Python数据科学指南
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作者印度 Gopi Subramanian 萨伯拉曼尼安 著 方延风 刘丹 译
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115435101
出版时间2016-11
装帧平装
开本其他
定价79元
货号1201418855
上书时间2024-11-24
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商品详情
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作者简介
Gopi Subramanian是一名数据科学家，他在数据挖掘与机器学习领域有着超过15年经验。在过去的10年中，他设计、构思、开发并领导了数据挖掘、文本挖掘、自然语言处理、信息提取和检索等多个项目，涉及不同领域和商务垂直系统。他在美国和印度的专利局共计申请了10多项专利，并以自己的名义出版了许多书籍。
目录
目录
章 Python在数据科学中的应用1
1.1 简介 2
1.2 使用字典对象 2
1.2.1 准备工作 2
1.2.2 操作方法 2
1.2.3 工作原理 3
1.2.4 更多内容 4
1.2.5 参考资料 6
1.3 使用字典的字典 6
1.3.1 准备工作 6
1.3.2 操作方法 6
1.3.3 工作原理 7
1.3.4 参考资料 7
1.4 使用元组 7
1.4.1 准备工作 7
1.4.2 操作方法 8
1.4.3 工作原理 9
1.4.4 更多内容 12
1.4.5 参考资料 12
1.5 使用集合 13
1.5.1 准备工作 13
1.5.2 操作方法 13
1.5.3 工作原理 14
1.5.4 更多内容 15
1.6 写一个列表 16
1.6.1 准备工作 16
1.6.2 操作方法 16
1.6.3 工作原理 18
1.6.4 更多内容 19
1.7 从另一个列表创建列表——列表推导 20
1.7.1 准备工作 20
1.7.2 操作方法 20
1.7.3 工作原理 20
1.7.4 更多内容 21
1.8 使用迭代器 22
1.8.1 准备工作 22
1.8.2 操作方法 23
1.8.3 工作原理 23
1.8.4 更多内容 24
1.9 生成一个迭代器和生成器 24
1.9.1 准备工作 25
1.9.2 操作方法 25
1.9.3 工作原理 25
1.9.4 更多内容 25
1.10 使用可迭代对象 26
1.10.1 准备工作 26
1.10.2 操作方法 26
1.10.3 工作原理 27
1.10.4 参考资料 27
1.11 将函数作为变量传递 28
1.11.1 准备工作 28
1.11.2 操作方法 28
1.11.3 工作原理 28
1.12 在函数中嵌入函数 28
1.12.1 准备工作 29
1.12.2 操作方法 29
1.12.3 工作原理 29
1.13 将函数作为参数传递 29
1.13.1 准备工作 29
1.13.2 操作方法 29
1.13.3 工作原理 30
1.14 返回一个函数 30
1.14.1 准备工作 31
1.14.2 操作方法 31
1.14.3 工作原理 31
1.14.4 更多内容 32
1.15 使用装饰器改变函数行为 32
1.15.1 准备工作 32
1.15.2 操作方法 32
1.15.3 工作原理 33
1.16 使用lambda创造匿名函数 34
1.16.1 准备工作 34
1.16.2 操作方法 35
1.16.3 工作原理 35
1.17 使用映射函数 35
1.17.1 准备工作 36
1.17.2 操作方法 36
1.17.3 工作原理 36
1.17.4 更多内容 36
1.18 使用过滤器 37
1.18.1 准备工作 37
1.18.2 操作方法 37
1.18.3 工作原理 38
1.19 使用zip和izip函数 38
1.19.1 准备工作 38
1.19.2 操作方法 38
1.19.3 工作原理 38
1.19.4 更多内容 39
1.19.5 参考资料 40
1.20 从表格数据使用数组 40
1.20.1 准备工作 40
1.20.2 操作方法 41
1.20.3 工作原理 41
1.20.4 更多内容 42
1.21 对列进行预处理 43
1.21.1 准备工作 44
1.21.2 操作方法 44
1.21.3 工作原理 45
1.21.4 更多内容 45
1.22 列表排序 46
1.22.1 准备工作 46
1.22.2 操作方法 46
1.22.3 工作原理 46
1.22.4 更多内容 47
1.23 采用键排序 47
1.23.1 准备工作 48
1.23.2 操作方法 48
1.23.3 工作原理 49
1.23.4 更多内容 49
1.24 使用itertools 52
1.24.1 准备工作 52
1.24.2 操作方法 52
1.24.3 工作原理 53
第2章 Python环境 55
2.1 简介 55
2.2 使用NumPy库 55
2.2.1 准备工作 55
2.2.2 操作方法 56
2.2.3 工作原理 58
2.2.4 更多内容 64
2.2.5 参考资料 64
