全国计算机等级考试超级模拟软件（附手册1本） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:无忧科技

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2010-8

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787894871701

丛书系列:

图书标签:

• 计算机等级考试
• 模拟试题
• 软件
• 教材
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• 练习
• 考试必备
• 技能提升
• 等级考试
• 计算机基础

好的，这里为您提供一份图书简介，该书并非《全国计算机等级考试超级模拟软件（附手册1本）》。 --- 图书名称：《Python编程从入门到实践：数据分析与机器学习基础》 图书简介 一、 内容概述与目标读者定位 本书旨在为零基础或初级Python学习者提供一套系统、实用的编程入门指南，并重点深化至当前热门的数据分析和机器学习应用领域。我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的理论堆砌，而是采用“项目驱动、实战优先”的教学理念，确保读者在掌握基础语法的同时，能够迅速上手解决实际问题。 本书的受众群体主要包括： 1. 编程初学者： 希望以一门应用广泛、入门友好的语言（Python）开启编程之旅的读者。 2. 数据科学爱好者/转型者： 希望系统学习利用Python进行数据清洗、处理、可视化，并了解基础机器学习模型构建的专业人士或学生。 3. 在校大学生与IT从业者： 需要快速掌握Python在算法实现、自动化脚本编写等方面的应用能力。 全书结构设计严谨，从Python的基础构建模块，逐步过渡到复杂的数据科学生态工具链，力求让读者在完成全书学习后，不仅能写出规范的Python代码，还能独立完成小型数据分析项目。 二、 详细内容结构分解 本书内容分为四大模块，共计二十章，确保知识体系的完整性和循序渐进性： 第一部分：Python编程核心基础（第1章 - 第6章） 本部分是构建编程思维的基石，强调对Python语言特性的理解与应用。 第1章：环境搭建与初识Python：详细介绍Anaconda环境的安装与配置，Jupyter Notebook的使用规范，以及第一个“Hello World”程序的执行，侧重于解释Python的执行流程和交互式编程的优势。 第2章：变量、数据类型与基本操作：深入讲解整数、浮点数、字符串、布尔值等核心数据类型的内存表示及操作符优先级。特别引入Python的动态类型特性，并辅以大量练习巩固。 第3章：流程控制结构：详述`if/elif/else`条件判断和`for/while`循环结构。通过“猜数字游戏”、“简易计算器”等小项目，训练读者的逻辑判断能力。 第4章：核心数据结构 I：列表（List）与元组（Tuple）：作为Python最常用的序列类型，重点解析列表的增删改查（CRUD操作）、切片技巧，以及元组的不可变性及其在函数传参中的应用。 第5章：核心数据结构 II：字典（Dictionary）与集合（Set）：讲解字典的键值对存储机制、查找效率，以及集合的数学运算（交集、并集）在去重和条件判断中的高效应用。 第6章：函数与模块化编程：介绍函数的定义、参数传递机制（默认参数、关键字参数、可变参数`args`, `kwargs`），以及如何利用内置模块（如`math`, `random`）和自定义模块实现代码的复用性。 第二部分：面向对象编程与高级特性（第7章 - 第9章） 本部分将读者带入更专业的编程范式，理解大型程序的设计思路。 第7章：面向对象编程（OOP）基础：详细阐述类（Class）、对象（Object）、构造函数`__init__`的概念。通过构建“学生信息管理系统”的初步框架，直观展示OOP的优势。 第8章：封装、继承与多态：深入讲解OOP的三大特性。重点介绍方法的重写（Overriding）、多态的实际意义，以及Python中实现封装的约定俗成的方式（如使用下划线命名）。 第9章：文件操作与异常处理：讲解如何使用Python进行文本文件（TXT, CSV）的读写，并结合`with open()`语句确保资源安全释放。同时，系统学习`try-except-finally`结构，编写健壮的程序。 第三部分：数据科学基础工具链（第10章 - 第14章） 这是本书的重点过渡部分，专注于Python在数据处理领域的核心库的使用。 第10章：NumPy：高性能数值计算的基石：详细介绍`ndarray`对象的创建、维度操作（广播机制）、向量化运算。通过对比Python原生列表与NumPy数组的运算速度，凸显其效率优势。 第11章：Pandas核心 I：Series与DataFrame的构建与操作：系统讲解Pandas的两个核心数据结构。重点介绍如何从外部文件（CSV/Excel）导入数据，进行索引、数据选择与过滤。 第12章：Pandas核心 II：数据清洗与预处理：涵盖缺失值（NaN）的处理策略（填充、删除）、数据类型转换、数据合并（Merge/Join）与分组聚合（GroupBy）等关键操作。 第13章：数据可视化入门：Matplotlib与Seaborn：介绍Matplotlib的基础绘图流程，并利用Seaborn库绘制常用图表，如散点图、直方图、箱线图等，用于初步探索数据分布。 第14章：时间序列数据处理基础：讲解Pandas中日期时间对象的处理，包括时间索引的建立、重采样（Resampling）以及时间差的计算，为后续金融或物联网数据分析打下基础。 第四部分：机器学习初步实践（第15章 - 第20章） 本部分将前面学到的编程技能应用于实际的预测模型构建中。 第15章：Scikit-learn生态概览与数据准备：介绍Scikit-learn的基本API结构，以及特征工程的关键步骤，如特征编码（One-Hot Encoding）和数据标准化/归一化。 第16章：监督学习 I：线性回归实战：通过波士顿房价预测等经典案例，完整演示线性回归模型的训练、评估（R-squared, MSE）与结果解释。 第17章：监督学习 II：分类算法入门——逻辑回归：讲解逻辑回归的原理，以及如何处理二分类问题。重点在于混淆矩阵、准确率、召回率和F1分数的解读。 第18章：无监督学习：K-Means聚类应用：介绍聚类的基本概念，并使用K-Means算法对客户进行分群，演示如何选择最佳簇数（肘部法则）。 第19章：模型选择与性能优化：讲解过拟合与欠拟合的概念，介绍交叉验证（Cross-Validation）技术，以及如何使用Grid Search进行超参数调优。 第20章：综合实战项目：小型预测模型构建：将前面所学知识串联起来，完成一个端到端（从数据获取到模型部署的简化流程）的真实数据集预测项目，巩固知识体系。 三、 本书特色与价值 1. 实战驱动的代码示例： 书中每一个知识点都配有可直接运行的代码块，并提供详尽的注释和执行结果分析。 2. 注重“为什么”： 我们不仅告诉读者“怎么做”，更解释“为什么使用这种方法”，帮助读者建立深层次的编程直觉。 3. 面向未来的技术栈： 紧密围绕当前业界主流的数据分析和科学计算库（NumPy, Pandas, Scikit-learn），确保读者所学技能具备高度的行业相关性。 4. 配套在线资源： 读者可通过扫描书内特定二维码，获取所有代码文件、数据集和延伸阅读链接，实现真正的“边学边练”。 通过系统学习本书内容，读者将能够熟练掌握Python编程的精髓，并有信心运用数据科学工具解决现实世界中的复杂问题。

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