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出版者:同济大学

作者:夏洁武

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2007-2

价格:27.0

装帧:平装

isbn号码:9787560835112

丛书系列:

图书标签:

• Visual Basic
• VB
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 软件开发
• Windows应用程序
• 教学
• 教材
• 代码示例
• 初学者

《精通 Python 数据科学：从入门到精通》 内容概述： 本书是一本全面而深入的Python数据科学指南，旨在帮助读者掌握从数据收集、清洗、处理、分析到可视化的整个数据科学流程。本书不仅涵盖了Python核心数据科学库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn）的详细用法，更强调了理论与实践的结合，通过大量的真实世界案例和项目，引导读者解决实际问题。 本书特色： 系统性强： 从Python基础知识的简要回顾开始，逐步深入到数据科学的核心概念和高级技术，结构清晰，易于学习。 实操性高： 每一章都配有丰富的代码示例和练习题，读者可以边学边练，巩固知识，提升技能。 案例丰富： 涵盖金融、医疗、电商、社交媒体等多个领域的实际数据科学项目，让读者了解数据科学在不同行业的应用。 理论与实践并重： 不仅讲解工具的使用，还深入剖析背后的算法原理和统计学概念，帮助读者建立扎实的数据科学理论基础。 前沿技术： 关注当前数据科学领域的最新发展，介绍诸如机器学习、深度学习基础等前沿内容。 目标读者： 对数据科学感兴趣，希望系统学习Python进行数据分析和建模的初学者。 已经掌握Python基础，但希望将其应用于数据科学领域的开发者。 数据分析师、统计师、研究人员，希望提升Python数据科学技能的专业人士。 对机器学习、人工智能等领域有兴趣，希望通过数据科学打下坚实基础的学生。 本书涵盖的主要内容： 第一部分：Python 数据科学基础 Python 环境搭建与基础回顾： 介绍Jupyter Notebook/Lab的使用，回顾Python基本语法、数据类型、控制流、函数等。 NumPy：科学计算的基石： 深入讲解NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、数学运算、广播机制等，为后续数据处理打下基础。 Pandas：数据处理的利器： 详细介绍Pandas Series和DataFrame的构建、数据读取（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据转换（数据类型、合并、连接、重塑）、数据聚合与分组等核心操作。 第二部分：数据可视化与探索性数据分析 (EDA) Matplotlib：基础绘图库： 学习创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等，并掌握图表美化技巧（标题、标签、图例、颜色、样式）。 Seaborn：统计数据可视化： 探索Seaborn在绘制复杂统计图表方面的强大功能，如分布图、关系图、分类图、回归图、热力图等，以及如何利用可视化进行数据探索。 探索性数据分析 (EDA) 实战： 结合Matplotlib和Seaborn，通过实际数据集进行全面的EDA，包括数据概览、特征分布、变量间关系探索、模式识别等，为建模奠定基础。 第三部分：数据分析与机器学习入门 Scikit-learn：机器学习的瑞士军刀： 介绍Scikit-learn的核心API，包括数据集的加载与分割、特征工程（特征缩放、编码、降维）、模型选择与评估（交叉验证、网格搜索、各种评估指标）。 监督学习基础： 讲解回归模型（线性回归、多项式回归）和分类模型（逻辑回归、K近邻、支持向量机、决策树、随机森林）的原理、实现与应用。 无监督学习基础： 介绍聚类算法（K-Means）和降维算法（PCA）的应用。 模型评估与优化： 深入讲解如何评价模型的性能，以及过拟合与欠拟合的解决方案。 第四部分：高级主题与实战项目 文本数据处理基础： 介绍文本清洗、分词、词向量化（TF-IDF, Word2Vec）等技术。 时间序列数据分析入门： 讲解时间序列数据的特点、预处理方法以及简单的预测模型。 实际项目演练： 通过一系列综合性项目，将前面所学知识融会贯通，例如： 电商用户行为分析： 利用Pandas和可视化技术分析用户购买行为，发现购买模式。 电影评分预测： 构建机器学习模型预测电影评分。 客户流失预警： 使用分类算法预测客户流失的可能性。 数据科学工作流程回顾与建议： 总结整个数据科学项目的生命周期，提供实际工作中的最佳实践和建议。 本书承诺： 通过阅读本书，读者将能够： 熟练运用Python及其核心库进行高效的数据处理和分析。 掌握从数据可视化中洞察数据规律的能力。 理解并实践常见的机器学习算法，并能解决实际问题。 建立独立完成数据科学项目的信心和能力。 无论您是刚刚踏入数据科学领域，还是希望深化自身技能，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。让我们一起开启Python数据科学的精彩旅程！

