轻松学做几何画板课件

轻松学做几何画板课件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社
作者:方舟工作室
出品人:
页数:244
译者:
出版时间:2005-2-1
价格:25.00
装帧:平装(带盘)
isbn号码:9787115130167
丛书系列:
图书标签:
  • 几何画板
  • 动态几何
  • 数学软件
  • 课件制作
  • 教学设计
  • 初中数学
  • 高中数学
  • 教育教学
  • 软件教程
  • GGB
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具体描述

几何画板是一种适合于数学教与学的工具软件平台。它容易掌握,操作简单,功能强大,品质优秀,为越来越多的人所使用。

  本书采用实例讲解的形式详细介绍了利用几何画板制作数学课件的方法。在内容编排上,本着循序渐进的原则,由浅入深,先介绍了几何画板课件的制作基础、绘制几何图形和几何体的方法,然后根据数学教学的需要逐一介绍了度量型课件、动画型课件、图像型课件、综合型课件的制作方法,最后还提供了丰富的中学数学课件制作实例以引导读者掌握综合运用几何画板制作课件的技能。为了使读者更好地掌握这一技能,本书在每一个实例中不仅介绍了制作方法,还提供了课件设计的思路,并在其中穿插介绍了几何画板的使用经验和技巧。另外,本书还附有包含所有实例的素材光盘供读者学习、参考。

