本書是對(duì)以數(shù)據(jù)深度需求為中心的科學(xué)、研究以及針對(duì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)方法的參考書。本書共五章，每章介紹一到兩個(gè)Python數(shù)據(jù)科學(xué)中的重點(diǎn)工具包。首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的計(jì)算環(huán)境；第2章講解能提供ndarray對(duì)象的NumPy，它可以用Python高效地存儲(chǔ)和操作大型數(shù)組；第3章主要涉及提供DataFrame對(duì)象的Pandas，它可以用Python高效地存儲(chǔ)和操作帶標(biāo)簽的/列式數(shù)據(jù)；第4章的主角是Matplotlib，它為Python提供了許多數(shù)據(jù)可視化功能；第5章以Scikit-Learn為主，這個(gè)程序庫(kù)為最重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了高效整潔的Python版實(shí)現(xiàn)。
本書適合有編程背景，并打算將開源Python工具用作分析、操作、可視化以及學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員。

本書特色

Python語(yǔ)言擁有大量可用于存儲(chǔ)、操作和洞察數(shù)據(jù)的程序庫(kù)，已然成為深受數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員推崇的工具。本書以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn這5個(gè)能完成數(shù)據(jù)科學(xué)大部分工作的基礎(chǔ)工具為主，從實(shí)戰(zhàn)角度出發(fā)，講授如何清洗和可視化數(shù)據(jù)、如何用數(shù)據(jù)建立各種統(tǒng)計(jì)學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)模型等常見數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)，旨在讓各領(lǐng)域與數(shù)據(jù)處理相關(guān)的工作人員具備發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力。

目錄

版權(quán)聲明
O’Reilly Media, Inc. 介紹
譯者序
前言
第 1 章　IPython：超越 Python
第 2 章　NumPy 入門
第 3 章　Pandas 數(shù)據(jù)處理
第 4 章　Matplotlib 數(shù)據(jù)可視化
第 5 章 機(jī)器學(xué)習(xí)
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