python data science handbook_Python 資料科學學習手冊 (Python Data Science Handbook: Essential Tools for Work...

彭鸿哲
2023-12-01

第一章 IPython:更好用的Python

Shell還是Notebook

IPython 的求助與說明文件

在IPython Shell中的快捷鍵

IPython的Magic命令

輸入和輸出的歷程

IPython和Shell命令

和Shell相關的Magic命令

錯誤以及除錯

剖析和測定程式碼的時間

第二章 NumPy介紹

瞭解Python的資料型態

NumPy陣列基礎

NumPy 陣列屬性

陣列索引:存取單一個陣列元素

在NumPy陣列中的計算:Universal Functions

聚合操作:Min、Max、以及兩者間的所有事

在陣列上的計算:Broadcasting

比較、遮罩以及布林邏輯

Fancy索引

排序陣列

結構化的資料:NumPy的結構化陣列

更多進階的複合型態

第三章 使用Pandas操作資料

安裝並使用Pandas

Pandas 物件的介紹

資料的索引和選擇

在Pandas中操作資料

處理缺失資料

階層式索引

資料集的合併:Concat 和Append

合併資料集:Merge 以及Join

聚合計算與分組

樞紐分析表

向量化字串操作

使用時間系列

高效率Pandas:eval() 以及query()

第四章 使用Matplotlib進行視覺化

通用的Matplotlib技巧

買一送一的介面

簡單的線條圖形

簡單的散佈圖

視覺化誤差

密度圖和等高線圖

直方圖、分箱法及密度

自訂圖表的圖例

自訂色彩條

多重子圖表

文字和註解

自訂刻度

客製化Matplotlib:系統配置和樣式表

在Matplotlib中的三維繪圖法

Basemap的地理資料

使用Seaborn進行視覺化

第五章 機器學習

什麼是機器學習?

Scikit-Learn簡介

超參數以及模型驗證

特徵工程

深入探究:Naive Bayes Classification

深入探究:線性迴歸(Linear Regression)

深入探究:Support Vector Machines

深入探究:決策樹(Decision Tree)和隨機森林(Random Forest)

深入探究:主成份分析(Principal Component Analysis)

深入探究:流形學習(Manifold Learning)

深入探究:k- 平均集群法

深入探究:高斯混合模型(Gaussian Mixture Models)

深入探究:核密度估計(Kernel Density Estimation)

應用:臉部辨識的管線

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