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出版者:电子工业

作者:刘瑞新

出品人:

页数:213

译者:

出版时间:2007-8

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787121042263

丛书系列:

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编程思维与实践：Python数据分析基础教程 作者： 某资深数据科学家与教育工作者联合编著 出版信息： 2024年秋季版，面向初学者及有志于数据科学领域的人士 书籍概述： 本书旨在为渴望掌握数据分析技能的读者提供一套全面、实用且深入浅出的学习指南。它完全摒弃了传统编程语言（如早期的BASIC变体）的语法结构和特定应用范式，聚焦于当前数据科学领域最为流行且功能强大的编程语言——Python。本书的核心目标是培养读者构建清晰的编程思维、理解数据处理的基本流程，并熟练运用Python及其核心库进行实际问题的解决。 本书结构严谨，内容涵盖从编程基础概念的建立到复杂数据建模的应用。我们深知，高效的数据分析能力不仅仅依赖于代码的熟练度，更依赖于对数据本质的理解和对问题解决路径的逻辑规划。因此，本书在介绍语言特性时，始终紧密结合数据分析的实际场景，确保理论与实践的无缝衔接。 --- 第一部分：Python编程基础——构建坚实的地基 (约300页) 本部分内容为数据分析学习者打下必要的编程基础，重点在于培养逻辑思维和对Python语言特性的掌握，而非传统的面向对象或事件驱动模型。 第一章：环境搭建与初识Python 本章详细指导读者如何安装最新版的Python环境（包括Anaconda发行版），配置集成开发环境（IDE，推荐使用JupyterLab或VS Code）。我们将介绍Python解释器的工作原理，以及如何使用命令行进行基本的脚本执行。重点讲解Python的交互式特性，这对于数据探索至关重要。 第二章：数据类型与基本操作 深入探讨Python中内建的核心数据结构：整型（int）、浮点型（float）、布尔型（bool）以及字符串（str）。我们详细解析字符串的切片、格式化（f-string）和常用方法，强调其在数据清洗中的基础作用。 第三章：流程控制的艺术 本章聚焦于如何引导程序的执行路径。我们将讲解`if-elif-else`条件语句的精确使用，以及`for`循环和`while`循环。与传统编程不同，我们将大量使用循环来迭代处理数据集合，例如，用`for`循环遍历列表中的数值、统计频率等。同时介绍`break`和`continue`在数据筛选中的实际应用。 第四章：核心复合数据结构——列表、元组、字典与集合 这是数据处理的基石。我们将详尽介绍列表（List）的动态增删改查操作，元组（Tuple）的不可变性及其在函数返回中的应用。字典（Dictionary）的键值对存储机制将被重点剖析，因为它直接映射到数据集的列名-数据对关系。集合（Set）则被用于高效地进行成员资格测试和消除重复数据。 第五章：函数的定义与模块化编程 讲解如何使用`def`关键字定义函数，理解参数传递机制（传值与传引用）。重点介绍如何编写可重用的分析函数，包括如何设置默认参数、可变参数（`args`, `kwargs`）。最后，介绍如何导入和使用Python标准库中的模块，为后续的数据科学库导入做好铺垫。 --- 第二部分：数据科学核心库的精通 (约450页) 本部分是本书的重点，它完全围绕数据分析的工业标准库展开，这些库提供了远超基础语言能力的强大向量化和矩阵运算能力。 第六章：NumPy——科学计算的基石 本章深入讲解NumPy库。核心内容包括：`ndarray`（N维数组）的创建、索引和切片。重点剖析NumPy的向量化操作，展示如何通过避免显式的Python循环来极大地提高计算效率。讲解广播（Broadcasting）机制，这是理解高性能科学计算的关键。 第七章：Pandas入门——表格数据的处理之道 本章全面介绍Pandas库。我们将详细讲解`Series`和`DataFrame`这两种核心数据结构，它们是数据分析工作的核心载体。学习如何从CSV、Excel等文件导入数据，以及如何进行数据清洗，包括缺失值（NaN）的处理、数据类型转换和索引重排。 第八章：Pandas数据操作与转换 深入探讨Pandas的高级功能。重点介绍数据筛选（布尔索引）、分组聚合（`groupby()`方法）——这是数据透视表和统计分析的引擎。讲解数据合并（`merge`和`join`）和重塑（`pivot`和`melt`）操作，使读者能够灵活处理复杂的关系型数据集。 第九章：数据可视化基础——Matplotlib与Seaborn 数据分析的最终输出往往是可视化报告。本章介绍Matplotlib作为底层绘图库，学习创建基础的线图、柱状图和散点图。随后，我们将引入Seaborn库，利用其统计绘图功能，快速生成更具洞察力的高级图表（如热力图、小提琴图），并讲解图表的定制化美学设置。 --- 第三部分：实战应用与分析方法 (约300页) 本部分将理论知识应用于真实世界的数据集，介绍初步的统计分析和建模概念。 第十章：数据清洗与预处理的完整流程 本章提供一个端到端的实践案例。涵盖异常值检测（使用IQR或Z-score方法）、数据标准化与归一化（MinMaxScaler, StandardScaler），以及如何处理分类变量的编码（One-Hot Encoding）。强调在实际项目中，数据准备阶段占据的巨大比重。 第十一章：描述性统计与数据探索 利用Pandas和NumPy内置的统计方法，计算集中趋势、离散程度和分布特征。学习如何使用交叉表和透视表快速揭示变量之间的关系。本章强调通过统计指标来指导后续的建模方向。 第十二章：引言：机器学习的Python生态 简要介绍Scikit-learn库（但不深入复杂的模型构建）。重点在于理解监督学习和无监督学习的基本概念，并演示如何使用Scikit-learn进行数据划分（训练集/测试集），以及如何调用一个基础的线性回归模型或K近邻分类器，评估模型的初步性能指标（如准确率、均方误差）。 --- 本书特色： 面向应用： 所有代码示例均基于现实世界的数据集（如金融、健康、市场调研数据），确保学习内容的实用性。 代码驱动： 强调“边写边学”，通过大量可运行的代码块和练习，巩固对Python语法和库函数的理解。 思维训练： 侧重于数据流的逻辑构建，而非记忆特定命令。帮助读者建立从数据获取到洞察提取的完整分析框架。 现代标准： 完全采用最新的Python 3.x语法和主流数据科学库的版本特性，确保知识的时效性。 本书适合所有希望从零开始，系统性掌握现代数据分析技术栈的读者。无论您是商业分析师、科研人员，还是希望转型的程序员，本书都将是您进入数据科学领域的最佳起点。

