Python 数据科学手册
时间: 2025-07-28 14:35:03 浏览: 11
《Python数据科学手册》是一本专为数据科学家和数据分析爱好者量身打造的指南,由Jake VanderPlas编著。该项目以Jupyter Notebooks的形式提供了这本书的全部内容,让你能够免费学习并实践书中涵盖的知识。这些笔记本不仅便于在线阅读,还可以在你的本地环境或通过Google Colab、Binder等在线平台运行代码,实现理论与实践的无缝对接 [^3]。
对于希望深入学习Python数据科学的读者,推荐安装Miniconda,所有程序包手动安装(确认选择的是适合Python3的版本),安装包:`conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn ipython-notebook` [^5]。
### 数据处理与分析
Python数据科学的核心在于其强大的库支持,例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib和Seaborn。这些工具可以帮助用户进行高效的数据处理、分析和可视化。例如,使用Pandas可以轻松处理和清洗数据集:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 显示前几行数据
print(df.head())
# 数据清洗示例
df.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
```
### 数据可视化
Matplotlib和Seaborn是两个非常流行的数据可视化库。它们提供了丰富的图表类型和自定义选项,能够满足各种数据展示需求。例如,使用Seaborn绘制一个简单的散点图:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载示例数据集
tips = sns.load_dataset("tips")
# 绘制散点图
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)
plt.show()
```
### 机器学习
Scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了多种监督和非监督学习算法。以下是一个使用Scikit-learn进行线性回归的简单示例:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
# 创建示例数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + np.random.rand(100, 1)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出模型参数
print(f"Coefficients: {model.coef_}")
print(f"Intercept: {model.intercept_}")
```
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