前言

Python最重要的应用领域之一就是数据分析，这主要得益于Python强大的第三方库。Python的第三方库为其提供了良好的生态环境，使得编码更加方便，程序员不需要写太多的数据结构和算法，因为Python的第三方库提供的方法足够用了。

在金融、销售、供应链等各个领域，Python数据分析都有用武之地。为了方便读者快速掌握数据分析方法，笔者特编写了本书。

本书内容

本书共13章，主要内容涵盖Python语法及数据分析方法。

第1章主要介绍数据分析的概念，使读者有一个大致的印象，并简单介绍本书频繁使用的Python的5个第三方库。

第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。

第3章介绍Python编程基础。

第4章到第7章介绍使用Python进行简单数据分析的基础库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib库，并介绍使用正则表达式处理数据的方法。

第8章到第13章属于进阶内容，但也是Python数据分析的基础，结合机器学习介绍一些常见的用于数据分析的机器学习算法及常用的数学模型。

本书特色

（1）本书详细讲解NumPy、Pandas和Matplotlib库，从开源代码和官方文档入手，结合相应的数学运算（矩阵运算、数理统计等），帮助读者快速入门。

（2）本书并非空谈理论、没有实际的操作与代码，而是通过公式定理及算法原理引出代码，由浅入深，每个案例都有相应的代码和讲解。

（3）本书的案例使用较为真实的数据，而不是随机生成一组数字进行分析。

（4）“纸上得来终觉浅”，读者可以扫描下方二维码获取相应的代码和数据材料，方便亲自试验与操作。

（5）本书图文并茂，读者可以通过将自己编写的代码的输出与案例的输出进行比较来判断结果的正误。

特别说明：由于本书是黑白印刷的，涉及的颜色无法在书中呈现，请读者结合软件界面进行辨识。

本书读者对象

● 有一定Python基础的读者。

● 对数据分析和数据科学感兴趣的学生。

● Python程序员及其他编程爱好者。

● 机器学习、人工智能相关从业人员。

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