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坦白说，我购买这本书时是带着一丝怀疑的，毕竟“习题及解答”类的书籍质量参差不齐，很多时候解答部分写得比题目本身还要含糊不清。但拿到这本书后，我发现它的解答部分简直是一股清流。每一个习题的解答都附带有详尽的步骤解析，重点是，它提供的“标准答案”往往不是唯一的，而是会提供至少两种不同的解题思路——一种是基于初学者容易理解的直观实现，另一种则是更精简、更符合高级编程范式的优化方案。这种“多维度解析”极大地拓宽了我的思路，让我看到了同一个问题可以有不同的完美切入点。而且，解答中对那些容易犯错的陷阱点都有特别的标记和说明，基本上能预判到读者在解题过程中可能会在哪里卡住，并提前给出预防性的指导。这种对读者心智模型的精准把握，体现了编者极高的教学经验和对细节的极致追求，让人读起来感觉非常踏实。

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从一个资深程序员的角度来看待这本书，我发现它在知识体系的构建上有着非常严谨的逻辑。它不是那种零散地罗列VB特性的参考手册，而是一套经过精心设计的学习路径图。教材的编排顺序，完美地模拟了一个人从“只知道怎么写代码”到“理解代码背后的设计哲学”的转变过程。比如，在讲解数据库连接时，它不仅仅停留在ADO控件的拖放使用，而是花了不少篇幅去解释数据源的配置、SQL语句的优化，甚至是异常处理的健壮性设计。这种对“工程实践”层面的重视，对于培养未来合格的软件工程师至关重要。我特别欣赏它在一些关键的编程规范和最佳实践上的强调，这些往往是教科书中最容易被忽略，但在实际工作中却决定代码质量的关键要素。阅读这本书的过程，更像是一次深入的“代码重构与优化”的内功修炼，让你不仅能跑起来程序，更能写出优雅、高效、易于维护的程序。

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这本书最让我感到惊喜的是，它在介绍VB的特定功能模块时，总是能结合当时最新的技术趋势，即便教材本身可能出版了一段时间，但它教授的核心思想和解决问题的思路，依然具有极强的时效性。例如，书中对界面设计和用户体验的讨论，并没有局限于VB早期的传统控件布局，而是引入了一些关于如何提升界面响应速度和可用性的设计原则，这对于那些希望将VB程序用于商业环境的用户来说，提供了非常宝贵的参考。它没有固步自封于“VB就是做小工具”的传统印象，而是努力拓展了VB在数据处理、系统集成等方面的潜力。总而言之，这本书与其说是一本枯燥的教材，不如说是一部充满实践智慧的编程心法秘籍。它不只是教你“做什么”，更重要的是教会你“为什么这样做”，这种深层次的理解，才是真正编程能力的基石。

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这本书的封面设计倒是挺朴实的，没有太多花哨的元素，一看就知道是那种专注于内容、不走形式的实用工具书。当我第一次翻开它的时候，就被那种务实的态度所吸引。它没有过多地渲染VB这门语言的“高大上”，而是直接切入核心，仿佛一位经验丰富的老教师，手里拿着一叠精心准备的教案，准备带着你一步步扎实地走过编程的每一个基础环节。书里的排版也十分清晰，代码块的格式统一得让人赏心悦目，注释量恰到好处，既不会显得啰嗦拖沓，又能确保你在遇到晦涩难懂的函数或语法时，能迅速找到清晰的指引。这种对细节的关注，对于初学者来说简直是福音，避免了在阅读过程中因为格式混乱而产生的挫败感。我尤其喜欢它在介绍每一个新概念时，总是先用最直白的语言阐述理论，然后紧接着就抛出一个非常贴近实际的小例子，让你立马就能体会到这个知识点在实际编程中的用途。整个阅读体验下来，感觉就像是跟着一位耐心且专业的导师在进行一对一的辅导，每跨越一个知识点，都有一种“原来如此”的豁然开朗感。

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我对编程书籍的挑选标准通常是“够不够硬核”，而这本习题册的深度和广度，确实超出了我的预期。很多市面上的教程，讲到中后期就变得有些浅尝辄止，只是罗列了一些简单的界面设计和控件操作，真正涉及到数据结构、文件I/O或者复杂算法实现的篇幅少得可怜。然而，这本书的后半部分开始，难度曲线陡然上升，开始深入探讨一些更具挑战性的主题，比如面向对象思想在VB中的应用，以及如何构建具备一定规模和复杂度的应用程序框架。更难能可贵的是，它提供的习题都不是那种简单的“填空题”或“改错题”，而是需要你进行独立思考和设计才能完成的“项目驱动型”练习。这些练习的设置非常巧妙，常常需要你综合运用前面章节学到的好几个知识点，强迫你跳出单一知识点的束缚，进行系统性的编程思维训练。对于那些已经掌握了VB基础语法，但苦于找不到提升路径的进阶学习者来说，这本书的习题部分绝对是一块试金石，能有效地检验和磨砺你的实战能力。

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