新书上市 ｜ 首版豆瓣评分9.2，GitHub Star 44k，数据分析与数据科学领域经典升级！

文末送书

在当今数字化时代，“数据科学（Data Science）” 已成为最受关注的技术领域之一。那么，究竟什么是数据科学？

Drew Conway 的数据科学维恩图

2010 年，Drew Conway 在其博客上提出了一幅著名的 数据科学维恩图，生动地揭示了数据科学的本质——它是一个跨学科的课题。

• 统计学家的专长：在海量数据中构建模型、提取价值信息，发现数据背后的规律。

• 计算机科学家的技能：利用高效的算法处理数据，实现存储、分析和可视化，帮助用户直观理解数据。

• 领域专家的能力：在特定行业深耕，能够提出有价值的问题，并结合数据科学给出精准的解答。

数据科学的核心在于跨学科融合，而 Python 则是推动这一学科发展的重要工具。

Python：数据科学的黄金搭档

Python 的崛起与数据科学的快速发展密不可分。自 1991 年发布以来，Python 凭借其简洁优雅的语法迅速流行，并在数据分析、人工智能等领域发挥了巨大作用。

2020 年，Python 之父 Guido van Rossum 加入微软，进一步推动了 Python 生态的发展。2022 年，ChatGPT 的爆发更是让 Python 成为 AI 研究的核心语言之一。而在国内，2023 年的“百模大战”及 2025 年 DeepSeek-R1 等新模型的发布，也让 Python 在数据科学与 AI 领域的地位更加稳固。

然而，想要真正掌握 Python 在数据科学中的应用，仅仅熟悉语法是不够的，还需要一套系统化的学习资源。而 《Python数据科学手册》 正是这样一本经典之作，也是数据科学学习的黄金指南。

自第 1 版发布以来，书稿便在 GitHub 上开源，现已收获 44k star，堪称近十年来 Python 数据科学领域最受欢迎的教材之一。

第 1 版在豆瓣上的评分高达 9.2，深受数据科学从业者和学习者的认可。现在，这本书迎来了升级版  《Python数据科学手册(第2版)》。

豆瓣评分高达 9.2

值十星，与蟒蛇书一同位列仙班

内容细致 + 图示多 + 代码案例全

相比第一版，新版不仅对内容进行了优化，还融入了 Jupyter Notebook，让读者能够更直观地进行数据实验，提高学习效率。

领域资深作译者

这样一本高质量的书籍，自然离不开优秀的作译者。

因其长期致力于创建、开发和维护开源 Python 工具而在数据科学社区享有盛誉。

拥有美国华盛顿大学博士学位，曾任华盛顿大学 eScience 学院物理科学研究院院长。

译者 陶俊杰：途家民宿数据算法中心负责人，专注于 AI 和大数据技术，拥有十余年 Python 开发经验。

译者 陈小莉：中国科学院文献情报中心副研究员，长期从事数据挖掘与科学文献分析。

核心内容概览

全书共分为五大部分，每部分聚焦一个数据科学核心工具：

1. IPython & Jupyter —— 提供高效的交互式计算环境。

2. NumPy —— 处理大规模数值计算和数组运算的核心库。

3. pandas —— 强大的数据处理和分析工具，支持灵活的数据操作。

4. Matplotlib —— 经典数据可视化工具，帮助清晰展现数据。

5. scikit-learn —— 机器学习的高效实现，涵盖常见算法及应用。

书中代码示例通俗易懂，既适合作为 入门指南，也可以作为 数据处理、分析、可视化的参考手册。

适合哪些读者？

本书假定读者已经具备 Python 基础，熟悉基本的编程概念（如变量、函数、对象方法等）。如果你是 数据科学初学者，想要快速掌握 Python 在数据分析、机器学习中的应用，这本书是绝佳的选择。

如果你是 Python 零基础读者，建议先阅读 《Python编程：从入门到实践》，掌握基本语法后再深入学习数据科学的内容。

写在最后

在数据科学与 AI 快速发展的今天，掌握 Python 已成为进入行业的基本能力。《Python数据科学手册(第2版)》不仅提供了系统化的知识，还能帮助读者 高效上手数据分析、可视化和机器学习，是一本不可多得的优质参考书。

如果你希望提升数据科学技能，或者在 Python 领域更进一步，那么这本书值得你入手！