preface?前 言為什麼要寫本書？python是什麼？python是一種帶有動態語義的、解釋性的、物件導向的不錯程式語言。其不錯內建資料結構，結合動態型別和動態繫結，使其對於敏捷軟體開發非常具有吸引力。同時，python作為指令碼型(膠水)語言連線現有的元件也十分高效。python語法簡潔，可讀性強，從而能降低程式的維護成本。不僅如此，python支援模組和包，鼓勵程式模組化和**重用。
python語言的解釋性使其語法更接近人類的表達和思維過程，開發程式的效率極高。習慣使用python者，總習慣在介紹python時強調一句話：「人生苦短，我用python。」由於沒有編譯步驟，「寫**—測試—除錯」的流程能被快速地反覆執行。
作為一款用途廣泛的語言，python在資料分析與機器學習領域的表現，稱得上「一任群芳妒」。2023年3月，國外知名技術問答社群stackoverflow發布了《2023年開發者調查報告》。此調查號稱是有史以來為全面的開發者調查。其中，資料科學家的十大技術棧中，有7個包含python。具體來說，資料科學家中有63%正在使用python，44%正在使用r語言。而且，27%的人同時使用這兩種語言。python還在「多人使用的技術」「受歡迎技術」「需求度高技術」等榜單中名列前十。
python的明顯優勢：
preface?前 言為什麼要寫本書？python是什麼？python是一種帶有動態語義的、解釋性的、物件導向的不錯程式語言。其不錯內建資料結構，結合動態型別和動態繫結，使其對於敏捷軟體開發非常具有吸引力。同時，python作為指令碼型(膠水)語言連線現有的元件也十分高效。python語法簡潔，可讀性強，從而能降低程式的維護成本。不僅如此，python支援模組和包，鼓勵程式模組化和**重用。
python語言的解釋性使其語法更接近人類的表達和思維過程，開發程式的效率極高。習慣使用python者，總習慣在介紹python時強調一句話：「人生苦短，我用python。」由於沒有編譯步驟，「寫**—測試—除錯」的流程能被快速地反覆執行。
作為一款用途廣泛的語言，python在資料分析與機器學習領域的表現，稱得上「一任群芳妒」。2023年3月，國外知名技術問答社群stackoverflow發布了《2023年開發者調查報告》。此調查號稱是有史以來為全面的開發者調查。其中，資料科學家的十大技術棧中，有7個包含python。具體來說，資料科學家中有63%正在使用python，44%正在使用r語言。而且，27%的人同時使用這兩種語言。python還在「多人使用的技術」「受歡迎技術」「需求度高技術」等榜單中名列前十。
python的明顯優勢：
python作為一款優雅、簡潔的開源程式語言，吸引了世界各地的程式設計愛好者的注意力。每天都有數量眾多的開源專案更新自己的功能，作為第三方模組為其他開發者提供更加高效、便利的支援。
python提供了豐富的api和工具，以便程式設計師能夠輕鬆地使用c、c++、cython來編寫擴充模組，從而整合多種語言的**，協同工作。一些演算法在底層用c實現後，封裝在python模組中，效能非常高效。
python語言簡單易學，語法清晰。python開發者的哲學是「用一種方法，好是只有一種方法來做一件事」。通常，相較其他語言，python的源**被認為具有更好的可讀性。
2023年，python 已在google 內部使用，他們的宗旨是：python where we can，c++ where we must，即在操控硬體的場合使用c++，在快速開發時使用python。
總的來說，python是一款用於資料統計、分析、視覺化等任務，以及機器學習、人工智慧等領域的高效開發語言。它能滿足幾乎所有資料探勘下所需的資料處理、統計模型和圖表繪製等功能需求。大量的第三方模組所支援的內容涵蓋了從統計計算到機器學習，從金融分析到生物資訊，從社會網路分析到自然語言處理，從各種資料庫各種語言介面到高效能計算模型等領域。隨著大資料時代的來臨，資料探勘將更加廣泛地滲透到各行各業中去，而python作為資料探勘裡的熱門工具，將會有更多不同行業的人加入到python愛好者的行列中來。完全物件導向的python的教學工作也將成為高校中數學與統計學專業的重點發展物件，這是大資料時代下的必然趨勢。
本書特色筆者從實際應用出發，結合實際例子及應用場景，深入淺出地介紹python開發環境的搭建、python基礎入門、函式、物件導向程式設計、實用模組和圖表繪製及常用的建模演算法在python中的實現方式。本書的編排以python語言的函式應用為主，先介紹了函式的應用場景及使用格式，再給出函式的實際使用示例，後對函式的執行結果做出了解釋，將掌握函式應用的所需知識點按照實際使用的流程展示出來。
tipdm張良均〈大資料探勘產品與服務〉本書適用物件開設有資料探勘課程的高校教師和學生。
目前國內不少高校將資料探勘引入本科教學中，在數學、計算機、自動化、電子資訊、金融等專業開設了資料探勘技術相關的課程，但目前這一課程的教學使用的工具仍然為spss、sas等傳統統計工具，並沒有使用python作為教學工具。本書提供了有關python語言的從安裝到使用的一系列知識，將能有效指導高校教師和學生使用python。
資料探勘開發人員。
這類人員可以在理解資料探勘應用需求和設計方案的基礎上，結合本書提供的python的使用方法快速入門並完成資料探勘應用的程式設計實現。
進行資料探勘應用研究的科研人員。
許多科研院所為了更好地對科研工作進行管理，紛紛開發了適應自身特點的科研業務管理系統，並在使用過程中積累了大量的科研資訊資料。python可以提供乙個優異的環境對這些資料進行挖掘分析應用。
關注不錯資料分析的人員。
python作為乙個廣泛用於資料探勘領域的程式語言，能為資料分析人員提供快速的、可靠的分析依據。
如何閱讀本書本書主要分為兩大部分，基礎篇和建模應用篇。基礎篇介紹了有關python開發環境的搭建、python基礎入門、函式、物件導向程式設計、實用模
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