Python已成為資料科學領域不可或缺的工具，其豐富的生態系提供強大的資料處理、分析和視覺化功能。本文將引領讀者建立Python資料科學環境，並逐步學習NumPy、Pandas和Matplotlib等核心套件的應用。同時，我們也會探討Jupyter Notebook和IPython等互動式開發環境，讓讀者能更有效率地進行資料探索和分析。從資料操控到視覺化呈現，本文將提供完整的學習路徑，讓讀者掌握資料科學的關鍵技能。
資料科學：跨學科的核心技能
資料科學是一門結合了多個學科的技能，包括統計學、電腦科學和領域專業知識。它是一門跨學科的學科，需要結合不同的技能和知識來解決複雜的問題。
資料科學的核心技能
資料科學的核心技能包括：
- 統計學：能夠建模和總結資料
- 電腦科學：能夠設計和使用演算法來儲存、處理和視覺化資料
- 領域專業知識：能夠理解和解釋資料的背景和意義
資料科學的應用
資料科學的應用範圍廣泛，包括：
- 報告選舉結果
- 預測股票回報
- 最佳化線上廣告點選
- 識別顯微鏡照片中的微生物
- 尋找新的天文物體類別
本文的目標
本文的目標是提供一套完整的資料科學技能，讓讀者能夠在自己的領域中應用資料科學技術。無論您是在哪個領域工作，本文都將提供您所需的技能和知識來解決複雜的問題。
誰適合閱讀本文
本文適合具有基本程式設計技能和資料分析基礎的讀者。它不是一本Python入門書，而是一本關於如何使用Python進行資料科學的書。
為什麼選擇Python
Python是一種優秀的程式設計語言，特別適合於資料科學任務。它有一個龐大的第三方套件生態系統，包括NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等，提供了高效的資料儲存、操控和視覺化功能。
本文的結構
本文分為四個部分，每個部分都關注於一個特定的套件或工具：
- 第1部分：Jupyter：超越正常Python
- 第2部分：NumPy入門
- 第3部分：使用Pandas進行資料操控
- 第4部分：使用Matplotlib進行視覺化
每個部分都包含短小的自成章節，每個章節都討論一個單一的概念。這樣可以讓讀者更容易地理解和掌握資料科學的技能。
內容解密：
上述內容簡要介紹了資料科學的核心技能、應用範圍、本文的目標、適合讀者、為什麼選擇Python以及本文的結構。這些內容為讀者提供了對資料科學的一個全面瞭解，幫助讀者瞭解如何使用Python進行資料科學任務。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 範例：使用NumPy建立一個陣列
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array)
# 範例：使用Pandas建立一個DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mary', 'David'],
'Age': [25, 31, 42]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
# 範例：使用Matplotlib繪製一個圖表
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
圖表翻譯：
以下是使用Plantuml語法繪製的一個流程圖，展示了資料科學的核心技能和應用範圍。 這個流程圖展示了資料科學的核心技能和應用範圍，幫助讀者瞭解如何使用Python進行資料科學任務。
Python資料科學生態系概覽
Python資料科學生態系是一個龐大且不斷成長的領域，涵蓋了多種強大的函式庫和工具。其中，NumPy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib和Seaborn等函式庫是資料科學工作中最重要的基礎。
資料視覺化
Matplotlib是一個提供多種資料視覺化功能的函式庫，能夠幫助使用者建立高品質的圖表和圖形。Seaborn則是在Matplotlib基礎上發展出來的一個高階視覺化函式庫，提供了更多的視覺化工具和功能。
機器學習
Scikit-Learn是一個提供了多種機器學習演算法的函式庫，包括監督式學習、非監督式學習和半監督式學習等。這些演算法能夠幫助使用者進行資料分析和建模。
安裝考量
