Python数据科学手册读书笔记-序言

序言

  • 准备
    •  电子书籍获取
    •  环境
  • 大纲
    •  IPython和Jupyter
    •  NumPy
    •  Pandas
    •  Matplotlib
    •  Scikit-Learn
    •  Tip

准备

 电子书籍获取

 链接:https://github.com/wangyingsm/Python-Data-Science-Handbook.

 环境

 win10操作系统
 Python3以上环境编写和测试,使用的是Anaconda发行版中的Jupyter notebook以及Spyder。
 一般我是查看某些功能、语句效果,学某些语法就用命令行,然后写demo就用Spyder,管理学习资料用Jupyter notebook。这些都看个人啦。

大纲

书籍中的每一章都聚集于一个特定的包或工具,他们对于数据科学某一方面都有重要的应用和帮助,同时我的读书笔记就是总结以及用朴素简洁的语言来描述。

 IPython和Jupyter

 这两个包提供了计算环境,简而言之就是我们的编程环境。

 NumPy

 这个包提供了ndarray对象,用于有效的存储和处理数组中的稀疏数据。即我们如何存取数据、操作数据。
 NumPy快速入门

 Pandas

 这个包提供了DataFrame对象,用于有效存储和处理标签化的基于列结构的数据。即我们如何存取数据、操作数据。

 Matplotlib

 这个包提供了数据图表展示功能。即将数据可视化,方便我们对项目的改进。

 Scikit-Learn

 这个包提供了机器学习算法以及python的实现。便于以后的机器学习
 这里建议先学习机器学习实现手撸代码理解底层原理,然后再对应学习sklearn库的使用。
 同时学习机器学习的过程也就熟悉掌握了前面三个库的使用。

 Tip

 同时本作者还增加了快速使用教学,方便读者有大概的认识以及能快速上手项目,读者可后续再进行仔细深入地阅读理解。
切记多动手实践

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