前 言

如今，我們生活在一個萬物互聯的世界，每天都在產生海量數據，不可能依靠人力去分析產生的所有數據并做出決策。人類的決策越來越多地被計算機輔助決策所取代，這也得益于數據科學的發展。數據科學已經深入到我們互聯世界中的每個角落，市場對那些十分了解數據科學算法并且有能力用這些算法進行編程的人才需求是不斷增長的。數據科學是多領域交叉的，簡單列舉幾個：數據挖掘、機器學習、統計學等。這對那些渴望成為數據科學家以及已經從事這一領域的人們在各方面都倍感壓力。把算法當成黑盒子應用到決策系統里，可能會適得其反。面對著無數的算法和數不清的問題，我們需要充分掌握潛在的算法理論，這樣才能給每個指定的問題選擇最好的算法。

作為一門編程語言，Python演變至今，已經成為數據科學家的首選之一。在快速原型構建方面，它能充分發揮了腳本語言的能力，對于成熟軟件的開發，它精巧的語言結構也十分適合，再加上它在數值計算方面神奇的庫，這些都使得它被眾多數據科學家和一般的科學編程群體所推崇。不僅如此，由于Django和Flaskweb等Web框架的出現，Python 在Web開發人員中也很受歡迎。

本書通過精心編寫的內容和精選的主題來滿足讀者的需求，無論是新手還是經驗豐富的數據科學家都將從中獲益。本書的內容涉及數據科學的不同方面，包括數據探索、數據分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等。每一章都經過精心編寫，帶領讀者探索相關領域。本書為讀者提供了足夠的數學知識來理解不同深度的算法功能。只要你有需求，我們都能為好學的讀者提供充分的指導，各個主題都十分便于讀者學習和理解。

本書給讀者帶來了數據科學的藝術力和Python編程的力量，并幫助他們掌握數據科學的概念。了解Python語言并不是死板地跟隨本書學習，非Python程序員可以從第1章開始閱讀，里面涵蓋了Python數據結構及函數編程等概念。

前幾章涵蓋了數據科學的基礎知識，后面的章節則致力于高級數據科學算法。目前最先進的算法已經引領數據科學家在不同的行業實踐中進行探索，這些算法包括集成方法、隨機森林、正則化回歸等，書中將會詳細介紹。一些在學術界流行而仍未廣泛引入到主流應用中的算法，例如旋轉森林等在文中也有詳細介紹。

目前市場上有許多個人撰寫的數據科學方面的書籍，但我認為它們在將隱藏在數據科學算法背后的數學原理和一些實施中的細節相結合方面仍存在很大空缺，本書志在填補這一空白。每一個主題，恰如其分的數學知識講解能引導讀者理解算法工作原理。我相信讀者可以在他們的應用中充分感受這些方法帶來的效益。

這里有一個忠告，雖然我們盡可能用客觀的語言給讀者解釋這些主題，但它們并沒有作為成品在極端的條件下進行過嚴格測試。成品的數據科學代碼必須符合嚴格的工程規范。

本書可以作為學習數據科學方法的指南和快速參考書。這是一本獨立的、介紹數據科學給新手和一些有一點算法基礎的人的書，幫助他們成為這個行業的專家。

[ 第1章 Python在數據科學中的應用

1.1　簡介](https://yq.aliyun.com/articles/90942/)

1.2　使用字典對象

1.2.1　準備工作

1.2.2　操作方法

1.2.3　工作原理

1.2.4　更多內容

1.2.5　參考資料

1.3　使用字典的字典

1.3.1　準備工作

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　準備工作

1.4.2　操作方法

1.4.3　工作原理

1.4.4　更多內容

1.4.5　參考資料

1.5　使用集合

1.5.1　準備工作

1.5.2　操作方法

1.5.3　工作原理

1.5.4　更多內容

1.6　寫一個列表

1.6.1　準備工作

1.6.2　操作方法

1.6.3　工作原理

1.6.4　更多內容

1.7　從另一個列表創建列表——列表推導

1.7.1　準備工作

1.7.2　操作方法

1.7.3　工作原理

1.7.4　更多內容

1.8　使用迭代器

1.8.1　準備工作

1.8.2　操作方法

1.8.3　工作原理

1.8.4　更多內容

1.9　生成一個迭代器和生成器

1.9.1　準備工作

1.9.2　操作方法

1.9.3　工作原理

1.9.4　更多內容

1.10　使用可迭代對象

1.10.1　準備工作

1.10.2　操作方法

1.10.3　工作原理

1.10.4　參考資料

1.11　將函數作為變量傳遞

1.11.1　準備工作

1.11.2　操作方法

1.11.3　工作原理

1.12　在函數中嵌入函數

1.12.1　準備工作

1.12.2　操作方法

1.12.3　工作原理

1.13　將函數作為參數傳遞

1.13.1　準備工作

1.13.2　操作方法

1.13.3　工作原理

1.14　返回一個函數

1.14.1　準備工作

1.14.2　操作方法

1.14.3　工作原理

1.14.4　更多內容

1.15　使用裝飾器改變函數行為

1.15.1　準備工作

1.15.2　操作方法

1.15.3　工作原理

1.16　使用lambda創造匿名函數

1.16.1　準備工作

1.16.2　操作方法

1.16.3　工作原理

1.17　使用映射函數

1.17.1　準備工作

1.17.2　操作方法

1.17.3　工作原理

1.17.4　更多內容

1.18　使用過濾器

1.18.1　準備工作

1.18.2　操作方法

1.18.3　工作原理

1.19　使用zip和izip函數

1.19.1　準備工作

1.19.2　操作方法

1.19.3　工作原理

1.19.4　更多內容

1.19.5　參考資料

1.20　從表格數據使用數組

1.20.1　準備工作

1.20.2　操作方法

1.20.3　工作原理

1.20.4　更多內容

1.21　對列進行預處理

1.21.1　準備工作

1.21.2　操作方法

1.21.3　工作原理

1.21.4　更多內容

1.22　列表排序

1.22.1　準備工作

1.22.2　操作方法

1.22.3　工作原理

1.22.4　更多內容

1.23　采用鍵排序

1.23.1　準備工作

1.23.2　操作方法

1.23.3　工作原理

1.23.4　更多內容

1.24　使用itertools

1.24.1　準備工作

1.24.2　操作方法

1.24.3　工作原理

[第2章 Python環境

2.1　簡介](https://yq.aliyun.com/articles/91121/)

2.2　使用NumPy庫

2.2.1　準備工作

2.2.2　操作方法

2.2.3　工作原理

2.2.4　更多內容

2.2.5　參考資料

2.3　使用matplotlib進行繪畫

2.3.1　準備工作

2.3.2　操作方法

2.3.3　工作原理

2.3.4　更多內容

2.4　使用scikit-learn進行機器學習

2.4.1　準備工作

2.4.2　操作方法

2.4.3　工作原理

2.4.4　更多內容

2.4.5　參考資料

第3章 數據分析——探索與爭鳴

第4章 數據分析——深入理解

第5章 數據挖掘——海底撈針

第6章 機器學習1

第7章 機器學習2

第8章 集成方法

第9章 生長樹

第10章 大規模機器學習——在線學習

總結

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》——导读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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