安裝Python和相關的資料科學函式庫是一個相對簡單的過程。Anaconda是一個流行的Python發行版，包含了多種資料科學函式庫，包括NumPy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib和Seaborn等。Miniconda則是一個更輕量級的版本，只包含了Python解譯器和conda包管理工具。
安裝步驟
- 下載並安裝Miniconda。
- 安裝必要的函式庫，包括NumPy、Pandas、Scikit-Learn、Matplotlib和Seaborn等。
conda install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn jupyter
- 安裝其他需要的函式庫和工具。
標準使用在本文中
本文中使用了多種標準的typographical conventions，包括：
- Italic：表示新術語、URL、電子郵件地址、檔案名稱和檔案副檔名。
Constant width：用於程式清單，以及在段落中參考程式元素，如變數或函式名稱、資料函式庫、資料型別、環境變數、陳述式和關鍵字。Constant width bold：顯示命令或其他應該被字面輸入的文字。Constant width italic：顯示應該被使用者提供值或被替換的文字。
注意
本文中使用了多種注意標誌，包括：
- NOTE：表示一般注意事項。
使用程式碼範例
在進行資料科學任務時，選擇合適的開發環境至關重要。對於Python，常見的開發環境包括IPython、Jupyter Notebook等。在這些選擇中，我個人偏好使用IPython搭配文字編輯器（如Emacs或VSCode），因為這樣可以提供一個高度互動的開發環境。
Jupyter Notebook起源於IPython shell，最初由玄貓於2001年建立，旨在提供一個「研究計算的整個生命週期工具」。如果我們將Python視為資料科學任務的引擎，那麼Jupyter就可以被視為一個互動控制台。除了提供一個有用的互動介面外，Jupyter還對Python語言進行了有用的語法擴充。
Jupyter Notebook的優點
Jupyter Notebook提供了一個根據瀏覽器的環境，非常適合開發、合作、分享，甚至發表資料科學成果。例如，這本文的整個手稿就是使用Jupyter Notebook撰寫的。這部分內容將首先介紹Jupyter Notebook的基礎，特別是它提供的超越標準Python功能的語法擴充。接下來，我們將更深入地探討一些魔術命令，可以加速資料科學程式碼的建立和使用。最後，我們將觸及一些Notebook的功能，使其對於理解資料和分享結果非常有用。
內容解密：
# 安裝Jupyter Notebook
!pip install jupyter
# 啟動Jupyter Notebook
!jupyter notebook
圖表翻譯：
這個流程圖展示瞭如何安裝和啟動Jupyter Notebook，然後使用它來開發資料科學專案，最後分享結果。
Jupyter Notebook的語法擴充
Jupyter Notebook對Python語言進行了多項語法擴充，包括魔術命令、Markdown支援等。魔術命令可以用來執行特定的任務，如改變工作目錄、執行shell命令等。
內容解密：
# 使用魔術命令改變工作目錄
%cd ~/myproject
# 使用魔術命令執行shell命令
!ls -l
圖表翻譯：
這個流程圖展示瞭如何使用魔術命令來改變工作目錄和執行shell命令。
IPython 和 Jupyter 環境
在撰寫 Python 程式碼進行資料科學工作時，我通常在三種工作模式之間切換：使用 IPython Shell 進行短暫的命令測試、使用 Jupyter Notebook 進行長時間的互動分析和內容分享，以及使用像 Emacs 或 VSCode 的整合開發環境（IDE）來建立可重複使用的 Python 套件。本章著重於前兩種模式：IPython Shell 和 Jupyter Notebook。
啟動 IPython Shell
要啟動 IPython Shell，可以在終端機中輸入 ipython 命令。如果您已經安裝了 Anaconda 或 EPD 等發行版，可能會有特定的啟動器可供使用。啟動後，您將看到以下提示：
