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  • 导读:各种版本的语言排行榜里,涨势迅猛的Python总能制造各种话题。在数据分析、AI等当前热门领域的广泛应用,让Python程序员成为稀缺人才。都说程序员发际线堪忧,今...
        

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    导读:各种版本的语言排行榜里,涨势迅猛的Python总能制造各种话题。在数据分析、AI等当前热门领域的广泛应用,让Python程序员成为稀缺人才

    都说程序员发际线堪忧,今天数据叔就推荐10本让人头冷的Python书。从语言入门,到数据分析、人工智能领域的实战全都有了,助你早日成为大神!

    1024程序员节就要来了,趁机薅一波当当的羊毛吧!(文末有福利



    这3本书讲编程,Python语言从入门到精通:

    1

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    《Python学习手册(原书第5版)》
    作者:马克·卢茨

    推荐语:本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成,是易于掌握和自学的Python教程。

    本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答,还配有大量注释的示例以及图表,便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。

    2

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    《Python 3标准库》

    作者:道格·赫尔曼

    推荐语:本书由资深Python专家亲自执笔,Python语言的核心开发人员鼎力推荐。

    对程序员而言,标准库与语言本身同样重要,它好比一个百宝箱,能为各种常见的任务提供完美的解决方案,所以本书是所有Python程序员都必备的工具书!全书以案例驱动的方式讲解了标准库中数百个模块的使用方法(如何工作)和工作原理(为什么要这样工作),比标准库的官方文档更容易理解(一个简单的示例比一份手册文档更有帮助),为Python程序员熟练掌握和使用这些模块提供了绝佳指导。

    3

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    《数据结构与算法:Python语言实现》

    作者:迈克尔 T. 古德里奇

    推荐语:本书采用Python语言介绍数据结构和算法,包括其设计、分析和实施。本书源代码简洁、明确,面向对象的观点贯穿始终,通过继承大限度地提高代码重用,同时彰显不同抽象数据类型和算法之间的异同。



    这4本书讲Python怎样用于数据分析


    4

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    《Python数据分析与数据化运营》(第2版)
    作者:宋天龙

    推荐语:这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于,并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解,而且还与数据使用场景深度结合,在业务上真正可指导落地。此外,本书作者提供微信、邮箱等,可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。

    5

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    《利用Python进行数据分析(原书第2版)》
    作者:韦斯·麦金尼

    推荐语:本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。

    适读人群:开设数据挖掘课程的高校教师和学生;适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。

    6

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    《Python高级数据分析》

    作者:萨扬·穆霍帕迪亚

    推荐语:本书介绍高级数据分析概念的广泛基础,以及最近的数据库革命,如Neo4j、弹性搜索和MongoDB。本书讨论了如何实现包括局部爬取在内的ETL技术,并应用于高频算法交易和目标导向的对话系统等领域。还有一些机器学习概念的例子,如半监督学习、深度学习和NLP。本书还涵盖了重要的传统数据分析技术,如时间序列和主成分分析等。

    7

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    《Python金融数据分析》

    作者:马伟明(James Ma Weiming)

    推荐语:本书介绍了金融领域常用的模型及编程建模的方法。利用Python强大的科学计算功能改进金融应用程序。编写建模、交易、定价和分析的基本程序。

    本书将介绍股票、期权、利率衍生品等金融工具定价方法,如何根据市场指数进行大数据分析,以及如何使用NoSQL存储tick数据,可解决建模、交易策略优化和风险管理等金融领域的复杂问题。本书面向本科生、研究生、算法开发的初学者以及使用Python进行定量研究的金融领域软件开发人员。

    这3本讲Python在人工智能方面的应用:

    8

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    《Python自然语言处理实战:核心技术与算法》

    作者:涂铭 刘祥 刘树春

    推荐语:本书专注于中文的自然语言处理,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验,是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时,本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。

    9

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    《Python人脸识别:从入门到工程实践》

    作者:王天庆

    推荐语:作者王天庆是某世界百强企业的研发专家,有着丰富的经验,这本书是作者多年经验的总结,跟着书中的代码动手操作,初学者也能够快速掌握人脸识别的原理,同时对深度学习、计算机视觉等知识具有比较直观的感受。

    10

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    《Python机器学习(原书第2版)》

    作者:塞巴斯蒂安·拉施卡

    推荐语:本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库,同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。

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    本活动满减与礼券均不支持团购,同一账号、同一地址、同一手机号、同一IP反复购买本活动商品,当当有权取消订单,终结交易。

    看看老司机怎么说?

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    据统计,99%的大咖都完成了这个神操作
    ?

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  • Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-erator等,此外Pandas中也带有可以读取Excel文件的模块(read_excel)。 基于扩展知识的目的,本文使用xlr...

