Python數據科學手冊 (第2版) 傑克.萬托布拉斯 9787115662668 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python數據科學手冊 (第2版)
ISBN：9787115662668
出版社：人民郵電
著編譯者：傑克.萬托布拉斯
頁數：484
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1710832
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內容簡介

本書為數據科學領域經典熱銷書升級版，基於GitHub熱門開源項目，全面涵蓋數據分析與數據科學領域的重要工具。 全書共分為五部分，每部分介紹一兩個Python數據科學中的重點工具包。首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數據科學家需要的計算環境；第二部分講解NumPy如何高效地存儲和操作大型數組；第三部分講解pandas如何高效地存儲和操作帶標籤的列式數據；第四部分聚焦Matplotlib，展示其豐富的數據可視化功能；第五部分以scikit-learn為主，這個程序庫為最重要的機器學習算法提供了高效整潔的Python版實現。 本書適合有一定Python使用經驗，並想進一步掌握Python數據分析能力的讀者。

作者簡介

陶俊傑，長期從事數據分析工作，酷愛Python，每天都和Python面對面，樂此不疲。本科畢業於北京交通大學機電學院，碩士畢業於北京交通大學經管學院。曾就職于中國移動設計院，目前在京東任職。

目錄

對本書的讚譽
譯者序
前言
第一部分 Jupyter：超越Python
第1章 IPython和Jupyter入門
1 1 啟動IPythonshell
1 2 啟動JupyterNotebook
1 3 IPython的幫助和文檔
1 3 1 用符號獲取文檔
1 3 2 用符號獲取源代碼
1 3 3 用Tab補全的方式探索模塊
1 4 IPythonshell中的快捷鍵
1 4 1 導航快捷鍵
1 4 2 文本輸入快捷鍵
1 4 3 命令歷史快捷鍵
1 4 4 其他快捷鍵
第2章 增強的交互功能
2 1 IPython魔法命令
2 1 1 執行外部代碼：%run
2 1 2 計算代碼運行時間：%timeit
2 1 3 魔法函數的幫助：、%magic和%lsmagic
2 2 輸入和輸出歷史
2 2 1 IPython的輸入和輸出對象
2 2 2 下劃線快捷鍵和以前的輸出
2 2 3 禁止輸出
2 2 4 相關的魔法命令
2 3 IPython和shell命令
2 3 1 shell快速入門
2 3 2 IPython中的shell命令
2 3 3 在shell中傳入或傳出值
2 3 4 與shell相關的魔法命令
第3章 調試及性能分析
3 1 錯誤和調試
3 1 1 控制異常：%xmode
3 1 2 調試：當閱讀軌跡追溯不足以解決問題時
3 2 代碼性能與耗時分析
3 2 1 代碼段計時：%timeit和%time
3 2 2 對整個腳本進行性能分析：%prun
3 2 3 用%lprun進行逐行性能分析
3 2 4 用%memit和%mprun進行內存分析
3 3 IPython參考資料
3 3 1 網絡資源
3 3 2 相關圖書
第二部分 NumPy入門
第4章 理解Python中的數據類型
4 1 Python整型不僅僅是一個整型
4 2 Python列表不僅僅是一個列表
4 3 Python中的固定類型數組
4 4 從Python列表創建數組
4 5 從頭創建數組
4 6 NumPy標準數據類型
第5章 NumPy數組基礎
5 1 NumPy數組的屬性
5 2 數組索引：獲取單個元素
5 3 數組切片：獲取子數組
5 3 1 一維子數組
5 3 2 多維子數組
5 3 3 非副本視圖的子數組
5 3 4 創建數組的副本
5 4 數組的變形
5 5 數組拼接和拆分
5 5 1 數組的拼接
5 5 2 數組的拆分
第6章 NumPy數組的計算：通用函數
6 1 緩慢的循環
6 2 通用函數介紹
6 3 探索NumPy的通用函數
6 3 1 數組的運算
6 3 2 絕對值
6 3 3 三角函數
6 3 4 指數和對數
6 3 5 專業的通用函數
6 4 高級的通用函數特性
6 4 1 指定輸出
6 4 2 聚合
6 4 3 外積
6 5 通用函數：更多的信息
第7章 聚合：最小值、最大值和其他值
7 1 數組值求和
7 2 最小值和最大值
7 2 1 多維度聚合
7 2 2 其他聚合函數
7 3 示例：美國總統的平均身高是多少
第8章 數組的計算：廣播
8 1 廣播的介紹
8 2 廣播的規則
8 2 1 廣播示例
8 2 2 廣播示例
8 2 3 廣播示例
8 3 廣播的實際應用
8 3 1 數組的歸一化
8 3 2 畫一個二維函數
第9章 比較、掩碼和布爾邏輯
9 1 示例：統計下雨天數
9 2 將比較運算符看作通用函數
9 3 操作布爾數組
9 3 1 統計記錄的個數
9 3 2 布爾運算符
9 4 將布爾數組作為掩碼
9 5 使用關鍵字and/or與邏輯操作運算符&/|
第10章 花式索引
10 1 探索花式索引
10 2 組合索引
10 3 示例：選擇隨機點
10 4 用花式索引修改值
10 5 示例：數據區間劃分
第11章 數組排序
11 1 NumPy中的快速排序：np sort和np argsort
11 2 沿著行或列排序
11 3 部分排序：分區
11 4 示例：k個最近鄰
第12章 結構化數據：NumPy的結構化數組
12 1 生成結構化數組
12 2 更高級的複合數據類型
12 3 記錄數組：結構化數組的扭轉
12 4 關於pandas
第三部分 pandas數據處理
第13章 pandas對象簡介
13 1 pandas的Series對象
13 1 1 Serise是通用的NumPy數組
13 1 2 Series是特殊的字典
13 1 3 創建Series對象
13 2 pandas的DataFrame對象
13 2 1 DataFrame是通用的NumPy數組
13 2 2 DataFrame是特殊的字典
13 2 3 創建DataFrame對象
13 3 pandas的Index對象
13 3 1 將Index看作不可變數組
13 3 2 將Index看作有序集合
第14章 數據取值與選擇
14 1 Series數據選擇方法
14 1 1 將Series看作字典
14 1 2 將Series看作一維數組
14 1 3 索引器：loc和iloc
14 2 DataFrame數據選擇方法
14 2 1 將DataFrame看作字典
14 2 2 將Dat
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