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出版者:复旦大学出版社

作者:沈建蓉,单贵

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:2007-1

价格:43.00元

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isbn号码:9787309048490

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《精通Python数据科学：从入门到实战》 本书是一本面向数据科学初学者的权威指南，旨在系统性地介绍使用Python进行数据分析、可视化和机器学习的核心概念与实践方法。全书内容丰富，逻辑清晰，理论与实践相结合，力求帮助读者快速掌握数据科学领域的必备技能，并能独立完成实际的数据项目。 第一部分：Python基础与数据科学环境搭建 在深入数据科学之前，掌握扎实的Python编程基础至关重要。本部分将从Python语言的核心概念讲起，包括变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环）、函数、模块等。重点将放在Python在数据处理和科学计算方面的优势，例如列表、元组、字典、集合等数据结构的使用，以及如何编写高效、可读性强的Python代码。 此外，本书还将详细指导读者如何搭建完整的数据科学开发环境。这包括介绍并安装Anaconda发行版，该发行版集成了Python、Jupyter Notebook/Lab、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等一系列常用的数据科学库，大大简化了环境配置过程。读者将学会如何使用conda命令管理软件包和创建独立的虚拟环境，以避免不同项目之间的依赖冲突。 第二部分：核心数据处理库——NumPy与Pandas NumPy是Python科学计算的基础库，提供了强大的N维数组对象和大量的数学函数，用于高效地处理大型数据集。本部分将深入讲解NumPy数组的创建、索引、切片、变形、广播机制以及各种数学运算和统计函数。掌握NumPy将为后续的数据处理打下坚实基础。 Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库，它提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格数据）。本书将详细阐述如何使用Pandas进行数据的读取（CSV, Excel, SQL等）、清洗（处理缺失值、异常值、重复值）、转换（数据类型转换、重塑、合并、连接）以及聚合分析。通过大量的实例，读者将学会如何灵活运用Pandas高效地操纵和分析结构化数据。 第三部分：数据可视化——Matplotlib与Seaborn 数据可视化是理解数据、发现模式和沟通结果的关键环节。本部分将聚焦于Python中最流行的两个可视化库：Matplotlib和Seaborn。 Matplotlib是Python绘图的基石，提供了丰富的图表类型，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等，并允许对图表的每一个细节进行精细控制，如坐标轴、标题、图例、颜色、线型等。读者将学会如何使用Matplotlib创建高质量、信息丰富的静态图表。 Seaborn则是在Matplotlib基础上构建的高级可视化库，它提供了更简洁的接口来创建美观且信息丰富的统计图表，尤其擅长处理DataFrame对象。本书将演示如何使用Seaborn绘制多种统计图表，如分布图、分类图、回归图、热力图等，并展示如何根据不同的数据分析需求选择合适的图表类型。 第四部分：数据分析实战案例 理论学习需要与实际应用相结合，本部分将通过多个真实世界的数据分析案例，帮助读者将所学知识融会贯通。案例涵盖但不限于： 用户行为分析： 使用Pandas和可视化工具分析用户在网站或应用中的行为数据，发现用户偏好和流失原因。 销售数据分析： 对销售数据进行深入挖掘，分析销售趋势、产品表现、区域差异，并进行预测。 文本数据处理与分析： 介绍使用Python进行简单的文本预处理，如分词、去除停用词，并进行词频统计和情感分析。 金融数据分析： 对股票、汇率等金融时间序列数据进行分析，包括趋势分析、波动性度量等。 每个案例都将遵循完整的数据科学工作流程：数据获取、数据理解、数据清洗、特征工程、数据分析、结果可视化与解释。 第五部分：机器学习入门与实践 在掌握了数据处理和可视化能力后，本书将进一步引导读者进入机器学习的领域。本部分将简要介绍机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、模型评估等。重点将放在使用Scikit-learn库实现常见的机器学习算法。 读者将学习如何使用Scikit-learn进行模型训练、调优和预测，包括： 回归模型： 线性回归、多项式回归等，用于预测连续值。 分类模型： 逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，用于预测离散类别。 聚类模型： K-Means等，用于发现数据中的分组。 模型评估： 准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、均方误差等评估指标的使用。 本书将通过实际案例演示如何应用这些模型解决具体问题，例如房价预测、客户流失预测、垃圾邮件分类等。 总结与展望 本书的最后，将对Python数据科学的核心技能进行梳理和总结，并对未来数据科学领域的发展趋势进行展望。鼓励读者持续学习，探索更高级的主题，如深度学习、大数据处理框架（Spark）等，并强调在实际项目中不断实践的重要性。 适合读者： 希望系统学习数据科学入门知识的学生和在职人员。 具备一定Python基础，希望将其应用于数据分析领域的开发者。 对数据分析、可视化和机器学习感兴趣的初学者。 任何希望提升数据处理和分析能力，以更好地理解和利用数据的人员。 通过本书的学习，读者将能够自信地运用Python强大的生态系统，开启一段精彩的数据科学探索之旅。