  本书面向学习课件制作的初、中级读者,适合作为各类教师的自学和培训教材,也可供师范院校教学使用。

图书简介:探索现代编程与数据科学的奥秘 书名: 精进:Python与现代数据分析实战 作者: [此处留空,或使用笔名] 出版社: [此处留空,或使用虚构出版社名称] 页数: 约 600 页 建议零售价: 128.00 元 --- 内容概述: 《精进:Python与现代数据分析实战》是一部面向希望系统掌握Python编程语言及其在数据科学领域应用的前沿教程。本书不拘泥于传统的计算机基础理论的枯燥讲解,而是紧密结合当前行业需求,以实战项目驱动,引导读者从零基础快速成长为能够独立处理复杂数据任务的专业人士。全书内容涵盖了Python语言的核心语法、面向对象编程思想,深入讲解了数据处理、可视化、机器学习以及大数据基础框架的实践应用。 本书旨在为读者构建一个坚实而灵活的知识体系,使其不仅能“会用”工具,更能理解工具背后的原理和最佳实践。 --- 章节详解: 第一部分:Python基础与高效编程范式 (第 1 章 - 第 10 章) 本部分致力于夯实读者的Python语言基础,并引入现代软件工程中强调的编程习惯。 第 1 章:Python环境的快速搭建与科学计算生态初探 详细介绍了Anaconda/Miniconda环境的部署,虚拟环境的管理,以及Jupyter Notebook/Lab在交互式编程中的高效使用技巧。首次引入NumPy的广播机制,为后续的大规模数值计算做铺垫。 第 2 章:核心语法与控制流的深度解析 超越基础的`if/else`和循环结构,重点讲解列表推导式、生成器表达式的性能优化作用,以及Python中装饰器(Decorators)的原理和实际应用,特别是用于性能监控和日志记录的场景。 第 3 章:面向对象编程 (OOP) 的实战应用 深入探讨类(Class)、继承(Inheritance)和多态性。本章强调如何使用`__init__`、`__str__`等“魔术方法”创建更具Pythonic风格的对象。通过构建一个简化的数据库连接池模型,来演示OOP在资源管理中的优势。 第 4 章:数据结构与内存效率优化 对比Python内置数据结构(list, tuple, dict, set)在不同操作下的时间复杂度。重点介绍`collections`模块中的特殊容器,如`defaultdict`和`Counter`,并探讨如何利用内存视图(memoryview)进行零拷贝操作。 第 5 章:文件操作、异常处理与模块化设计 讲解如何使用`with`语句进行资源安全管理。深入异常处理机制,设计自定义异常类。最后,指导读者如何构建结构清晰、可维护性高的多级包(Package)结构。 --- 第二部分:数据处理的利器——Pandas与数据清洗 (第 11 章 - 第 18 章) 本部分是本书的核心,专注于数据分析领域最核心的工具Pandas库的使用。 第 11 章:Pandas的基石:Series与DataFrame的构建与索引 详细介绍DataFrame的内部结构,掌握`.loc`, `.iloc`, 以及布尔索引的高级用法,以应对复杂的多维数据筛选需求。 第 12 章:数据清洗与预处理的艺术 系统介绍缺失值(NaN)的处理策略(插值、删除、标记),重复值的检测与去除。讲解数据类型转换的注意事项,特别是日期时间数据(DateTime)的解析和时区处理。 第 13 章:数据重塑与聚合操作 掌握数据透视表(Pivot Tables)和`groupby()`操作的强大功能。通过实际案例演示如何使用`agg()`函数进行多重聚合计算,以及`transform()`在分组计算后恢复原始维度数据的作用。 第 14 章:数据合并、连接与时间序列分析 精讲`merge()`和`join()`的不同模式(内连接、外连接)。针对时间序列数据,讲解如何使用`resample()`进行频率转换和滑动窗口计算。 第 15 章:高效处理大型数据集——Chunking与内存优化 介绍如何使用分块读取(chunking)技术处理内存无法一次性加载的大型CSV文件。探讨使用Pandas内置的Categorical数据类型来显著降低内存占用。 --- 第三部分:数据可视化与洞察力挖掘 (第 19 章 - 第 24 章) 本部分侧重于如何将处理后的数据转化为直观的图形,辅助决策。 第 19 章:Matplotlib基础:构建静态图形的基石 掌握Figure、Axes的层级结构,学习自定义图表元素(标题、标签、图例)的精确控制。 第 20 章:Seaborn:统计可视化的简化之道 介绍Seaborn如何简化复杂统计图表的绘制,如分布图(distplot)、关系图(scatterplot)和分类图(boxplot)。重点演示如何利用`hue`参数进行多变量映射。 第 21 章:交互式可视化:Plotly与Bokeh 引入交互式库,展示如何创建可缩放、可悬停提示的动态图表。通过一个Web应用示例,说明如何将这些图表嵌入到数据报告中。 第 22 章:地理空间数据可视化入门 使用`GeoPandas`和`Folium`库,学习导入Shapefile或GeoJSON数据,并在地图上展示热力图或区域着色图,实现数据与地理位置的关联分析。 --- 第四部分:机器学习基础与模型实践 (第 25 章 - 第 30 章) 本部分将读者从数据准备阶段带入到模型构建的核心环节,侧重于Scikit-learn库的应用。 第 25 章:Scikit-learn工作流:模型选择与评估 介绍标准的机器学习流程:数据划分(训练/测试集)、特征工程(标准化、独热编码)、模型训练与交叉验证。 第 26 章:监督学习:回归模型实践 深入线性回归、岭回归(Ridge)和Lasso回归,理解正则化(Regularization)对模型稳定性的影响。通过波士顿房价数据集的实例进行完整演示。 第 27 章:监督学习:分类算法剖析 重点讲解逻辑回归、决策树和支持向量机(SVM)。深入理解混淆矩阵、准确率、召回率、F1分数以及ROC曲线的解读。 第 28 章:无监督学习:聚类与降维 介绍K-Means聚类算法的原理和最佳簇数(K值)的确定方法(如肘部法则)。使用主成分分析(PCA)进行特征降维,并可视化降维后的数据分布。 第 29 章:模型调优:超参数搜索 讲解网格搜索(Grid Search)和随机搜索(Randomized Search)在寻找最优模型参数中的应用,强调交叉验证的重要性。 第 30 章:模型持久化与部署基础 学习使用`pickle`或`joblib`保存训练好的模型,并演示如何在简单的Flask或Streamlit应用中加载模型以进行实时预测。 --- 本书特色: 1. 项目驱动式学习: 全书贯穿 8 个大型实战项目,涵盖金融时间序列分析、用户行为预测、电商评论情感分析等多个领域,确保读者学以致用。 2. 性能优先的讲解: 始终关注代码的执行效率,书中穿插了关于向量化操作、C/Cython扩展接口的讨论,帮助读者写出企业级的高性能代码。 3. 前沿性: 不仅覆盖了Pandas和Scikit-learn,还包含了对Dask(并行计算)和Numpy底层优化机制的介绍,紧跟数据科学领域的技术发展趋势。 4. 代码规范与可读性: 严格遵循PEP 8编码规范,并提供详尽的注释和解释,培养读者编写易于协作和维护的代码的习惯。 --- 目标读者: 希望从零开始学习Python数据分析的初学者。 具备基础编程经验,希望快速转向数据科学领域的工程师和分析师。 需要系统性复习和巩固Pandas、Scikit-learn等核心库的高级用户。 对如何利用编程解决实际商业问题感兴趣的在职人员。

