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Jake VanderPlas

Python Data Science Handbook(在线版)

认识 NumPy、pandas、Matplotlib 与 scikit-learn 的数据分析工作流。

打开官方课程
难度
见前置条件
形式
书籍
语言
英文
规模
67 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。

每节课这样学

  1. 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
  2. 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
  3. 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「Python Data Science Handbook(在线版)」。课程目录是 python-data-science/(不知道完整路径就先问我)。
1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界:
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。

课节共 67 节 · 官方顺序

  1. 01Preface
  2. 021. IPython: Beyond Normal Python
  3. 03Help and Documentation in IPython
  4. 04Keyboard Shortcuts in the IPython Shell
  5. 05IPython Magic Commands
  6. 06Input and Output History
  7. 07IPython and Shell Commands
  8. 08Errors and Debugging
  9. 09Profiling and Timing Code
  10. 10More IPython Resources
  11. 112. Introduction to NumPy
  12. 12Understanding Data Types in Python
展开其余 55 节
  1. 13The Basics of NumPy Arrays
  2. 14Computation on NumPy Arrays: Universal Functions
  3. 15Aggregations: Min, Max, and Everything In Between
  4. 16Computation on Arrays: Broadcasting
  5. 17Comparisons, Masks, and Boolean Logic
  6. 18Fancy Indexing
  7. 19Sorting Arrays
  8. 20Structured Data: NumPy's Structured Arrays
  9. 213. Data Manipulation with Pandas
  10. 22Introducing Pandas Objects
  11. 23Data Indexing and Selection
  12. 24Operating on Data in Pandas
  13. 25Handling Missing Data
  14. 26Hierarchical Indexing
  15. 27Combining Datasets: Concat and Append
  16. 28Combining Datasets: Merge and Join
  17. 29Aggregation and Grouping
  18. 30Pivot Tables
  19. 31Vectorized String Operations
  20. 32Working with Time Series
  21. 33High-Performance Pandas: eval() and query()
  22. 34Further Resources
  23. 354. Visualization with Matplotlib
  24. 36Simple Line Plots
  25. 37Simple Scatter Plots
  26. 38Visualizing Errors
  27. 39Density and Contour Plots
  28. 40Histograms, Binnings, and Density
  29. 41Customizing Plot Legends
  30. 42Customizing Colorbars
  31. 43Multiple Subplots
  32. 44Text and Annotation
  33. 45Customizing Ticks
  34. 46Customizing Matplotlib: Configurations and Stylesheets
  35. 47Three-Dimensional Plotting in Matplotlib
  36. 48Geographic Data with Basemap
  37. 49Visualization with Seaborn
  38. 50Further Resources
  39. 515. Machine Learning
  40. 52What Is Machine Learning?
  41. 53Introducing Scikit-Learn
  42. 54Hyperparameters and Model Validation
  43. 55Feature Engineering
  44. 56In Depth: Naive Bayes Classification
  45. 57In Depth: Linear Regression
  46. 58In-Depth: Support Vector Machines
  47. 59In-Depth: Decision Trees and Random Forests
  48. 60In Depth: Principal Component Analysis
  49. 61In-Depth: Manifold Learning
  50. 62In Depth: k-Means Clustering
  51. 63In Depth: Gaussian Mixture Models
  52. 64In-Depth: Kernel Density Estimation
  53. 65Application: A Face Detection Pipeline
  54. 66Further Machine Learning Resources
  55. 67Appendix: Figure Code

来源与使用须知

原始资源
Jake VanderPlas 收录版本:作者在线 notebook 版;不推断与纸质最新版相同
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

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