.2　操作方法

1.7.3　工作原理

1.7.4　更多內(nèi)容

1.8　使用迭代器

1.8.1　準(zhǔn)備工作

1.8.2　操作方法

1.8.3　工作原理

1.8.4　更多內(nèi)容

1.9　生成一個(gè)迭代器和生成器

1.9.1　準(zhǔn)備工作

1.9.2　操作方法

1.9.3　工作原理

1.9.4　更多內(nèi)容

1.10　使用可迭代對(duì)象

1.10.1　準(zhǔn)備工作

1.10.2　操作方法

1.10.3　工作原理

1.10.4　參考資料

1.11　將函數(shù)作為變量傳遞

1.11.1　準(zhǔn)備工作

1.11.2　操作方法

1.11.3　工作原理

1.12　在函數(shù)中嵌入函數(shù)

1.12.1　準(zhǔn)備工作

1.12.2　操作方法

1.12.3　工作原理

1.13　將函數(shù)作為參數(shù)傳遞

1.13.1　準(zhǔn)備工作

1.13.2　操作方法

1.13.3　工作原理

1.14　返回一個(gè)函數(shù)

1.14.1　準(zhǔn)備工作

1.14.2　操作方法

1.14.3　工作原理

1.14.4　更多內(nèi)容

1.15　使用裝飾器改變函數(shù)行為

1.15.1　準(zhǔn)備工作

1.15.2　操作方法

1.15.3　工作原理

1.16　使用lambda創(chuàng)造匿名函數(shù)

1.16.1　準(zhǔn)備工作

1.16.2　操作方法

1.16.3　工作原理

1.17　使用映射函數(shù)

1.17.1　準(zhǔn)備工作

1.17.2　操作方法

1.17.3　工作原理

1.17.4　更多內(nèi)容

1.18　使用過(guò)濾器

1.18.1　準(zhǔn)備工作

1.18.2　操作方法

1.18.3　工作原理

1.19　使用zip和izip函數(shù)

1.19.1　準(zhǔn)備工作

1.19.2　操作方法

1.19.3　工作原理

1.19.4　更多內(nèi)容

1.19.5　參考資料

1.20　從表格數(shù)據(jù)使用數(shù)組

1.20.1　準(zhǔn)備工作

1.20.2　操作方法

1.20.3　工作原理

1.20.4　更多內(nèi)容

1.21　對(duì)列進(jìn)行預(yù)處理

1.21.1　準(zhǔn)備工作

1.21.2　操作方法

1.21.3　工作原理

1.21.4　更多內(nèi)容

1.22　列表排序

1.22.1　準(zhǔn)備工作

1.22.2　操作方法

1.22.3　工作原理

1.22.4　更多內(nèi)容

1.23　采用鍵排序

1.23.1　準(zhǔn)備工作

1.23.2　操作方法

1.23.3　工作原理

1.23.4　更多內(nèi)容

1.24　使用itertools

1.24.1　準(zhǔn)備工作

1.24.2　操作方法

1.24.3　工作原理

[第2章 Python環(huán)境

2.1　簡(jiǎn)介](https://yq.aliyun.com/articles/91121/)

2.2　使用NumPy庫(kù)

2.2.1　準(zhǔn)備工作

2.2.2　操作方法

2.2.3　工作原理

2.2.4　更多內(nèi)容

2.2.5　參考資料

2.3　使用matplotlib進(jìn)行繪畫(huà)

2.3.1　準(zhǔn)備工作

2.3.2　操作方法

2.3.3　工作原理

2.3.4　更多內(nèi)容

2.4　使用scikit-learn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)

2.4.1　準(zhǔn)備工作

2.4.2　操作方法

2.4.3　工作原理

2.4.4　更多內(nèi)容

2.4.5　參考資料

第3章 數(shù)據(jù)分析——探索與爭(zhēng)鳴

第4章 數(shù)據(jù)分析——深入理解

第5章 數(shù)據(jù)挖掘——海底撈針

第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)1

第7章 機(jī)器學(xué)習(xí)2

第8章 集成方法

第9章 生長(zhǎng)樹(shù)

第10章 大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)——在線學(xué)習(xí)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python数据科学指南是什么_《Python数据科学指南》——导读的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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