本書首先介紹了Python編程語言的主要規(guī)范、語法和結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，強調(diào)Python在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用，以建立起運用Python語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)。同時系統(tǒng)介紹進(jìn)行計算機系統(tǒng)操作及文件讀寫、數(shù)據(jù)的可視化、科學(xué)計算、圖像處理、數(shù)據(jù)生成和數(shù)據(jù)分析等任務(wù)的實現(xiàn)方法，本書主以介紹Python編程環(huán)境下數(shù)據(jù)分析軟件包為主要內(nèi)容，各軟件包均以Python為基礎(chǔ)，向上一層是科學(xué)計算的基礎(chǔ)包NumPy，它對多維數(shù)組的支持和提供的數(shù)學(xué)工具遠(yuǎn)勝于原始Python，毫不夸張的說，NumPy是科學(xué)計算領(lǐng)域最重要的軟件包之一。接著是SciPy、Matplotlib和Pandas，這三個包均以NumPy為基礎(chǔ)。SciPy相比NumPy在統(tǒng)計、線性代數(shù)和微分方程求解等方面提供高階功能。Matplotlib是一個面向繪圖的軟件包，在數(shù)據(jù)可視化中發(fā)揮作用。Pandas提供了名為DataFrame的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，與notebook結(jié)合使數(shù)據(jù)分析變得十分高效。Seaborn是基于Matplotlib的繪圖軟件包，數(shù)據(jù)參數(shù)主要采用Pandas數(shù)據(jù)類型，支持用少量語句繪制出美觀的圖表。Scikit-learn基于NumPy和SciPy，是一個預(yù)測性分析(predictiveanalysis)工具包，提供了大量開箱即用的機器學(xué)習(xí)算法。本教材在介紹完每一個軟件包后通過案例分析綜合運用這些工具演示數(shù)據(jù)分析的方法和技巧。