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拿到这本书的时候，我正在为我的毕业设计头疼不已。当时的需求是一个基于桌面端的学生信息管理系统，涉及到数据库连接、复杂的用户界面设计以及权限管理等多个模块，感觉 VB 这种工具似乎有点“老派”，我担心书里的内容会过于陈旧，无法应对现代应用的需求。出乎意料的是，这本书虽然根植于 VB 这一经典平台，但它对面向对象思想的阐述却非常到位，而且在数据处理和外部接口调用方面，提供了很多现代化的视角。特别让我印象深刻的是，书中有一章专门讲解了如何利用 ADO 对象模型与 SQL Server 进行高效的数据交互。它没有使用那些被封装得过于简陋的向导式操作，而是直接展示了如何编写清晰、可维护的 SQL 语句，并如何在 VB 环境下优雅地处理查询结果集。这种兼顾了基础稳固性和前沿应用技巧的处理方式，让我受益匪浅。我最终参考书中的数据绑定思路，成功地搭建起了我项目中的核心数据层，程序的稳定性和响应速度都远超我的预期。这本书不仅仅是教你 VB 语法，它更像是提供了一套构建健壮桌面应用系统的设计蓝图，对于那些想把 VB 用到更深层次的读者来说，绝对是份宝藏。

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说实话，我买这本书纯粹是因为课程要求，原本对 VB 没什么热情，觉得它已经被更“时髦”的语言取代了。在我看来，编程学习应该聚焦于算法和数据结构这些普适性的知识，而 VB 似乎更偏向于快速原型制作。然而，这本书的讲解风格，彻底改变了我的看法。作者的文笔非常细腻，尤其是在处理异常流程控制这一块，简直是艺术级别的。书中不会避讳讲解那些可能导致程序崩溃的边缘情况，反而会用大量的篇幅，通过生动的“如果……那么……”的逻辑链，引导读者去预判并处理用户可能出现的各种“反常操作”。例如，处理文件打开失败、输入数据格式错误，甚至是对内存泄漏的初步预防，书里都有非常详尽的示例代码和注释。这让我意识到，编程的精髓不仅仅在于实现“功能”，更在于保证程序的“健壮性”和“容错性”。读完相关章节后，我开始反思自己以前写代码的习惯，那种写完一个功能就赶紧收工的心态，确实很不专业。这本书让我从一个仅仅会“写代码”的人，开始向一个思考“如何写出好代码”的人转变。

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我个人偏好那种风格比较“硬核”的教材，喜欢上来就直接丢核心概念然后让你自己去啃的类型。所以，一开始我对这本书略带“学院派”的语气和循序渐进的铺陈感到一丝不耐烦。但坚持读下去后，我发现这种“慢热”恰恰是它的杀手锏。它并没有急于炫耀VB语言的某些高级特性，而是把最基础的变量类型、数据结构操作，讲解得如同历史课本般严谨和详尽。比如，它会花时间去解释为什么在 VB 中 Integer 和 Long 类型在内存中占用的空间不同，以及这种差异在处理大规模数据时会带来的性能影响。这些知识点看似基础得有些“掉价”，但在我真正需要优化程序性能时，才发现这些基本功是多么重要。这本书的深度，藏在那些看似平淡的讲解之中，它迫使你扎扎实实地走好每一步，而不是急于求成地跳到更高深的模块。这就像学习武术，作者没有直接教你花哨的招式，而是让你把马步扎得死死的，基础一旦稳固，未来的进步速度自然会快得惊人。

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这本《大学VB程序设计实践教程》，说实话，刚拿到手的时候，我对它抱持着一种“试试看”的心态。毕竟现在市面上的编程教材汗牛充栋，很多都追求“大而全”，结果就是每一部分都讲得浅尝辄止，学生学完之后，感觉自己好像什么都懂一点，但真要动手写个像样的程序，却又无从下手。我一直是坚定的实践派，认为编程这玩意儿，不敲代码就等于没学。这本书最吸引我的地方，恰恰在于它对“实践”二字的执着。它不像有些教材那样，前几章堆砌大量枯燥的理论概念，而是很快地就将我们带入了实际的应用场景。我记得，书中关于控件的使用和事件驱动模型的讲解，简直是教科书级别的清晰。它没有仅仅停留在告诉你“这个按钮能干什么”，而是深入剖析了“为什么在这个时机调用这个方法”，这种对底层逻辑的揭示，对于初学者建立起正确的编程思维至关重要。而且，书中的每一个案例都不是孤立的，它们之间存在着一种循序渐进的内在联系，就像盖楼一样，地基打牢了，再往上盖就轻松多了。我通过跟着书上的步骤一步步实现那些小工具，比如一个简单的数据库查询界面，那种“啊，原来是这么回事！”的顿悟感，是任何理论讲解都无法替代的。这本书真正做到了将晦涩的代码语法，转化成了可以触摸、可以操作的实际成果，极大地激发了我继续深入学习下去的兴趣。

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这本书的排版和插图设计，也体现了极高的专业水准，这点在技术书籍中常常被忽视。很多教材为了压缩成本或者图省事，排版混乱，代码块和文字描述混杂不清，阅读起来非常痛苦。但《大学VB程序设计实践教程》的每一个代码示例，都经过了精心格式化，关键语句和变量命名都得到了清晰的强调，使得即便是复杂的循环嵌套结构，也能一目了然。更值得称赞的是，书中引入了一些流程图和UML图示来辅助解释复杂的逻辑流程。我记得在讲解递归函数的那一小节，如果仅仅依靠文字描述，我可能需要反复阅读好几遍才能理解其调用栈的变化。但有了那张清晰的图形化流程图，整个过程就像放慢了的电影镜头一样，清晰地展现在眼前。这种对视觉辅助工具的有效运用，极大地提升了学习效率，尤其是在处理那些需要空间想象力的编程概念时，这种细致入微的关怀，确实让人感到作者对读者的尊重。

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Ёб твою мать.

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结棍啊！！！！册那

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Ёб твою мать.

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其实我一颗星也不想给...

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我第一周学会了大小写转换，移动，图片变大小，选中替换，显示输入的字，下周要学怎么编龟兔赛跑了。。。