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通過這個緊湊的實用指南，開始使用Python進行數據分析。這本書包括三個練習和一個用正確的格式從Python代碼中獲取數據的案例研究。使用Python學習數據分析還可以幫助您使用分析發現數據中的意義，并展示如何可視化數據。

每一節課都盡可能是獨立的，允許您根據需要插入和退出示例。如果您已經在使用Python進行數據分析，那么您會發現您希望知道如何使用Python來完成許多事情。然后，您可以將這些技術直接應用到您自己的項目中。

如果您不使用Python進行數據分析，那么本書從一開始就帶您了解基礎知識，為您在該主題中打下堅實的基礎。當你閱讀完這本書的時候，你會對如何使用Python進行數據分析有更好的理解。

你將學到什么

• 從Python代碼中獲取數據
• 準備數據及其格式
• 找出數據的意義
• 使用iPython可視化數據

這本書是給誰的

想學習使用Python進行數據分析的同學。建議您具有Python方面的經驗，但不是必需的，因為您需要具有數據分析或數據科學方面的經驗。

Python程序員將使用這些有用的單行程序來提高他們的計算機科學技能。

Python單行程序將教會您如何閱讀和編寫“單行程序”:將有用功能的簡明語句封裝到一行代碼中。您將學習如何系統地解包和理解任何一行Python代碼，并像專家一樣編寫雄辯、強大的壓縮Python。

本書共分五章，內容包括技巧和技巧、正則表達式、機器學習、核心數據科學主題和有用的算法。對一行程序的詳細解釋將介紹關鍵的計算機科學概念，并提高您的編碼和分析技能。您將了解高級Python特性，如列表理解、切片、lambda函數、正則表達式、映射和縮減函數以及切片分配。您還將學習如何:

?利用數據結構來解決現實世界的問題，比如使用布爾索引來查找污染水平高于平均水平的城市

?使用NumPy基礎，如數組、形狀、軸、類型、廣播、高級索引、切片、排序、搜索、聚合和統計

?計算多維數據數組的基本統計量和無監督學習的K-Means算法

?使用分組和命名組、負查找頭、轉義字符、空白、字符集(和負字符集)和貪婪/非貪婪操作符創建更高級的正則表達式

?了解廣泛的計算機科學主題，包括字謎、回文、超集、排列、階乘、質數、斐波納契數、混淆、搜索和算法排序

在本書的最后，您將了解如何以最精煉的方式編寫Python，并僅用一行代碼就創建簡潔、漂亮的“Python藝術”片段。

從數據科學的角度研究Python，并學習用于做出關鍵業務決策的數據可視化的成熟技術。從介紹Python的數據科學開始，您將進一步了解Python環境，并熟悉Jupyter Notebook和Spyder等編輯器。通過Python編程入門之后，您將掌握數據科學中使用的基本Python編程技術。接下來是數據可視化，您將看到它如何滿足現代業務需求并形成決策的關鍵因素。您還將了解Python中一些流行的數據可視化庫。

將重點轉移到數據結構，您將從數據科學的角度了解數據結構的各個方面。然后使用Python處理文件I/O和正則表達式，然后收集和清理數據。繼續探索和分析數據，您將看到Python中的高級數據結構。然后，您將深入研究數據可視化技術，了解Python中的許多繪圖系統。

最后，您將完成一個詳細的案例研究，您將有機會重溫到目前為止介紹的概念。

你會學到什么

• 在數據科學中使用Python編程技術
• Python中的主數據收集
• 為BI系統創建引人入勝的可視化
• 部署收集和清理數據的有效策略
• 整合Seaborn和Matplotlib繪圖系統

這本書是給誰看的

具有基本Python編程知識的開發人員希望采用使用Python進行數據分析和可視化的關鍵策略。

獲得在日常工作中應用機器學習所需的信心。通過本實用指南，作者Matthew Kirk向您展示了如何在您的代碼中集成和測試機器學習算法，而沒有學術潛臺詞。

全書以圖形和突出顯示的代碼示例為特色，使用Python的Numpy、panda、Scikit-Learn和SciPy數據科學庫進行測試。如果你是一個軟件工程師或業務分析師，對數據科學感興趣，這本書將幫助你:

• 參考真實世界的例子來測試每一個算法，通過參與，動手練習
• 在開始編碼之前，應用測試驅動開發(TDD)來編寫和運行測試
• 探索使用數據提取和特性開發來改進您的機器學習模型的技術
• 注意機器學習的風險，如數據擬合不足或過擬合
• 使用k近鄰、神經網絡、集群和其他算法

Python算法，第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫，主要關注經典算法，但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。

這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

在Python中獲得操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，其中包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本書由Python panda項目的創建者Wes McKinney編寫，是對Python中的數據科學工具的實用的、現代的介紹。對于剛接觸Python的分析人員和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員來說，它是理想的。數據文件和相關材料可以在GitHub上找到。

• 使用IPython外殼和Jupyter筆記本進行探索性計算
• 學習NumPy (Numerical Python)中的基本和高級特性
• 開始使用pandas庫的數據分析工具
• 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據
• 使用matplotlib創建信息可視化
• 應用panda groupby工具對數據集進行切片、切割和匯總
• 分析和處理有規律和不規則的時間序列數據
• 學習如何解決現實世界的數據分析問題與徹底的，詳細的例子

在六個步驟中學習高級Python 3主題的基礎知識，所有這些都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法基于“六度分離”理論，該理論指出每個人和每件事都是最多六步之遙，并將每個主題分為兩部分: 理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。

您將從Python 3編程語言基礎、機器學習歷史、發展和系統開發框架開始。本文還介紹了一些關鍵的數據挖掘/分析概念，如探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測及其在Scikit-learn中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括最優的類創建概率截止點、方差、偏差、裝袋、提升、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化和物聯網數據降噪技術。

最后，您將回顧先進的文本挖掘技術，推薦系統，神經網絡，深度學習，強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將其擴展到您的優勢。

你將學習

• 了解機器學習開發和框架
• 評估模型診斷和機器學習中的調優
• 檢查文本挖掘、自然語言處理(NLP)和推薦系統
• 復習強化學習和CNN

這本書是給誰看的

Python開發人員、數據工程師和機器學習工程師希望將他們的知識或職業擴展到機器學習領域。

主題： Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

簡介： 分六個步驟探索高級Python 3主題的基本原理，所有這些步驟都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法是基于“六度分離”理論，它指出每個人和所有事物都是最大的六步，并將每一個主題呈現為兩個部分：理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。您將從Python3編程語言的基礎知識、機器學習歷史、演化和系統開發框架開始。本文還介紹了探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測等關鍵數據挖掘/分析概念及其在Scikit學習中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括類創建的最佳概率截止點、方差、偏差、bagging、boosting、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化以及物聯網數據的降噪技術。最后，您將回顧高級文本挖掘技術、推薦系統、神經網絡、深度學習、強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將它們擴展到您的優勢。

作者簡介： Swamynathan Manohar 是一名數據科學從業者和一名狂熱的程序員，在數據倉庫、商業智能（BI）、分析工具開發、即席分析、預測建模、數據科學產品開發、咨詢等各種數據科學相關領域擁有超過14年的經驗，制定策略并執行分析計劃。