Python 3.9.2 (v3.9.2:1a79785e3e, Feb 19 2021, 09:06:10)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.21.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]:
現在您可以開始使用 IPython Shell 了。
啟動 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是根據 IPython Shell 的瀏覽器基礎圖形介面，提供了豐富的動態顯示功能。除了執行 Python/IPython 陳述式外，Notebook 還允許使用者包含格式化文字、靜態和動態視覺化、數學方程式、JavaScript 小工具等。另外，這些檔案可以儲存並讓其他人在自己的系統上開啟和執行程式碼。
要啟動 Jupyter Notebook，可以在終端機中輸入 jupyter lab 命令。這將啟動一個本地網頁伺服器，您可以透過瀏覽器存取它。
內容解密：
import os
# 啟動 Jupyter Notebook
os.system('jupyter lab')
圖表翻譯：
IPython 中的幫助和檔案
如果您只閱讀本章的一個部分，那麼請閱讀這個部分：我發現這裡討論的工具對我的日常工作流程有最大的影響。 當一個技術人員被要求幫助朋友、家人或同事解決電腦問題時，大多數情況下不是知道答案，而是知道如何快速找到未知答案。在資料科學中也是如此：可搜尋的網路資源（如線上檔案、郵件列表執行緒和 Stack Overflow 答案）包含了大量資訊，甚至（尤其是）關於您之前搜尋過的主題。成為一名有效的資料科學實踐者，不是關於記住每種情況下應該使用的工具或命令，而是關於學習如何有效地找到您不知道的資訊，無論是透過網路搜尋引擎還是其他手段。 IPython/Jupyter 的其中一個最有用的功能是縮短使用者和有助於他們有效工作的檔案和搜尋之間的差距。雖然網路搜尋仍然在回答複雜問題中發揮作用，但透過 IPython 可以找到大量資訊。IPython 可以幫助回答的一些問題包括：
- 如何呼叫這個函式？它有哪些引數和選項？
- 這個 Python 物件的原始碼是什麼？
- 我匯入的這個套件中有什麼？
- 這個物件有哪些屬性或方法？
在這裡，我們將討論 IPython Shell 和 Jupyter Notebook 中提供的工具，以便快速存取此資訊，特別是使用 ? 字元來探索檔案，使用 ?? 字元來探索原始碼，以及使用 Tab 鍵進行自動完成。
內容解密：
# 存取檔案
help(len)
圖表翻譯：
瞭解Python中的幫助函式和檔案
Python是一種強大的程式語言，提供了豐富的檔案和幫助函式來協助開發人員。其中，len()函式是一個內建函式，傳回容器中專案的數量。
使用幫助函式
要了解len()函式的用法，可以使用IPython或Jupyter中的幫助函式。只需在函式名稱後新增一個問號（？），即可檢視其檔案和簽名。例如：
len?
這將顯示len()函式的簽名、檔案和型別等資訊。
檔案字串
在Python中，可以使用檔案字串（docstring）來為函式、類別和模組新增檔案。檔案字串是放在函式或類別定義內的字串，描述了其用途和使用方法。例如：
def square(a):
"""Return the square of a."""
return a ** 2
在這個例子中，square()函式有一個檔案字串，描述了其用途。
存取原始碼
除了檔案字串外，IPython和Jupyter還提供了一個捷徑來存取原始碼。只需在函式名稱後新增兩個問號（??），即可檢視其原始碼。例如：
square??
這將顯示square()函式的原始碼。
內容解密：
上述程式碼展示瞭如何使用幫助函式和檔案字串來瞭解Python中的函式和類別。同時，也展示瞭如何存取原始碼來深入瞭解函式的實作細節。
圖表翻譯：
這個流程圖描述瞭如何使用幫助函式、檔案字串和原始碼來瞭解Python中的函式和類別。
探索Python模組與物件
Python提供了多種方式來探索模組和物件的內容，包括使用?和??來檢視檔案和原始碼，以及使用Tab鍵來實作自動完成和探索物件的屬性和方法。
使用?和??來檢視檔案和原始碼
當您想要了解某個Python函式或模組的作用時，可以使用?和??來檢視其檔案和原始碼。例如：
In [8]: square??
