具体描述
《21世纪高职高专规划教材•计算机系列:C语言实例教程》按任务驱动教学法的要求编写，开始讲解了计算机程序设计原理、Turbo C的运行环境及C语言的基本语法，然后通过计算器、成绩单、迷宫等七个大的实例（包含若干小例子）与C语言的数据类型、运算符与表达式，顺序结构程序设计，选择结构程序设计，循环结构程序设计，函数，编译预处理，数组，指针，结构体、联合体与枚举类型及文件等知识点融于一体，运用案例法教学，通过对这些实例的讲解掌握相应的知识点，并且在相应的章节精心设计了实训内容，真正做到了教、学、用相结合，充分体现高职高专教学的特点。《21世纪高职高专规划教材•计算机系列:C语言实例教程》由具有多年实践教学经验一线老师编写，充分体现了高职高专教学的特色，理论上必需、够用，加强理论联系实际，突出实用性、操作性，语言上通俗易懂、趣味性强，做到了老师好教、学生易学。
《21世纪高职高专规划教材•计算机系列:C语言实例教程》可作为高职高专相关专业学生学习C语言程序设计的教材，也可作为广大计算机编程爱好者学习C语言的自学教材和参考书。
《Python 数据分析实战指南》 一、图书概述与定位 《Python 数据分析实战指南》是一本面向所有希望掌握现代数据科学工具和技术，并能够将其应用于实际问题解决的读者的高阶实操手册。本书并非侧重于语言基础的罗列，而是将 Python 编程能力无缝集成到数据获取、清洗、转换、可视化和建模的全生命周期流程中。我们的目标是帮助读者从“了解”Python 语法，跃升至“精通”使用 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Scikit-learn 等核心库解决现实世界中的复杂数据集挑战。 本书严格避开了基础 C 语言教学的范围，专注于数据生态系统中的前沿工具和分析思维的培养。读者无需具备深厚的统计学理论背景，但需要对逻辑推理和解决问题抱有热情。 二、核心内容模块详解 本书内容结构严谨，分为六大部分，层层递进，确保读者能够构建完整的端到端数据分析能力。 第一部分：数据科学环境的搭建与基础生态（奠基） 本章首先指导读者高效配置 JupyterLab/Notebook 环境，理解虚拟环境（如 Conda 或 Venv）管理的重要性。随后，我们深入探讨 Python 在数据科学中的“基石”——NumPy。重点讲解： 1. 向量化操作的哲学： 为什么 NumPy 数组远胜于标准 Python 列表进行数值计算。 2. 广播机制（Broadcasting）： 深入解析不同形状数组间运算的隐形规则，这是高性能计算的关键。 3. 线性代数基础： 如何使用 NumPy 实现矩阵乘法、特征值分解等基础代数运算，为后续的机器学习打下基础。 第二部分：Pandas：数据处理的瑞士军刀（核心操作） 这是本书篇幅最厚重、实战性最强的一部分。我们不仅仅停留在 `read_csv()` 的层面，而是深入挖掘 Pandas 的底层结构和高级功能： 1. Series 与 DataFrame 的精髓： 理解其索引（Index）的本质及其对性能的影响。 2. 数据清洗的艺术： 缺失值处理： 不仅是 `dropna()` 或 `fillna()`，还包括基于模型的插补方法（如使用 KNNImputer）。 数据类型转换与优化： 如何利用 Categorical 类型存储分类数据以节省内存并加速运算。 字符串处理（Str Accessor）： 利用正则表达式高效地从非结构化文本字段中提取结构化信息。 3. 数据重塑与聚合： MultiIndex（多级索引）： 构建复杂的数据视图。 GroupBy 的精妙： 掌握 `transform()`, `apply()`, `filter()` 的区别和应用场景，实现比 SQL 更灵活的批处理。 数据透视（Pivot Tables）与堆叠/非堆叠（Stack/Unstack）： 灵活应对数据表面的变化。 第三部分：数据可视化与洞察发现（表达） 有效的分析必须辅以清晰的表达。本部分聚焦于 Matplotlib 和 Seaborn，强调“讲故事”而非“画图表”： 1. Matplotlib 深度定制： 掌握面向对象的 API，精确控制图形的每一个元素（Axes, Figure, Artist）。 2. Seaborn 的统计美学： 利用 `FacetGrid` 和 `PairGrid` 快速生成多变量关系图，如小提琴图、联合分布图等，用于初步探索数据分布和异常值。 3. 交互式可视化入门（Plotly/Bokeh 选讲）： 介绍如何创建可缩放、可悬停的动态图表，提升报告的专业度。 第四部分：时间序列分析的挑战（特定领域） 处理金融、物联网或日志数据时，时间维度的处理至关重要。本章专注于： 1. DatetimeIndex 的高级应用： 时区处理、频率转换（重采样 `resample()`）。 2. 滞后与窗口函数： 计算移动平均、滚动标准差等关键时间序列指标。 3. 基础预测模型： 引入 Statsmodels 库，实现简单的 ARIMA/SARIMA 模型，并评估其拟合优度。 第五部分：机器学习建模实战（Scikit-learn 流程） 本书将机器学习视为数据处理流程的自然延伸，而非孤立的数学分支。重点在于流程管理： 1. 数据预处理流水线（Pipeline）： 如何使用 `make_pipeline` 和 `ColumnTransformer` 确保特征工程步骤与模型训练步骤同步，杜绝数据泄露。 2. 特征工程深化： 独热编码（One-Hot Encoding）、特征缩放（StandardScaler/MinMaxScaler）的选择依据。 3. 模型选择与评估： 交叉验证（Cross-Validation）的原理与实践，以及混淆矩阵、ROC 曲线的正确解读。 4. 模型调优： 使用 Grid Search 和 Randomized Search 进行超参数优化。 第六部分：性能优化与大数据思考（进阶） 当数据量超出单机内存限制时，分析师需要新的工具。本部分探讨： 1. Pandas 性能优化技巧： 向量化、避免循环、使用 `.loc`/`.iloc` 替代 `.ix`。 2. Dask 简介： 介绍 Dask DataFrames 如何并行化 Pandas 操作，实现对超出内存数据集的有效处理。 3. 数据存储格式： 为什么 Parquet 或 Feather 格式比 CSV 更适合大规模分析，以及它们如何加速 I/O 操作。 三、本书的特色与优势 1. 面向实战的代码驱动： 每一章节都伴随着至少两个完整的、可运行的案例研究（如电商销售分析、社交媒体情感分析、股票日线数据处理）。代码注重清晰度和工业级规范。 2. 思维导图式教学： 强调“为什么”要使用某个函数或库，而非简单罗列参数，帮助读者构建稳健的分析思维。 3. 工具链整合： 本书将分析流程视为一个连续的管道，明确指出在数据获取、探索、建模到报告撰写之间工具如何协同工作，完全侧重于现代数据科学的生态系统，与底层系统编程或特定语言编译原理无关。 本书致力于将读者培养成为能够独立、高效处理复杂数据集，并能将分析结果转化为商业洞察的“数据工程师/分析师”。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有