如何阅读本书

本书从逻辑上可分为两大部分。

第一部分是Python编程基础（第1~4章），介绍了Python环境搭建、Python基础语法、控制语句、函数、面向对象编程等。第1章旨在让读者从全局把握Python，了解利用Python进行智能数据分析的优势，并详细介绍了Python环境搭建与配置，同时还对两个常用集成开发环境做了详细介绍。第2章先对Python固定语法做了介绍，包括编码声明、注释、缩进等；而后介绍了Python常见的数据类型，包括str、list、tuple、dict、set等；还介绍了Python常用运算符，包括算术运算符、逻辑运算符、成员运算符、位运算符等。第3章主要对控制语句做了详细介绍，包括条件语句和循环语句，同时还介绍了和条件语句类似的异常处理try-except-else语句。第4章主要介绍了Python的内置函数、自定义函数、面向对象编程以及第三方库的安装与使用方法。

第二部分是数据分析编程（第5~9章），主要对数据分析中常用的第三方库做了详细介绍，强调在Python中对应函数的使用方法及其结果的解释说明。内容涵盖数值分析库NumPy，数据处理库pandas，绘图库Matplotlib、Seaborn、Bokeh，机器学习与数据分析建模库scikit-learn。这一部分涉及数据读取、数据预处理、模型构建、模型评价、结果可视化，几乎涵盖了整个数据分析过程，充分而又详细地说明了Python数据分析的常用操作，相信在本书的指导下，读者能够从零开始快速数据入门分析。