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这本关于 VISUAL BASIC 程序设计的书，简直是为我这种刚踏入编程世界的新手量身定做的。它的排版非常清晰，每一个代码示例都配有详尽的解释，让我这个编程小白也能轻松跟上思路。我特别喜欢它在讲解控件和事件处理时的细腻之处，不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了实战的味道。比如，书中讲解如何制作一个简单的计算器界面时，那种手把手教学的感觉，让我一下子就明白了 GUI 设计的基本逻辑。而且，作者似乎深谙初学者的痛点，每当涉及到复杂的概念，比如面向对象编程的基础，总能用非常生活化的比喻来辅助理解，这比我在网上看那些晦涩难懂的教程有效多了。读完前几章，我已经能自信地动手搭建自己的第一个小应用了，感觉学习曲线被处理得非常平滑。那种从迷茫到豁然开朗的体验，真的让人欲罢不能。这本书不仅仅是教你写代码，更重要的是培养你用面向对象思维去构建程序的习惯，这一点对我未来的学习至关重要。

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这本书的视角非常独特，它没有沉溺于 VB 语言本身的“老”与“新”的争论，而是聚焦于“如何用好它来解决实际问题”。我尤其欣赏作者在数据管理和数据库连接方面的阐述。现在的软件开发，数据处理能力是核心竞争力之一，而这本书在这方面投入了大量的篇幅，详细介绍了 ADO.NET 的基本操作，包括如何编写 SQL 查询、如何使用数据视图绑定控件，甚至还涉及到了基本的报表生成技术。对于我这种需要处理大量表格数据的用户来说，这部分内容简直是救命稻草。作者在讲解数据绑定时，用了大量的图示来展示数据流向，这比单纯的文字描述要直观得多。很多其他教材可能只是简单提及，而这本书却是将数据驱动应用开发的全流程都覆盖了，让我感觉手中的这本书不仅是一本编程指南，更是一份实用的“快速开发手册”。

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我收藏了许多编程书籍，但真正能让我反复翻阅、每次都能找到新东西的并不多。这本 VISUAL BASIC 的教材就是其中之一。它的价值在于其内容的广度和对编程思想的引导。书中不仅覆盖了基础语法和控件操作，还花了相当大的篇幅去探讨面向对象设计的深层概念，比如封装、继承和多态在 VB 环境下的具体体现。更重要的是，作者在每章的最后都会设置“思考题”或“项目拓展”，这些都不是简单的“填空题”，而是需要读者自己去构思和实现的开放式挑战。这迫使我从一个被动接受知识的“学生”转变为一个主动解决问题的“开发者”。这种学习模式极大地提高了我的编程思维的灵活性。这本书的厚度正说明了它内容的充实，但同时其组织结构又非常清晰，让你能够有条不紊地深入探索每一个主题，是不可多得的优秀教材。

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坦白说，我之前接触过几本 VB 的参考手册，但它们大多侧重于API函数和语法规则的罗列，读起来枯燥乏味，根本无法激发学习的兴趣。然而，这本《VISUAL BASIC 程序设计》完全不同。它更像是一位经验丰富的工程师在跟你分享他的项目经验和最佳实践。书中对错误处理的讲解尤其到位，它没有仅仅停留在 `On Error GoTo` 的层面，而是深入探讨了异常的捕获、用户友好的提示信息设计，以及如何避免程序在运行时崩溃的策略。我记得有一章专门分析了大型项目中的模块化设计，如何通过公共模块和类模块来解耦代码，这极大地提升了我对代码可维护性的认识。读完这部分，我立刻回去重构了我之前写的一个“一团乱麻”的小工具，效果立竿见影。这本书的深度和广度把握得恰到好处，既能满足入门需求，又能为进阶打下坚实的基础，非常适合希望扎实掌握 VB 核心技能的读者。

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说实话，我是一名从事非计算机专业的工程师，学习 VB 的初衷是为了快速开发一些辅助性的测试工具。因此，我对那些偏学术化、过于理论化的书籍是敬而远之的。这本《VISUAL BASIC 程序设计》成功地避开了我的“雷区”。它的语言风格非常口语化，阅读起来毫无压力，就像在听一个朋友讲解如何调试他的新程序一样。最让我感到惊喜的是，书中对用户界面（UI/UX）的关注度很高。它不仅教你怎么把按钮放上去，还讨论了如何通过调整控件的尺寸、颜色、字体，以及如何设计合理的导航流程来提升用户体验。例如，书中关于多文档界面（MDI）的实现细节讲解得极其透彻，让我明白如何构建一个专业的、结构化的应用界面，而不是仅仅堆砌独立的窗口。这种注重“产品感”的教学方式，对我这种需要快速交付实用工具的人来说，价值无法估量。

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