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    导读:现有的Excel分为两种格式:xls(Excel 97-2003)和xlsx(Excel 2007及以上)。

     

    Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-erator等,此外Pandas中也带有可以读取Excel文件的模块(read_excel)。

     

    基于扩展知识的目的,本文使用xlrd模块读取Excel数据。

     

    作者:宋天龙
    来源:大数据DT(ID:bigdatadt)

     

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    首先安装该库,Anaconda中已经默认安装了xlrd和xlwt模块,用于Excel的读写操作。如果读者系统环境中没有,可以在Jupyter输入以下命令安装。

     

    !pip install xlrd

     

    然后我们以“附件-chapter2”文件夹中的demo.xlsx数据文件为例,介绍该库的具体应用。

     

    附件下载地址:

    http://www.dataivy.cn/book/python_book_v2.zip

     

    数据概览如图所示。

     

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    ▲数据文件内容

     

    import xlrd  # 导入库
    # 打开文件
    xlsx = xlrd.open_workbook('demo.xlsx')
    # 查看所有sheet列表
    print('All sheets: %s' % xlsx.sheet_names())

     

    上述代码中,我们先读取一个Excel文件,输出文件的sheet名称列表。由于里面只有一张sheet,一次只有一个值。

     

    结果为:

     

    All sheets: ['Sheet1']
    

     

    查看sheet1的数据概况:

     

    sheet1 = xlsx.sheets()[0]    # 获得第1张sheet,索引从0开始
    sheet1_name = sheet1.name    # 获得名称
    sheet1_cols = sheet1.ncols   # 获得列数
    sheet1_nrows = sheet1.nrows  # 获得行数
    print('Sheet1 Name: %s\nSheet1 cols: %s\nSheet1 rows: %s' % (sheet1_name, sheet1_cols, sheet1_nrows))

     

    我们分别获取了第1张sheet(虽然里面只有一张,但在多sheet情况下可通过索引循环输出)的名称、列数量和行数据。结果如下:

     

    Sheet1 Name: sheet1
    Sheet1 cols: 4
    Sheet1 rows: 10

     

    查看sheet1的特定切片数据:

     

    sheet1_nrows4 = sheet1.row_values(4)  # 获得第4行数据
    sheet1_cols2 = sheet1.col_values(2)   # 获得第2列数据
    cell23 = sheet1.row(2)[3].value       # 查看第3行第4列数据
    print('Row 4: %s\nCol 2: %s\nCell 1: %s\n' % (sheet1_nrows4, sheet1_cols2, cell23))

     

    通过查看特定行、列或行列组合的索引来输出,结果如下:

     

    Row 4: ['431381197408191515', '有效', 42725.0, '深圳市']
    Col 2: ['Create_Time', 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0, 42725.0]
    Cell 1: 深圳市

     

    查看sheet1的数据明细:

     

    for i in range(sheet1_nrows):  # 逐行打印sheet1数据
        print(sheet1.row_values(i))

     

    逐条输出结果,部分结果如下(为了节约篇幅,中间的数据内容以…代替):

     

    ['ID_number', 'Status', 'Create_Time', 'Business_City']
    ['431381198109106573', '有效', 42725.0, '深圳市']
    ['431381198809122734', '有效', 42725.0, '深圳市']
    …
    ['431381198901176911', '有效', 42725.0, '深圳市']
    ['43138119870827275X', '有效', 42725.0, '深圳市']

     

    上述操作只是将数据从Excel中读取出来,将读取的数据转换为数组便可以进行矩阵计算。由于矩阵计算大多是基于数值型数据实现的,因此上述数据将无法适用于大多数科学计算场景,这点需要注意。

     

    总结:在企业实际场景中,由于Excel本身的限制和适用,其无法存储和计算过大(例如千万级的数据记录)的数据量,并且Excel本身也不是为了海量数据的应用而产生的,因此,Excel可以作为日常基本数据处理、补充数据来源或者汇总级别的数据进行读取,同时也可以作为数据结果展示的载体,这种应用下对于大量数值表格的应用效果非常好。

     

    关于作者:宋天龙,深大数据技术专家,触脉咨询合伙人兼副总裁,前Webtrekk中国区技术和咨询负责人(德国最大在线数据分析服务提供商)。擅长数据挖掘、建模、分析与运营,精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验。

     

    本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》(第2版),经出版方授权发布。

     

     
    延伸阅读《Python数据分析与数据化运营》
    (第2版)
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    推荐语:这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的著作,从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。本书与同类书大的不同在于,并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解,而且还与数据使用场景深度结合,在业务上真正可指导落地。此外,本书作者提供微信、邮箱等,可通过实时和离线两种方式及时为读者在线传道、受业、解惑。

     

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  • 前提:这段代码只适用于对数据分析有简单的基础认识者 data是样本数据集,target是对应的样本目标 1. 分析特征值 如果特征值过多,将不需要的特征值删减,保留有影响或者影响较的特征值 2. 分解data和target 如果...

