python数据科学手册

python数据科学手册
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
Notebook 形式分享了本书的书稿, 让读者可以看到彩色的可视化图
Notebook 是 IPython 的 Web 版，目前已经合并到Jupyter（http://jupyter.org）项目中，是一款适合编程、写作、分享甚至
教学（Jupyter/nbgrader）的开源工具
其基本功能将在本书第 1 章中介绍。Notebook 的操作十分简单，在浏览器上即可运行。它不仅可以在浏
览器中直接编写代码、生成可视化图，还支持 Markdown 文本格式，能够在网页中快速插入常用的 Web 元素（标题、列表、链接、图像）乃至 Mathjax 数学公式，稍加调整便可以幻灯片形式播放内容，阅读体验一级棒

这并不是一本介绍 Python 和编程基础知识的书。它假设读者已经熟悉
Python 的基本语法，包括定义函数、分配变量、调用对象方法、实现程
序控制流等基本能力。这本书将帮助 Python 用户学习如何通过 Python
的数据科学栈——包括 IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-
Learn，以及其他相关的程序库——高效地存储、处理和分析数据。

：NumPy 可以处理同类型（homogeneous）数组
型数据、Pandas 可以处理多种类型（heterogeneous）带标签的数据、
SciPy 可以解决常见的科学计算问题、Matplotlib 可以绘制可用于印刷的
可视化图形、IPython 可以实现交互式编程和快速分享代码、Scikit-
Learn 可以进行机器学习，还有其他很多工具将在后面的章节中介绍。

如果你需要一个 Python 入门教程，那么我推荐你阅读本书的姊妹篇 A
Whirlwind Tour of the Python Language。这个简短的教程介绍了 Python
的基本特性，目的是让熟悉其他编程语言的数据科学家快速学习
Python。

本书的补充材料（代码示例、图像等）都可以在
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 下载

接下来将介绍如何通过 IPython 工具来快速获取这些信息。符号 ? 用于
浏览文档，符号 ?? 用于浏览源代码，而 Tab 键可以用于自动补全。

《利用 Python 进行数据分析》
　Wes McKinney 的这本书用一章介绍了如何像数据科学家那样使用
IPython。尽管其中的很多内容与上面介绍的内容有所重复，但多一个视
角总不是坏事。
Learning IPython for Interactive Computing and Data
Visualization（http://bit.ly/2eLCBB7）
　　Cyrille Rossant 的这本薄书对如何用 IPython 进行数据分析作了很好
的介绍。
IPython Interactive Computing and Visualization
Cookbook（http://bit.ly/2fCEtNE）
　　这本也是 Cyrille Rossant 的著作。它篇幅更长，并且深入介绍了将
IPython 用于数据科学的方法。这本书不仅仅是关于 IPython 的，还涉及
了数据科学中更深、更广的主题。
。在某些方面，NumPy 数组与
Python 内置的列表类型非常相似。但是随着数组在维度上变大，NumPy
数组提供了更加高效的存储和数据操作

。在某些方面，NumPy 数组与
Python 内置的列表类型非常相似。但是随着数组在维度上变大，NumPy
数组提供了更加高效的存储和数据操作

page97
page136