作者简介

目录信息

第1章 几何画板课件制作基础
第2章 绘制几何图形和几何体
第3章 制作度量型课件
第4章 制作图像课件
第5章 制作动画型课件
第6章 制作综合型课件
第7章 制作中学数学课件实例
配套光盘内容
读者意见以馈表
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的语言风格简直是教科书级别的范本——精准、凝练、毫不拖泥带水。阅读起来有一种非常顺畅的节奏感,仿佛作者在与读者进行一场高质量的学术对话。它避免了过多使用晦涩难懂的行话,即使是必须使用的专业术语,作者也总能给出非常清晰的上下文解释,确保读者不会因为语言障碍而中断思维链条。我发现,在很多我曾经感到困惑的地方,这本书用几句话就给出了画龙点睛般的解释,那种豁然开朗的感觉,简直无与伦比。它没有过度迎合读者的“轻松”需求而牺牲严谨性,而是用一种自信而有力的笔触,确立了知识的权威性。我个人认为,优秀的读物应当是能提升读者思考层次的,而这本书无疑做到了这一点,它在潜移默化中雕琢着读者的逻辑思维能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话,我原本对这类工具书抱持着一种“能用就好”的心态,毕竟很多同类书籍都存在内容陈旧或者案例缺乏新意的问题。然而,这本书彻底颠覆了我的固有印象。它的内容更新速度和前瞻性让人眼前一亮。作者似乎对当前领域的发展趋势有着敏锐的洞察力,将最新的研究成果和应用案例巧妙地融入了讲解之中。这使得我感觉自己手中的不仅仅是一本教材,更像是一份与时俱进的行业参考手册。我尤其关注它对实际操作步骤的描述,往往是言简意赅,但又包含了所有关键的技术细节,避免了冗长拖沓的文字描述。每一个操作流程都像是一份精确的SOP(标准操作程序),让人可以毫无障碍地跟随,并立刻将理论转化为实践。这种极高的实操性,对于追求效率的现代学习者来说,无疑是最大的福音。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在教育一线摸爬滚打的老教师,我深知一本好的教辅材料对于提升教学效率的重要性。这本书给我的第一印象是它的知识体系构建得异常扎实且逻辑清晰。它并非简单地堆砌知识点,而是遵循了认知规律,循序渐进地引导读者去理解和掌握核心概念。我特别欣赏作者在处理那些抽象的数学原理时所采用的类比和实例。这些类比贴近生活,使得那些原本深奥的定理和公式,一下子变得触手可及,极大地降低了初学者的学习门槛。更难能可贵的是,它对于知识点的深度挖掘也做得相当到位,即便是对于我们这些资深从业者来说,也能从中找到不少值得借鉴的教学思路和新的视角。这种深度和广度的完美平衡,使得这本书的适用人群非常广泛,从基础入门到深入研究,都能找到自己的定位。它更像是一位经验丰富、循循善诱的导师,时刻在我们身边提供精准的指导。

评分☆☆☆☆☆

我非常看重一本书的附加价值,比如它是否提供了额外的资源支持或者互动平台。这本书在这方面做得相当出色,它展现了一种超越传统书籍的思维模式。虽然我无法详细描述具体内容,但可以肯定的是,它在内容设计上非常注重“连接性”。它似乎预留了大量的接口,暗示着读者可以通过其他媒介进一步探索和实践。这种设计理念极大地扩展了这本书的实用边界,它不再是一个封闭的知识体系,而是一个开放的学习生态系统的起点。对于渴望自我驱动、不断探索新知的人来说,这种引导式的结构具有强大的吸引力。它不仅仅是知识的载体,更像是激发我们去行动、去创造的催化剂,这种前瞻性的服务意识,在图书市场中是相当罕见的。

评分☆☆☆☆☆

这套书的排版和设计简直是一场视觉盛宴!我简直爱不释手,每次翻开都能发现新的惊喜。作者对细节的把控能力令人叹为观止,从字体的选择到插图的配色,都透露出一种匠心独运的审美。尤其是那些复杂的图表和示意图,原本枯燥的知识点,在他们的精心设计下变得生动活泼,仿佛有了生命力一般。我甚至可以想象到,在实际的教学过程中,这些精美的视觉呈现会多么有效地抓住学生的注意力。那些色彩的运用,大胆却不失和谐,让整个阅读过程变成了一种享受,而不是负担。每一次翻页,都像是在欣赏一件精心打磨的艺术品,这极大地提升了我学习和研究的积极性。这本书的装帧质量也无可挑剔,纸张的手感温润厚实,拿在手里沉甸甸的,让人感觉物有所值。我可以断言,这本书的出版团队在设计环节上绝对是下了血本的,这从最终呈现的效果上得到了最完美的体现。我强烈推荐给所有注重视觉体验的学习者和教育工作者。

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