    前提:这段代码只适用于对数据分析有简单的基础认识者
    data是样本数据集,target是对应的样本目标

    1. 分析特征值

    如果特征值过多,将不需要的特征值删减,保留有影响或者影响较大的特征值

    2. 分解data和target

    如果target目标值的数据量差异巨大可以使用过采样,也就是将训练集样本量小的目标数据扩大,

    3. 交叉验证

    4. 模型参数自动调优

    1. 决策树、梯度提升树

      决策树

      from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
      dtree=DecisionTreeClassifier()
      dtree.fit(data,target)
      dtree_feature=dtree.feature_importances_

      梯度提升树

      gbc=GradientBoostingClassifier()
      gbc.fit(X_train_new,y_train_new)
      gbc_feature=gbc.feature_importances_
      将权重为0或者权重过小的特征删除
      Index=some_feature.argsort()
      some_feature[index] #这个就是根据权重显示排序后的特征
      data.columns[index] #这个是分局权重排序后显示的列名
      用排序后的列名截取后面几个后面有意义的特征
      data2=data [data.columns[index][6:]] #这个例子是截取下表为6及以后的列

    2. 过采样:
      先要分解出训练集和测试集:
      X_train_new,y_train_new=smote.fit_resample(X_train,y_train)
      from imblearn.over_sampling import SMOTE
      smote=SMOTE()
      X_train_new,y_train_new=smote.fit_resample(X_train,y_train)

    3. 交叉验证:混淆矩阵、交叉表:

      混淆矩阵

      from sklearn.metrics import confusion_matrix
      confusion_matrix(y_test,y_)
      y_test 是目标值的测试数据
      y_ 是利用模型测试数据得到的结果

      交叉表

      pd.crosstab(y_test,y_)

    4. 模型参数自动调优:

      1. 针对逻辑回归模型:
        lg=LogisticRegression()
        param_grid={
        ‘C’:[0.1,1,10,100],
        ‘tol’:[1e-3,1e-4,1e-5]
        }
        from sklearn.model_selection import GridSearchCV
        gs=GridSearchCV(lg,param_grid)
        gs.fit(X_test,y_test)
        lg_best=gs.best_estimator_
        lg.score(X_test,y_test)
    展开全文
  • 大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 什么是 大数据 ?  大数据就像它看起来那样——有大量的数据。... 大数据分析的第一步就是要收集数据本身,也...

     大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

      什么是 大数据 ?

      大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言,你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据,却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的,并且每天都在超越人类的能力。

      大数据分析的第一步就是要收集数据本身,也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据,这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天,我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析?

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!


      为什么选择Python?

      Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要,并且许多企业内部已经在使用Python了,比如Google,YouTube,迪士尼等。还有,Python是开源的,并且有很多用于数据科学的类库。

      现在,如果你真的要用Python进行大数据分析的话,毫无疑问你需要了解Python的语法,理解正则表达式,知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

      数据分析流程

      一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:

      数据获取:公开数据、Python爬虫

      外部数据的获取方式主要有以下两种。

      第一种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

      另一种获取外部数据的方式就是爬虫。

      比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣评分评分最高的电影列表,获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。

      在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………

      以及,如何用 Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。

      掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧,比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等,来应对不同网站的反爬虫限制。

      数据存取:SQL语言

      在应对万以内的数据的时候,Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大,就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据。

      SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:

      提取特定情况下的数据

      数据库的增、删、查、改

      数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系

      数据预处理:Python(pandas)

      很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。

      对于数据预处理,学会 pandas (Python包)的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:

      选择:数据访问

      缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

      重复值处理:重复值的判断与删除

      异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据

      相关操作:描述性统计、Apply、直方图等

      合并:符合各种逻辑关系的合并操作

      分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

      Reshaping:快速生成数据透视表

      概率论及统计学知识

      需要掌握的知识点如下:

      基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等

      其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显着性等

      其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

      概率分布与假设检验:各种分布、假设检验流程

      其他概率论知识:条件概率、贝叶斯等

      有了统计学的基本知识,你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可视化的分析,通过各种可视化统计图,并得出具有指导意义的结果。

      Python 数据分析

      掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回归,其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下:

      回归分析:线性回归、逻辑回归

      基本的分类算法:决策树、随机森林……

      基本的聚类算法:k-means……

      特征工程基础:如何用特征选择优化模型

      调参方法:如何调节参数优化模型

      Python 数据分析包:scipy、numpy、scikit-learn等

      在数据分析的这个阶段,重点了解回归分析的方法,大多数的问题可以得以解决,利用描述性的统计分析和回归分析,你完全可以得到一个不错的分析结论。

      当然,随着你实践量的增多,可能会遇到一些复杂的问题,你就可能需要去了解一些更高级的算法:分类、聚类。

      然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型,对于模型的优化,你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。

      你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。

      总结:

      其实做数据挖掘不是梦,5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

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  • Python for data analysis》一书的中文版,完整版 http://pan.baidu.com/s/1c0tqJW8 python for data analysis的中文版,全书 欢迎下载
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