初二数学上//课后习题变式思维(人教大纲版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:安徽教育出版社

作者:陈刘送

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:15.5

装帧:

isbn号码:9787533633059

丛书系列:

图书标签:

• 初二数学
• 数学练习
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好的，这是一份关于其他图书的详细简介，内容涵盖了其主题、结构、目标读者以及主要特色，完全不涉及您提到的《初二数学上//课后习题变式思维(人教大纲版)》。 --- 《深入浅出：Python数据分析实战指南》 第一部分：数据科学的基石——Python与基础工具的驾驭 【章节概述】 本书的开篇旨在为读者打下坚实的数据分析基础。我们不满足于泛泛而谈，而是聚焦于初学者和有一定基础的开发者如何高效地利用Python生态系统进行数据处理。 1. 环境搭建与Anaconda的魔力： 我们详细拆解了Anaconda环境的安装与配置过程，重点讲解了Conda环境管理的重要性，确保读者能够独立、可复现地搭建起数据科学工作站。内容涵盖了如何创建、激活、克隆以及导出特定依赖的虚拟环境，这对于项目协作至关重要。 2. NumPy：数值计算的深度引擎： NumPy数组（ndarray）是高效数据处理的核心。本章深入探讨了其底层结构、内存布局以及向量化操作的原理。我们通过大量与传统Python列表的性能对比实验，直观展示了向量化计算的优势。重点内容包括：多维数组的索引与切片技巧（Fancy Indexing），广播机制（Broadcasting）的完整解析，以及线性代数运算在NumPy中的实现。 3. Pandas I：Series与DataFrame的构建与管理： Pandas是数据分析的瑞士军刀。本部分专注于结构化数据的核心——`Series`和`DataFrame`。内容覆盖了从不同数据源（CSV、Excel、JSON、SQL）加载数据的最佳实践，以及如何进行数据清洗前的初步探索。我们详细讲解了索引的创建、重置（`reset_index`）与设置，以及如何有效地处理缺失值（`isnull`, `dropna`, `fillna`）并进行数据类型转换。 4. Pandas II：数据重塑与聚合的艺术： 数据分析的精髓在于变换与洞察。本章聚焦于数据透视（`pivot_table`）和分组聚合（`groupby`）。我们不仅演示了常用的聚合函数（`sum`, `mean`, `count`），更深入探讨了多级分组（MultiIndex GroupBy）和`.apply()`方法的灵活运用，让读者能处理复杂的、非标准化的聚合需求。此外，数据合并（`merge`, `join`, `concat`）的各种连接类型（内连接、外连接等）也以图示方式清晰呈现。 --- 第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化精通 【章节概述】 好的数据分析师必须是出色的“数据侦探”。本部分专注于如何通过可视化和统计方法揭示数据背后的故事，并使用主流库构建专业级的图表。 5. Matplotlib与Seaborn：构建静态洞察图： 我们超越基础的折线图和柱状图。Matplotlib的面向对象接口被详细讲解，帮助读者实现对图表元素的精细控制（如次坐标轴、图例定位）。Seaborn部分则侧重于利用其统计绘图功能，如绘制分布图（`displot`, `kdeplot`）、关系图（`scatterplot`, `lmplot`）以及类别图（`boxplot`, `violinplot`），并重点讲解了如何通过`hue`、`col`、`row`参数实现多变量的对比分析。 6. 高级EDA技术：异常值检测与特征工程初步： 本章将理论与实践结合。我们引入了箱线图、Z-Score和IQR（四分位距）方法来识别和处理异常值。更重要的是，我们开始触及特征工程的门槛，包括如何利用日期时间数据提取有用特征（如星期几、月份）以及如何对分类变量进行初步编码（如独热编码）。 --- 第三部分：应用场景与进阶专题 【章节概述】 理论必须付诸实践。本部分通过贴近现实的案例，展示如何将前两部分学到的工具链整合起来，解决实际问题。 7. 时间序列分析基础： 针对金融、物联网等领域对时间数据处理的需求，本章详细介绍了Pandas中强大的时间序列功能。内容包括：时间频率转换、重采样（Resampling，如将日数据聚合为月数据），以及如何使用滑动窗口（Rolling Window）计算移动平均值和平稳性检验的初步概念。 8. 数据报告与交互式仪表盘构建： 分析成果需要有效传达。我们介绍了如何使用Jupyter Notebook/Lab进行规范的文档编写，并引入了Streamlit这一轻量级框架。通过一个完整的“销售数据可视化”案例，读者将学会如何快速搭建一个具备筛选器和动态图表的交互式Web应用，实现数据的即时展示。 9. 数据可视化——进阶篇：Plotly与地理空间数据： 对于需要交互式、可缩放的图表，Plotly是理想选择。本章侧重于Plotly Express的简洁语法，用于创建3D图表和复杂的散点图。同时，我们加入了一个地理空间分析的入门模块，演示如何使用`GeoPandas`（或Plotly自带的地图功能）绘制简单的区域热力图，为处理地理信息打下基础。 --- 本书特色总结 本书严格遵循“工具 -> 原理 -> 应用”的学习路径，旨在培养读者的问题解决思维，而非仅仅是API的记忆。我们坚持使用真实、公开的数据集（如Kaggle上的精选数据集），确保每一步操作都有实际的业务背景支撑。对于复杂的概念（如NumPy的内存视图），书中配有详尽的流程图解，确保即便是初学者也能透彻理解背后的计算机制。阅读完毕后，读者将能够独立完成一个中等规模的数据采集、清洗、探索、建模初探及可视化报告的全流程项目。

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