Python数据科学实践指南

评分8.9分

本书分为三部分，其中第1～4章是Python基础，这个部分会介绍阅读本书所必须掌握的Python知识，但并不会包含很复杂的编程知识，比如面向对象编程就不是必要的，因为Python支持过程式编程，可以直接编写函数，使用这种方式编程更适合教学，因为所有的执行步骤都是线性的，方便逐步讲解。第5～7章讲解的是Python直接提供的数据处理工具，这些工具包括一些易用的数据结构、标准库和第三方工具。学习这些工具可以让我们快速地实现某些简单的算法，而不用花费大量的时间“重复造轮子”，Python处理数据的高效性在此处将体现得淋漓尽致。第8～12章是一些实际的案例，将会涉及Python主要擅长的几个领域：统计、爬虫、科学计算、Hadoop&Spark中的集成、图计算等。最后的三个附录分别介绍了关于Python的一些扩展知识，比如如何编写同时兼容Python2和Python3的代码，如何安装完整Python开发环境，以及一些常用的Python技巧，如处理时间、文件I/O等。