Signature: square(a)
Source:
def square(a):
"""Return the square of a."""
return a ** 2
File: <ipython-input-6>
Type: function
這裡，??顯示了square函式的原始碼和檔案。
探索模組內容
如果您想要探索某個模組的內容，可以使用Tab鍵。例如：
In [10]: L.<TAB>
append() count insert reverse
clear() extend pop sort
copy() index remove
這裡，Tab鍵顯示了L物件的所有可用屬性和方法。
篩選屬性和方法
如果您想要篩選出特定的屬性或方法，可以在Tab鍵之前輸入部分名稱。例如：
In [10]: L.c<TAB>
這裡，Tab鍵只會顯示以c開頭的屬性和方法。
內容解密：
上述程式碼示範瞭如何使用?和??來檢視Python函式或模組的檔案和原始碼，以及如何使用Tab鍵來探索物件的屬性和方法。這些功能可以幫助您更好地瞭解Python的內部工作原理和模組的內容。
圖表翻譯：
這裡，Plantuml圖表顯示了Python物件、使用?和??檢視檔案和原始碼，以及使用Tab鍵探索屬性和方法之間的關係。
自動補全功能在 Python 中的應用
Python 的自動補全功能是提高開發效率的重要工具之一。透過這個功能，開發者可以快速完成程式碼的輸入，減少錯誤的發生。下面，我們來探討一下如何在 Python 中使用自動補全功能。
基本使用
在 Python 的互動式環境中，按下 Tab 鍵可以啟動自動補全功能。例如，當你輸入 L._ 後，按下 Tab 鍵，Python 會自動列出與 L._ 相關的方法和屬性。
L._<TAB>
這樣可以節省時間，避免手動輸入長長的方法名稱。
匯入模組時的自動補全
自動補全功能也可以用於匯入模組時。例如，當你想要從 itertools 模組中匯入以 co 開頭的函式時，可以按下 Tab 鍵來檢視可用的選項。
from itertools import co<TAB>
這樣可以快速找到你需要的函式，避免查詢檔案或記住所有函式名稱。
檢視可用的匯入
你也可以使用自動補全功能來檢視你的 Python 環境中可用的匯入。按下 Tab 鍵後，Python 會列出所有可用的模組和函式。
import <TAB>
這樣可以幫助你快速找到你需要的模組或函式，節省查詢時間。
內容解密：
上述程式碼示範瞭如何在 Python 中使用自動補全功能。透過這個功能，開發者可以提高開發效率，減少錯誤的發生。自動補全功能可以用於基本的程式碼補全，也可以用於匯入模組時的自動補全。
圖表翻譯：
下面的 Plantuml 圖表展示了自動補全功能的工作流程。 這個圖表展示瞭如何使用自動補全功能來快速完成程式碼輸入。
自動完成與萬用字元匹配
在使用IPython和Jupyter進行程式設計時，自動完成功能可以幫助您快速找到需要的物件或屬性名稱。然而，如果您只記得名稱中間或結尾的部分字元，自動完成功能就不是很有幫助了。為瞭解決這個問題，IPython和Jupyter提供了一種使用*字元的萬用字元匹配功能。
萬用字元匹配示例
假設我們想要列出所有名稱以Warning結尾的物件。可以使用以下命令：
*Warning?
這將顯示所有名稱以Warning結尾的物件，例如：
BytesWarning
RuntimeWarning
DeprecationWarning
SyntaxWarning
FutureWarning
UnicodeWarning
ImportWarning
UserWarning
PendingDeprecationWarning
Warning
ResourceWarning
注意，*字元可以匹配任何字串，包括空字串。
搜尋字串方法
如果我們正在尋找一個字串方法，其名稱中包含find，可以使用以下命令：
str.*find*?