2.3 使用matplotlib进行绘画 64
2.3.1 准备工作 64
2.3.2 操作方法 64
2.3.3 工作原理 66
2.3.4 更多内容 72
2.4 使用scikit-learn进行机器学习 73
2.4.1 准备工作 73
2.4.2 操作方法 73
2.4.3 工作原理 75
2.4.4 更多内容 81
2.4.5 参考资料 82
第3章 数据分析——探索与争鸣 83
3.1 简介 84
3.2 用图表分析单变量数据 85
3.2.1 准备工作 85
3.2.2 操作方法 86
3.2.3 工作原理 87
3.2.4 参考资料 92
3.3 数据分组和使用点阵图 92
3.3.1 准备工作 93
3.3.2 操作方法 93
3.3.3 工作原理 95
3.3.4 参考资料 97
3.4 为多变量数据绘制散点阵图 97
3.4.1 准备工作 98
3.4.2 操作方法 98
3.4.3 工作原理 99
3.4.4 参考资料 100
3.5 使用热图 101
3.5.1 准备工作 101
3.5.2 操作方法 101
3.5.3 工作原理 102
3.5.4 更多内容 104
3.5.5 参考资料 105
3.6 实施概要统计及绘图 105
3.6.1 准备工作 105
3.6.2 操作方法 106
3.6.3 工作原理 107
3.6.4 参考资料 110
3.7 使用箱须图 110
3.7.1 准备工作 110
3.7.2 操作方法 110
3.7.3 工作原理 111
3.7.4 更多内容 112
3.8 修补数据 113
3.8.1 准备工作 113
3.8.2 操作方法 113
3.8.3 工作原理 114
3.8.4 更多内容 115
3.8.5 参考资料 116
3.9 实施随机采样 116
3.9.1 准备工作 116
3.9.2 操作方法 117
3.9.3 工作原理 117
3.9.4 更多内容 118
3.10 缩放数据 118
3.10.1 准备工作 118
3.10.2 操作方法 118
3.10.3 工作原理 119
3.10.4 更多内容 119
3.11 数据标准化 121
3.11.1 准备工作 121
3.11.2 操作方法 121
3.11.3 工作原理 122
3.11.4 更多内容 122
3.12 实施分词化 123
3.12.1 准备工作 123
3.12.2 操作方法 123
3.12.3 工作原理 124
3.12.4 更多内容 125
3.12.5 参考资料 127
3.13 删除停用词 127
3.13.1 操作方法 128
3.13.2 工作原理 129
3.13.3 更多内容 130
3.13.4 参考资料 130
3.14 词提取 130
3.14.1 准备工作 131
3.14.2 操作方法 132
3.14.3 工作原理 132
3.14.4 更多内容 133
3.14.5 参考资料 133
3.15 执行词形还原 134
3.15.1 准备工作 134
3.15.2 操作方法 134
3.15.3 工作原理 135
3.15.4 更多内容 135
3.15.5 参考资料 135
3.16 词袋模型表示文本 136
3.16.1 准备工作 136
3.16.2 操作方法 136
3.16.3 工作原理 138
3.16.4 更多内容 140
3.16.5 参考资料 141
3.17 计算词频和反文档频率 142
3.17.1 准备工作 142
3.17.2 操作方法 142
3.17.3 工作原理 144
3.17.4 更多内容 145
第4章 数据分析——深入理解 146
4.1 简介 146
4.2 抽取主成分 147
4.2.1 准备工作 148
4.2.2 操作方法 149
4.2.3 工作原理 151
4.2.4 更多内容 152
4.2.5 参考资料 154
4.3 使用核PCA 154
4.3.1 准备工作 154
4.3.2 操作方法 154
4.3.3 工作原理 156
4.3.4 更多内容 159
4.4 使用奇异值分解抽取特征 160
4.4.1 准备工作 161
4.4.2 操作方法 161
4.4.3 工作原理 162
4.4.4 更多内容 163
4.5 用随机映射给数据降维 164
4.5.1 准备工作 164
4.5.2 操作方法 165
4.5.3 工作原理 166
4.5.4 更多内容 167
4.5.5 参考资料 168
4.6 用NMF分解特征矩阵 168
4.6.1 准备工作 169
4.6.2 操作方法 170
4.6.3 工作原理 172
4.6.4 更多内容 175
4.6.5 参考资料 176
第5章 数据挖掘——海底捞针 177
5.1 简介 177
5.2 使用距离度量 178
5.2.1 准备工作 178
5.2.2 操作方法 179
5.2.3 工作原理 180
5.2.4 更多内容 183
5.2.5 参考资料 184
5.3 学习和使用核方法 184
5.3.1 准备工作 184
5.3.2 操作方法 185
5.3.3 工作原理 186
5.3.4 更多内容 187
5.3.5 参考资料 187
5.4 用k-means进行数据聚
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