新概念C语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:296

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出版时间:2001-1

价格:20.00元

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isbn号码:9787810548502

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 编程入门
• 新概念
• 教材
• 计算机科学
• 程序设计
• 基础语法
• 算法
• 数据结构
• 练习题

好的，这是一份以“新概念C语言”为题，但内容完全不涉及该书的图书简介。 --- 《精通Python数据科学实战：从基础到高级应用》 简介 在当今数据驱动的世界中，Python已成为数据科学领域无可争议的首选工具。本书《精通Python数据科学实战》旨在为有志于深入理解和运用数据科学的读者提供一套全面、系统且极具实操性的指南。本书不仅仅是停留在理论介绍的层面，而是聚焦于如何利用Python生态系统中的核心库，解决现实世界中的复杂数据问题。 本书结构严谨，从Python基础知识的快速回顾与数据科学环境的搭建开始，逐步深入到数据处理、分析、可视化以及机器学习等核心环节。我们假设读者已经具备基本的编程概念，但对Python在数据科学中的具体应用尚缺乏系统化的认知。因此，本书将以项目驱动的方式，引导读者构建扎实的实践能力。 第一部分：Python数据科学基础与环境搭建 本部分将为读者打下坚实的基础。首先，我们会详细介绍Anaconda环境的配置，确保读者拥有一个稳定且兼容性强的开发环境。随后，我们将重点剖析Python语言中与数据科学密切相关的特性，例如高级数据结构、函数式编程范式以及面向对象编程在数据处理脚本中的应用。 NumPy：数值计算的基石 我们将深入探讨NumPy库，这是Python科学计算的核心。重点内容包括多维数组（ndarray）的创建、索引、切片与重塑，以及广播机制的深入理解。读者将学会如何高效地执行向量化运算，这是提升数据处理速度的关键。 Pandas：数据处理的瑞士军刀 Pandas是数据分析的灵魂。本部分将用大量篇幅讲解`Series`和`DataFrame`对象的精妙之处。我们将覆盖数据导入与清洗（处理缺失值、异常值、数据类型转换），数据聚合（`groupby`操作的艺术），数据合并与重塑（`merge`, `join`, `pivot`），以及时间序列数据的处理技巧。我们相信，熟练掌握Pandas是进行任何复杂数据分析的前提。 第二部分：数据探索与可视化 数据本身不会说话，是有效的探索和可视化让数据背后的故事得以展现。 数据探索性分析（EDA） 我们将介绍如何系统地进行EDA。这包括描述性统计量的计算、数据分布的可视化检查（直方图、箱线图），以及利用散点图矩阵探索变量间的关系。本书特别强调了通过EDA来验证数据质量和发现潜在模式的重要性。 Matplotlib与Seaborn：美观且富有洞察力的图表 我们将详细讲解Matplotlib的底层架构，帮助读者从根本上理解图表元素的构成。在此基础上，本书将侧重介绍Seaborn库，它基于Matplotlib提供了更高级的统计可视化接口。读者将学会绘制复杂的统计图表，如联合分布图、热力图、小提琴图等，并掌握自定义图表样式以满足报告需求的技巧。 第三部分：高级数据处理与特征工程 在构建任何预测模型之前，数据准备工作至关重要。本部分将专注于数据预处理和特征工程，这是决定模型性能上限的关键环节。 特征工程的艺术 我们将探讨如何从原始数据中提取有意义的特征。内容涵盖： 1. 数值特征处理：标准化（Standardization）、归一化（Normalization）和鲁棒缩放（Robust Scaling）。 2. 类别特征编码：独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）以及更高级的特征哈希技术。 3. 文本数据预处理：基础的文本清洗、分词、停用词移除，并引入TF-IDF向量化方法的实战应用。 4. 时间特征提取：从日期时间戳中提取年、月、日、周几、是否为节假日等有价值的特征。 Scikit-learn核心概念 我们将介绍Scikit-learn这个强大的机器学习库，并从数据预处理的角度切入。重点讲解`Pipeline`的使用，它能将数据清洗、转换和模型训练无缝集成，极大地简化了工作流程并避免了数据泄露的风险。 第四部分：机器学习实战：从模型选择到评估 本部分将带领读者进入机器学习的核心领域，聚焦于如何选择、训练和评估模型。 监督学习模型实践 我们将覆盖回归和分类两大主流任务。对于回归问题，我们将详细分析线性回归的局限性，并引入岭回归（Ridge）和Lasso回归，探讨正则化如何改善模型的泛化能力。对于分类问题，逻辑回归、决策树以及集成学习方法（如随机森林和梯度提升树）将是重点讲解对象。对于每一种模型，本书都会深入分析其工作原理、参数调优策略以及在特定数据集上的适用性。 模型评估与选择 一个好的模型不仅需要良好的训练结果，更需要可靠的评估。我们将详细解读交叉验证（Cross-Validation）的原理与应用，并深入讲解分类任务中的评估指标（精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC），以及回归任务中的均方误差（MSE）和决定系数（R²）。此外，超参数调优技术，如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search），也将通过实战案例进行演示。 无监督学习与降维 在探索性分析的基础上，我们将引入无监督学习方法。K-Means聚类算法的实现与簇数量的选择（肘部法则、轮廓系数分析）是本节的重点。同时，我们还将介绍主成分分析（PCA）在数据降维和可视化中的应用，帮助读者在高维数据集中寻找有意义的低维表示。 结语 本书的最终目标是培养读者独立解决实际数据问题的能力。我们力求通过大量的代码示例、贴近真实业务场景的数据集（如金融数据、生物信息数据和网络日志数据），让读者在“动手做”的过程中真正掌握Python数据科学的精髓。完成本书的学习后，读者将能够自信地驾驭Python工具链，独立完成从数据获取、清洗、分析到模型构建与部署的完整数据科学流程。 ---