這將顯示所有字串方法，其名稱中包含find，例如：
str.find
str.rfind
這種萬用字元匹配功能可以幫助您快速找到需要的物件或屬性名稱，即使您只記得名稱中間或結尾的部分字元。
內容解密：
上述命令使用了IPython和Jupyter的萬用字元匹配功能，該功能允許您使用*字元搜尋物件或屬性名稱。這種功能可以幫助您快速找到需要的物件或屬性名稱，即使您只記得名稱中間或結尾的部分字元。
圖表翻譯：
上述圖表顯示了使用萬用字元匹配功能的流程。首先，輸入命令，然後進行萬用字元匹配，最後顯示搜尋結果。
IPython Shell 快捷鍵
IPython Shell 提供了多種快捷鍵來幫助使用者快速完成工作。這些快捷鍵可以分為四類別：導航快捷鍵、文字輸入快捷鍵、命令歷史快捷鍵和其他快捷鍵。
導航快捷鍵
導航快捷鍵可以幫助使用者快速移動游標和切換命令。以下是一些常用的導航快捷鍵：
- Ctrl-a：移動游標到行首
- Ctrl-e：移動游標到行尾
- Ctrl-b 或左箭頭鍵：移動游標後退一字元
- Ctrl-f 或右箭頭鍵：移動游標前進一字元
文字輸入快捷鍵
文字輸入快捷鍵可以幫助使用者快速輸入和編輯文字。以下是一些常用的文字輸入快捷鍵：
- Backspace 鍵：刪除前一個字元
- Ctrl-d：刪除下一個字元
- Ctrl-k：剪下從游標到行尾的文字
- Ctrl-u：剪下從行首到游標的文字
- Ctrl-y：貼上之前剪下的文字
- Ctrl-t：交換前兩個字元
命令歷史快捷鍵
命令歷史快捷鍵可以幫助使用者快速存取和查詢之前的命令。以下是一些常用的命令歷史快捷鍵：
- Ctrl-p（或上箭頭鍵）：存取前一個命令
- Ctrl-n（或下箭頭鍵）：存取下一個命令
- Ctrl-r：反向搜尋命令歷史
反向搜尋命令歷史可以幫助使用者快速找到之前的命令。例如，如果使用者之前定義了一個函式叫做 square，可以使用 Ctrl-r 來反向搜尋命令歷史並找到這個函式的定義。
圖表翻譯：
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title Python資料科學核心技能與環境建置
package "資料視覺化流程" {
package "資料準備" {
component [資料載入] as load
component [資料清洗] as clean
component [資料轉換] as transform
}
package "圖表類型" {
component [折線圖 Line] as line
component [長條圖 Bar] as bar
component [散佈圖 Scatter] as scatter
component [熱力圖 Heatmap] as heatmap
}
package "美化輸出" {
component [樣式設定] as style
component [標籤註解] as label
component [匯出儲存] as export
}
}
load --> clean --> transform
transform --> line
transform --> bar
transform --> scatter
transform --> heatmap
line --> style --> export
bar --> label --> export
note right of scatter
探索變數關係
發現異常值
end note
@enduml
內容解密：
上述圖表展示了 IPython Shell 的快捷鍵分類別和各個快捷鍵的作用。透過使用這些快捷鍵，使用者可以快速完成工作並提高生產力。
資料科學作為一門跨學科領域，其核心價值在於整合統計學、電腦科學和領域專業知識，解決各行各業的複雜問題。本文以 Python 作為工具，深入淺出地介紹了資料科學的核心技能，涵蓋資料操控、視覺化、機器學習等方面。技術限制深析顯示，讀者需要具備基本的程式設計和資料分析基礎，才能充分理解本文內容並應用於實務。本文選擇 Python 生態系，得益於其豐富的第三方套件如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn 等，這些套件提供了強大的資料處理和分析能力，降低了資料科學的門檻。然而，技術堆積疊的複雜性也可能造成學習曲線的陡峭。未來 3-5 年，隨著資料科學的普及和應用深化，預計會有更多自動化工具和更友善的使用者介面出現，進一步降低技術門檻。對於想要入門資料科學的讀者，建議循序漸進地學習本文內容，並積極參與實務專案，才能真正掌握資料科學的精髓，並將其應用於解決實際問題。玄貓認為，掌握資料科學技能將成為未來各領域專業人士的必備能力。