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我是在一个项目紧急需求下接触到这本书的，当时手头只有几本薄薄的教程，但总感觉抓不住问题的核心。直到我抱起了这本看起来厚重却内容紧凑的《新概念C语言》。这本书的深度和广度是惊人的，它没有停留在让你学会“如何写出能运行的代码”这个初级阶段，而是深入探讨了“为什么这样写才能最高效地运行”。比如，在讨论到内存管理和结构体对齐时，它没有采用那种教科书式的堆砌术语，而是通过一系列精心设计的对比实验，让你亲手体会到不同的内存布局对程序性能带来的天壤之别。我尤其欣赏它在算法实现部分的处理方式，每一个示例代码块都配有详细的性能分析和时间复杂度讨论，这对于准备进阶或者想在技术深度上有所突破的读者来说，价值不可估量。它就像一个经验丰富的老教授，在你迷茫时，不是直接给出答案，而是引导你思考，让你自己去发现最优解的路径，这种启发式的教学方法，是很多现代编程书籍所缺乏的。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的靛蓝色背景，配上烫金的字体，拿在手里就感觉自己仿佛握住了一块知识的宝石。我得说，我本来对这种经典教材类的书籍兴趣不大，总觉得它们要么枯燥乏味，要么就是把简单的东西复杂化。但《新概念C语言》完全颠覆了我的认知。它不仅仅是一本讲解C语言语法的书，更像是一本引导我们理解计算机底层逻辑的入门指南。作者在讲解指针这个让无数初学者头疼的概念时，用了一种近乎诗意的比喻，将内存地址比作街道上的门牌号，而指针就是那个专门负责记录门牌号的信使。这种生动形象的描述，让我这个原本对C语言敬而远之的人，竟然开始对它产生了浓厚的兴趣。翻开书页，那种清晰的排版和适度的留白，让阅读过程变得异常舒适，眼睛一点都不容易疲劳，这对于需要长时间钻研技术书籍的人来说，简直是福音。而且，书中的插图和流程图都设计得极为精妙，它们不是那种敷衍了事的示意图，而是真正能帮助你构建思维模型的工具。

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这本书的配套资源简直是诚意满满，虽然我主要依赖纸质书阅读，但书后提供的在线代码仓库和勘误表简直是救星。我发现书中的所有示例代码都可以在线获取，而且维护得非常及时，这点对于经常会因为环境差异导致示例编译失败的新手来说，太重要了。更让我惊喜的是，它的练习题设计简直是“反套路”的典范。它们不像市面上其他书籍那样，只是对刚刚讲过的知识点进行简单的重复应用，而是将多个章节的知识点巧妙地融合在一起，形成一个看似简单却需要深入思考的小型项目。我花了一个周末，完整地做完了前三章的综合练习，感觉自己的编程肌肉得到了极大的锻炼，那种攻克难题后的成就感，远超我之前做任何一本习题集。这种注重“融会贯通”而非“死记硬背”的出题思路，是这本书最值得称赞的地方之一。

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坦白说，我是一个对语言风格要求很高的人，很多技术书籍的叙述方式都过于冰冷、机械，读起来就像在和一台程序对话。然而，《新概念C语言》的行文风格却出乎意料地具有人文关怀。作者似乎深知初学者的痛点，总能在关键的技术难点处插入一些过来人的经验之谈或者历史背景介绍。比如，它在解释宏定义和预处理器的章节中，穿插了早期C语言发展中因为宏滥用导致的著名“Bug”案例，这不仅增加了阅读的趣味性，更重要的是，它在无形中为我们树立了良好的编程规范意识，让我们从一开始就知道什么该做，什么该避开。这种将技术知识与工程实践、历史教训紧密结合的叙事手法，让这本书的知识密度极高，但阅读体验却异常流畅，几乎没有“硬啃”的感觉。它更像是一本与你并肩作战的伙伴，而非高高在上的导师。

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从整体结构上看，这本书的逻辑脉络是极其严谨的，它遵循了“宏观到微观，抽象到具体”的经典结构。它并非先抛出一堆语法规则让你去背诵，而是先描绘出C语言在整个计算机体系结构中的位置和作用，让你对“为什么要学C语言”有一个清晰的认识。然后，它才循序渐进地引入变量、操作符、控制流，每一步都建立在对前一步的扎实理解之上。特别是它对数据类型和类型的隐式转换的阐述，清晰到让人拍案叫绝，很多我过去靠“感觉”写对的代码，在这本书的解释下，终于明白了背后的原理。这种层层递进的构建方式，使得知识点之间的联系非常紧密，形成了牢固的知识网络。我感觉，读完这本书后，我不再只是一个“会用C语言敲代码的人”，而是一个真正理解C语言设计哲学，能够自信地去阅读和理解更底层系统源码的工程师。

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